二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制，采用matlab环境实现，系统建模及神经网络自适应控制算法， 给出matlab代码

对于二关节机器人运动系统的建模和控制，一般可以采用以下步骤：

1. 确定机器人系统的动力学模型，包括质量、惯性、摩擦等参数。

2. 建立控制器模型，可以采用传统的 PID 控制器或者神经网络控制器。

3. 进行系统模拟和仿真，通过调整控制器参数，得到最优的控制效果。

下面是一个基于神经网络的自适应控制器的示例代码，其中采用了 Matlab 神经网络工具箱中的神经网络函数：

% 二关节机器人运动系统建模及神经网络自适应控制

% 系统参数
m1 = 1;     % 关节1质量
m2 = 1;     % 关节2质量
l1 = 1;     % 关节1长度
l2 = 1;     % 关节2长度
g = 9.8;    % 重力加速度

% 神经网络参数
n = 10;     % 隐藏层神经元个数
eta = 0.01; % 学习率

% 数据初始化
q1 = 0;     % 关节1初始位置
q2 = 0;     % 关节2初始位置
dq1 = 0;    % 关节1初始速度
dq2 = 0;    % 关节2初始速度
ddq1 = 0;   % 关节1初始加速度
ddq2 = 0;   % 关节2初始加速度
tau1 = 0;   % 关节1初始力矩
tau2 = 0;   % 关节2初始力矩
t = 0;      % 时间初始值
dt = 0.01;  % 时间步长
T = 10;     % 总仿真时间

% 建立神经网络
net = feedforwardnet(n, 'trainlm');
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin';
net.trainParam.lr = eta;
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.goal = 1e-5;

% 数据存储
q1_data = zeros(1, T/dt);
q2_data = zeros(1, T/dt);
tau1_data = zeros(1, T/dt);
tau2_data = zeros(1, T/dt);

% 仿真循环
for i = 1:T/dt

    % 计算系统状态
    [ddq1, ddq2] = robot_dynamics(q1, q2, dq1, dq2, tau1, tau2, m1, m2, l1, l2, g);
    q1 = q1 + dq1 * dt + 0.5 * ddq1 * dt^2;
    q2 = q2 + dq2 * dt + 0.5 * ddq2 * dt^2;
    dq1 = dq1 + ddq1 * dt;
    dq2 = dq2 + ddq2 * dt;

    % 计算控制力矩
    tau1 = robot_control(q1, q2, dq1, dq2, net);
    tau2 = 0;

    % 存储数据
    q1_data(i) = q1;
    q2_data(i) = q2;
    tau1_data(i) = tau1;
    tau2_data(i) = tau2;

    % 显示仿真结果
    plot(q1_data(1:i), q2_data(1:i));
    title('Robot Arm Simulation');
    xlabel('q1');
    ylabel('q2');
    drawnow;

    % 更新神经网络
    inputs = [q1; q2; dq1; dq2];
    targets = tau1;
    net = train(net, inputs, targets);

    % 更新时间
    t = t + dt;

end

% 动力学模型
function [ddq1, ddq2] = robot_dynamics(q1, q2, dq1, dq2, tau1, tau2, m1, m2, l1, l2, g)

% 计算系统参数
d1 = m1 * l1^2 + m2 * (l1^2 + l2^2 + 2 * l1 * l2 * cos(q2)) + tau1;
d2 = m2 * (l2^2 + l1 * l2 * cos(q2)) + tau2;
h2 = 0.5 * m2 * l1 * l2 * sin(q2);
phi2 = m2 * l2^2 + 2 * m2 * l1 * l2 * cos(q2) + d1 + d2;

% 计算系统动力学方程
ddq1 = (h2 * dq2^2 - m2 * l1 * l2 * sin(q2) * dq2^2 + d2 * cos(q2) - (m1 + m2) * g * l1 * sin(q1) - m2 * g * l2 * sin(q1 + q2)) / phi2;
ddq2 = (-h2 * dq1^2 - m2 * l1 * l2 * sin(q2) * dq1^2 + d1 * cos(q2) - m2 * g * l2 * sin(q1 + q2)) / phi2;

end

% 控制器模型
function tau1 = robot_control(q1, q2, dq1, dq2, net)

% 计算输入向量
inputs = [q1; q2; dq1; dq2];

% 计算输出力矩
tau1 = net(inputs);

end

注意：这只是一个简单的示例代码，实际使用时需要根据具体的机器人系统进行修改。