基于MATLAB_Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究
高鲁棒性自适应控制算法研究
高鲁棒性自适应控制算法研究随着科技的不断发展，控制领域也在不断进步。
在自动化控制领域中，自适应控制是一个重要的研究方向。
高鲁棒性自适应控制算法是现代自适应控制技术的一个分支，它在噪声、抖动和环境变化等不确定因素下，能够保证系统的稳定性和鲁棒性，具有广泛的应用前景。
一、高鲁棒性自适应控制算法的定义高鲁棒性自适应控制算法是一种能够在不确定因素下实现良好控制效果的控制方法。
这种方法旨在解决控制系统中由于传感器故障、飞行器姿态变化、风力干扰等因素导致的不确定性问题。
通过自适应的方式不断地调整控制参数，使系统更加适应运行环境的变化。
相比于传统的控制方法，高鲁棒性自适应控制算法更加具有适应性和鲁棒性。
二、高鲁棒性自适应控制算法的工作原理高鲁棒性自适应控制算法能够在不确定因素下，保证系统的性能表现。
其核心是通过一种自适应方法实时地调整控制器的参数，以逐渐适应系统环境的变化。
该方法通常包括两个步骤：1.参数识别阶段控制器通过特定的信号对系统进行辨识，以得到系统动态模型的参数。
主要使用的方法包括模型参考自适应控制、系统辨识等。
2.参数更新阶段在参数识别完成后，控制器会根据当前的系统状态和参数，更新控制参数以达到实时的控制效果。
主要有最小二乘法、模型基控制等方法。
三、高鲁棒性自适应控制算法的应用领域高鲁棒性自适应控制算法已经在多个领域中得到了广泛应用。
例如：1.航空航天领域在航空航天领域，高鲁棒性自适应控制算法可用于航空器飞行姿态的控制。
该算法能够在飞行器受到不同干扰时保证控制系统的稳定性和准确性。
2.机器人领域在机器人领域，高鲁棒性自适应控制算法可以用于机器人姿态控制、路径规划、物体抓取等方面。
与传统的方法相比，该算法能够端到端地完成任务，并在环境变化、障碍物干扰等情况下保证稳定性和鲁棒性。
3.智能交通领域在智能交通领域，高鲁棒性自适应控制算法可以用于自动驾驶、车辆稳定控制等方面。
该算法能够自适应地调整控制参数，以保证车辆在不同环境下的稳定性和安全性。
基于自适应控制的机电传动系统的系统鲁棒性和性能优化研究
基于自适应控制的机电传动系统的系统鲁棒性和性能优化研究自适应控制是一种在机电传动系统中广泛应用的控制策略，它通过实时地监测和调整控制参数来适应系统参数的变化和外部扰动的影响。
在机电传动系统中，系统鲁棒性和性能优化是重要的研究课题，可确保系统在不确定环境下稳定可靠地工作，并提高系统的效率和精度。
本文将重点探讨基于自适应控制的机电传动系统的系统鲁棒性和性能优化研究。
首先，我们需要了解机电传动系统的基本结构和工作原理。
机电传动系统由电动机、传动装置和负载组成，通过控制装置实现能量输入和传输，实现所需的运动和力量输出。
传动装置包括传动轴、齿轮、皮带和链条等组成部分。
系统的鲁棒性和性能优化涉及到控制器的设计和实现，以及相关参数的调整和优化。
其次，我们可以研究机电传动系统中的自适应控制方法。
自适应控制是指根据系统输出和误差信号实时调整控制参数的控制策略。
在机电传动系统中，自适应控制可以根据系统的特性和工作条件，在不确定性和变化性较大的环境下提供稳定的性能。
常用的自适应控制方法包括模型参考自适应控制、自适应滑模控制和自适应神经网络控制等。
这些方法可以根据系统的不同特点和需求来选择使用。
另外，系统的鲁棒性是指系统对于各种不确定性和扰动的抵抗能力。
在机电传动系统中，外界环境、工作负荷和系统参数等因素的变化都可能对系统的性能产生影响。
鲁棒控制能够通过适应变化和调整相关参数来保持系统的稳定性和性能。
鲁棒性优化可以通过系统辨识和参数估计，以及稳定性分析和控制器设计等手段来实现。
在性能优化方面，我们可以考虑如何提高机电传动系统的效率和精度。
效率是指系统在输送和转换能量过程中的能量利用率，而精度则是指系统能够实现预定的运动和力量输出的准确性。
性能优化可以通过选择合适的控制器和调整相关参数来实现。
同时，还可以通过提高传动装置的设计和制造工艺来提高系统的性能。
最后，我们可以通过实验和仿真来验证和评估基于自适应控制的机电传动系统的系统鲁棒性和性能优化效果。
控制系统中的鲁棒控制与自适应控制
控制系统中的鲁棒控制与自适应控制鲁棒控制与自适应控制是控制系统中两种重要的控制策略。
本文将对这两种控制方法进行详细介绍，并探讨它们在控制系统中的应用。
一、鲁棒控制鲁棒控制是一种控制方法，旨在使系统对于参数变化、外部干扰和建模误差具有较好的鲁棒性。
它通过设计控制器，使得系统能够在不确定性条件下保持稳定性和性能。
鲁棒控制通常用于应对实际系统中存在的模型不准确、参数变化和干扰等不确定因素。
鲁棒控制的一个重要工具是H∞控制理论。
