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

二关节机器人运动控制系统建模及神经网络自适应控制是一个较为复杂的问题，需要结合具体的机器人结构和控制算法进行建模和设计。在MATLAB中，可以使用Simulink进行建模和仿真，使用神经网络工具箱进行神经网络控制器的设计和实现。

以下是一个简单的二关节机器人的运动控制系统建模和神经网络控制器的MATLAB代码示例：

% 二关节机器人运动控制系统建模示例

% 定义机器人参数
L1 = 0.5; % 第一节臂长
L2 = 0.4; % 第二节臂长
m1 = 2; % 第一节质量
m2 = 1.5; % 第二节质量
g = 9.8; % 重力加速度

% 定义控制输入
u = [tau1; tau2]; % 关节力矩输入

% 定义动力学方程
q1_dd = (m2*L1*cos(q2)*q2_dot^2 + m2*g*sin(q2)*cos(q2) + u(1) - m2*L2*q2_dd*sin(q2))/...
   (m1 + m2*(sin(q2))^2);
q2_dd = (m2*L2*cos(q2)*q2_dot^2 + u(2) + m2*g*sin(q2) - m2*L1*q1_dd*sin(q2))/...
   (m2*L2^2);

% 定义状态空间方程
x1_dot = x2;
x2_dot = q1_dd;

% 定义输出方程
y = x1;

% 使用Simulink进行建模和仿真

% 二关节机器人神经网络自适应控制示例

% 导入数据
data = readtable('data.csv'); % 读取数据
X = data(:,1:end-1); % 输入数据
Y = data(:,end); % 输出数据

% 划分数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.7,0.15,0.15); % 划分数据集
X_train = X(trainInd,:); % 训练集输入
Y_train = Y(trainInd,:); % 训练集输出
X_val = X(valInd,:); % 验证集输入
Y_val = Y(valInd,:); % 验证集输出
X_test = X(testInd,:); % 测试集输入
Y_test = Y(testInd,:); % 测试集输出

% 构建神经网络模型
net = feedforwardnet([10,5]); % 两层隐含层，分别有10个和5个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法进行训练
net.trainParam.epochs = 100; % 最大训练次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差
net.divideFcn = 'divideind'; % 按索引划分数据集
net.divideParam.trainInd = trainInd; % 训练集索引
net.divideParam.valInd = valInd; % 验证集索引
net.divideParam.testInd = testInd; % 测试集索引

% 训练神经网络模型
[net,tr] = train(net,X_train',Y_train');

% 使用神经网络进行预测
Y_pred = net(X_test');

% 计算预测误差
mse = mean((Y_test - Y_pred).^2);
rmse = sqrt(mse);
mae = mean(abs(Y_test - Y_pred));

以上代码仅为示例，具体的实现需要根据具体的问题进行调整和修改。