二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制matlab代码

以下是一个简单的二关节机器人运动模型和神经网络自适应控制的 MATLAB 代码示例：

首先，定义机器人的几何结构和运动学方程：

L1 = 0.5; % 第一段臂长
L2 = 0.5; % 第二段臂长

% 运动学方程
theta1 = sym('theta1');
theta2 = sym('theta2');
x = L1 * cos(theta1) + L2 * cos(theta1 + theta2);
y = L1 * sin(theta1) + L2 * sin(theta1 + theta2);

然后，根据运动学方程，建立机器人的状态空间模型：

% 状态向量为 [theta1; theta2; dtheta1; dtheta2]
A = [0, 0, 1, 0; 0, 0, 0, 1; -L1*sin(theta1)-L2*sin(theta1+theta2), -L2*sin(theta1+theta2), 0, 0; L1*cos(theta1)+L2*cos(theta1+theta2), L2*cos(theta1+theta2), 0, 0];
B = [0, 0; 0, 0; -1, 0; 0, -1];
C = [1, 0, 0, 0; 0, 1, 0, 0];
D = [0, 0; 0, 0];
sys = ss(A, B, C, D);

接下来，选择合适的控制变量，建立控制系统的传递函数：

% 控制系统的传递函数
s = tf('s');
G = C * inv(s*eye(size(A))-A) * B + D;

然后，设计一个神经网络模型：

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

为神经网络提供输入和输出，以训练网络：

% 训练神经网络
x_train = [theta1_train; theta2_train; dtheta1_train; dtheta2_train];
y_train = [tau1_train; tau2_train];
net = train(net, x_train, y_train);

使用训练后的神经网络来控制机器人系统：

% 神经网络控制器
theta1 = sym('theta1');
theta2 = sym('theta2');
dtheta1 = sym('dtheta1');
dtheta2 = sym('dtheta2');
tau1 = net([theta1; theta2; dtheta1; dtheta2]);
tau2 = net([theta1; theta2; dtheta1; dtheta2]);

最后，监控机器人系统的输出，以便调整神经网络的参数：

% 监控机器人系统的输出
theta1 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
theta2 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
dtheta1 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
dtheta2 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
tau1 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
tau2 = [0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5];
x_test = [theta1; theta2; dtheta1; dtheta2];
y_test = [tau1; tau2];
y_pred = net(x_test);
mse = mean((y_test - y_pred).^2);