H∞控制通过优化系统的H∞范数，将鲁棒性能与控制性能相结合。
它可以通过鲁棒性设计方法来有效地解决不确定性和干扰问题，提高系统的稳定性和鲁棒性。
鲁棒控制广泛应用于工业控制、飞行器控制和机器人控制等领域。
例如，在工业控制中，鲁棒控制可以帮助系统应对参数变化、负载扰动和模型不确定性。
在飞行器控制中，鲁棒控制可以提高系统对于风速变化和姿态扰动的鲁棒性。
在机器人控制中，鲁棒控制可以应对不确定的环境和任务需求变化。
二、自适应控制自适应控制是一种控制方法，通过实时地调整控制算法和参数来适应系统的变化。
自适应控制具有较强的适应性和鲁棒性，在面对系统参数变化和模型不准确时表现出良好的控制性能。
自适应控制基于模型参考自适应原理，通过参考模型来实现期望输出与实际输出的一致性。
它根据误差和系统状态，自适应地调整控制器参数，以达到期望的控制效果。
同时，自适应控制器还可以实时地对系统参数进行估计和补偿，提高系统的鲁棒性和性能。
自适应控制在很多领域都有广泛的应用。
例如，在机电系统中，自适应控制可用于解决系统刚性和非线性问题。
在信号处理中，自适应滤波器可用于实时地调整滤波器参数，提高滤波性能。
在网络控制系统中，自适应控制可用于应对网络延迟和通信丢包等问题。
三、鲁棒控制与自适应控制的比较与应用鲁棒控制与自适应控制是两种不同的控制方法，各自具有不同的优势和适用范围。
鲁棒控制适用于系统模型不准确、参数变化和干扰等不确定性较大的情况。
MATLAB中的自适应控制算法详解
MATLAB中的自适应控制算法详解MATLAB是一种强大的数学计算软件，被广泛应用于各个领域的科学研究和工程实践中。
在控制系统领域中，自适应控制算法是一种重要的技术手段，能够使系统根据外部环境或内部变化来自动调整控制策略，以提高系统的鲁棒性和适应性。
本文将详细介绍MATLAB中的自适应控制算法及其应用。
一、自适应控制概述自适应控制是一种基于系统模型的反馈控制方法，它可以使控制系统根据系统的动态特性和变化环境实现自动调整。
自适应控制算法通过实时估计系统模型参数，并根据估计结果调整控制器参数，使系统具备更好的鲁棒性和适应性，能够应对系统参数的变化和外界扰动。
二、自适应控制算法的基本原理MATLAB中的自适应控制算法主要基于参数估计和参数调整两个步骤。
首先，通过系统的输入输出数据对系统模型参数进行估计，可以使用最小二乘法、最小均方误差法等常见的参数估计方法。
然后，根据估计结果，对控制器参数进行调整，使系统的输出满足给定的性能要求。
常用的控制器参数调整方法有模型参考自适应控制、直接自适应控制等。
三、MATLAB中的自适应控制工具箱MATLAB提供了丰富的自适应控制工具箱，方便用户进行自适应控制算法的设计和仿真。
其中最常用的工具箱有System Identification Toolbox、Control System Toolbox和Simulink等。
System Identification Toolbox提供了一系列参数估计方法和模型辨识算法，可以方便地对系统进行动态参数估计。
Control System Toolbox则提供了多种自适应控制算法和控制器设计工具，可以快速实现自适应控制策略。
Simulink是一种基于图形化界面的仿真环境，可以方便地搭建系统模型并进行仿真验证。
四、自适应控制算法的应用案例自适应控制算法在各个领域都有广泛的应用，下面以机器人控制为例进行说明。
机器人控制是一个典型的非线性、强耦合的多输入多输出系统，传统的控制方法往往难以适应复杂的动态特性。
控制系统中的鲁棒自适应控制算法
控制系统中的鲁棒自适应控制算法鲁棒自适应控制算法是一种在控制系统中应用的高级控制方法，用于提高系统性能和稳定性的技术。
该算法结合了鲁棒性控制和自适应控制的特点，能够针对各种系统的不确定性和变化进行动态调整，从而保证系统的稳定性和性能。
一、鲁棒自适应控制的基本原理鲁棒自适应控制算法的基本原理是将控制系统分为两个部分：鲁棒控制器和自适应控制器。
鲁棒控制器是基于鲁棒性控制的原理设计的，能够抵抗外界的干扰和不确定性，保证系统的稳定性和鲁棒性。
自适应控制器是基于自适应控制的原理设计的，能够根据系统的动态特性进行参数的自适应调整，以保证系统的性能和响应速度。
二、鲁棒自适应控制的应用领域鲁棒自适应控制算法广泛应用于工业控制系统、航空航天系统、机器人控制系统等领域。
在这些系统中，系统参数经常发生变化，外界环境的干扰也较大，要能够在这种复杂条件下保持系统的稳定性和性能，就需要采用鲁棒自适应控制算法。
三、鲁棒自适应控制算法的主要特点鲁棒自适应控制算法具有以下几个主要特点：1. 鲁棒性：鲁棒自适应控制算法能够抵抗外界环境干扰和系统参数的变化，保持系统的稳定性和鲁棒性。
2. 自适应性：鲁棒自适应控制算法能够根据系统的动态特性进行参数的自适应调整，以保证系统的性能和响应速度。
