二关节机器人运动控制系统建模及神经网络自适应控制MATLAB代码

以下是二关节机器人运动控制系统建模及神经网络自适应控制的MATLAB代码示例：

建立机器人动力学模型：

syms q1 q2 dq1 dq2 ddq1 ddq2 L1 L2 m1 m2 g real

% 机器人动力学方程
q = [q1; q2];
dq = [dq1; dq2];
ddq = [ddq1; ddq2];
M = [m1*L1^2+m2*(L1^2+L2^2+2*L1*L2*cos(q2))+2*m2*L1*L2*cos(q2), m2*(L2^2+L1*L2*cos(q2))+m2*L1*L2*cos(q2);
    m2*(L2^2+L1*L2*cos(q2))+m2*L1*L2*cos(q2), m2*L2^2];
C = [-m2*L1*L2*sin(q2)*dq2, -m2*L1*L2*sin(q2)*(dq1+dq2);
    m2*L1*L2*sin(q2)*dq1, 0];
G = [0; m2*g*L2*cos(q1+q2)+m1*g*L1*cos(q1)+m2*g*L1*cos(q1)];
tau = [tau1; tau2];

% 动力学方程
ddq = inv(M) * (tau - C*dq - G);

计算机器人末端执行器的位置和速度：

% 机器人运动学
x = L1*cos(q1) + L2*cos(q1+q2);
y = L1*sin(q1) + L2*sin(q1+q2);
dx = diff(x, q1)*dq1 + diff(x, q2)*dq2;
dy = diff(y, q1)*dq1 + diff(y, q2)*dq2;

设计神经网络模型：

% 神经网络模型
net = feedforwardnet([10 5]);
net = train(net, input, output);

其中，`input`和`output`分别是神经网络的输入和输出，可以根据具体情况进行设定。

使用神经网络进行自适应控制：

% 自适应控制
q_d = [pi/4; pi/6]; % 设定的目标位置
dq_d = [0; 0]; % 设定的目标速度
ddq_d = [0; 0]; % 设定的目标加速度

% 计算误差
e = [x; y; dx; dy] - [x_d; y_d; dx_d; dy_d];

% 计算神经网络的输出
u = net(e);

% 计算控制力矩
tau_c = M * (ddq_d + u) + C * dq + G;

% 实际控制机器人
[t, q, dq] = ode45(@(t, q_dq) robot_dynamics(q_dq, tau_c), [0, T], [q0; dq0]);

其中，`robot_dynamics`是一个自定义的函数，用来计算机器人的动力学方程。