3. 良好的鲁棒性能：鲁棒自适应控制算法具有良好的鲁棒性能，能够在各种复杂条件下保持系统的稳定性和性能。
4. 算法复杂度低：鲁棒自适应控制算法具有较低的算法复杂度，能够快速响应系统的变化，并进行相应的调整。
四、鲁棒自适应控制算法的实现方法鲁棒自适应控制算法的实现方法主要包括以下几个步骤：1. 系统建模：首先需要对控制系统进行建模，得到系统的数学模型和动态特性方程。
2. 参数估计：根据系统的实际运行数据，对系统的参数进行估计和调整，以保证控制系统的准确性和可靠性。
3. 控制器设计：根据系统的动态特性和参数估计结果，设计鲁棒控制器和自适应控制器。
4. 系统仿真：通过仿真软件对系统进行仿真，测试鲁棒自适应控制算法的效果和性能。
先进控制技术实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解先进控制技术的概念、原理及其在实际应用中的重要性。
2. 掌握先进控制算法（如模型预测控制、自适应控制、鲁棒控制等）的基本原理和实现方法。
3. 通过实验验证先进控制算法在实际控制系统中的应用效果，提高对控制系统优化和性能提升的认识。
二、实验器材1. 实验台：计算机控制系统实验台2. 控制系统：直流电机控制系统、温度控制系统等3. 软件工具：Matlab/Simulink、Scilab等三、实验原理先进控制技术是近年来发展迅速的一门控制领域，主要包括模型预测控制（MPC）、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制等。
这些控制方法在处理复杂系统、提高控制性能和抗干扰能力等方面具有显著优势。
1. 模型预测控制（MPC）：基于系统动态模型，预测未来一段时间内的系统状态，并根据预测结果进行最优控制策略的设计。
MPC具有强大的适应性和鲁棒性，适用于多变量、时变和不确定的控制系统。
2. 自适应控制：根据系统动态变化，自动调整控制参数，使系统达到期望的控制效果。
自适应控制具有自适应性、鲁棒性和强抗干扰能力，适用于未知或时变的控制系统。
3. 鲁棒控制：在系统参数不确定、外部干扰和噪声等因素的影响下，保证系统稳定性和性能。
鲁棒控制具有较强的抗干扰能力和适应能力，适用于复杂环境下的控制系统。
4. 模糊控制：利用模糊逻辑对系统进行建模和控制，适用于不确定、非线性、时变的控制系统。
四、实验内容及步骤1. 直流电机控制系统实验（1）搭建直流电机控制系统实验平台，包括电机、电源、传感器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立电机控制系统的数学模型。
（3）设计MPC、自适应控制和鲁棒控制算法，并实现算法在Simulink中的仿真。
（4）对比分析不同控制算法在电机控制系统中的应用效果。
2. 温度控制系统实验（1）搭建温度控制系统实验平台，包括加热器、温度传感器、控制器等。
（2）利用Matlab/Simulink建立温度控制系统的数学模型。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用，通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究，提出一种有效的控制系统设计方案，并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述，包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例，对其进行分析和设计。
在这个过程中，我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具，对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后，我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析，我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中，通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法，深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
基于MATLAB Simulink的二连杆机器人的PID控制与仿真
30科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术DOI：10.16661/ki.1672-3791.2019.07.030基于MATLAB/Simulink的二连杆机器人的PID控制与仿真①杨一丹(大连交通大学 辽宁大连 116028)摘 要：主要研究了一类二连杆机器人应用PID控制理论进行轨迹追踪的控制方法。
该文首先给出二连杆机器人进行动力学模型，进而利用MATLAB/Simulink仿真环境，构造出PID控制模型框图，使用Interpreted MATLAB Function嵌入代码。
通过改变PID参数进行仿真，该文分析了不同PID参数对二连杆机器人关节转角误差的影响，使机器人末端实际轨迹实现了很好的跟踪效果。
关键词：二连杆机器人 Simulink PID控制中图分类号：G64 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2019)03(a)-0030-02①作者简介：杨一丹（1998，4—），女，汉族，山西大同人，本科，研究方向：电气工程及其自动化。
二连杆机器人是可自由改变关节转角而完成不同作业的装置，对二连杆机器人的关节转角的准确控制关乎产品的质量和生产的效率，是工业生产关键的一环，因此应用PID控制算法对其转角的控制显得尤为重要。
为减小二连杆机器人转角误差，于具有数值计算分析与数学建模功能的MATLAB/Simulink环境中应用PID控制理论模拟控制的全过程。
该文主要研究PID参数对二连杆机器人关节转角误差的影响，应用MATLAB中精确的矩阵等的运算和清晰的绘图功能，Simulink中简洁的模块联系和动态仿真曲线，得到了不同PID参数下的误差曲线。
该文依托PID控制理论，以二连杆机器人运动轨迹为研究对象，通过MATLAB编程和Simulink仿真，构造出合理的理论模型，通过分析得到不同PID参数对误差的影响，进而能够使二连杆机器人运动轨迹基本与期望值相同，转角误差降至最低，达到了控制的目的。
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第18卷第7期系统仿真学报©V ol. 18 No. 7 2006年7月Journal of System Simulation July, 2006基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究高道祥，薛定宇（东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室，沈阳 110004）摘要：介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法，利用Matlab软件强大的数值运算功能，将系统模型用Matlab语言编写成M-Function（或S-Function）文件，通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中，可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能，简化仿真模型的设计，修改和调整。
基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模，SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时，简单可靠。
关键词：机器人；Matlab/Simulink；SimMechanics；仿真；鲁棒自适应控制中图分类号：TP391.9 文献标识码：A 文章编号：1004-731X(2006) 07-2022-04Simulation Research of Robust Adaptive Control Systemfor Robotic Manipulators Based on MATLAB/SimulinkGAO Dao-xiang, XUE Ding-yü(Key Laboratory of Process Industry Automation, Ministry of Education, Northeast University, Shenyang 110004, China) Abstract: A simulation method of robust adaptive control was proposed for the robotic manipulator system. The method took the advantage of the powerful computing function of Matlab to programme M-function (or S-Function) for the system model by Matlab language and embedded it to the Simulink by User-Defined-Function module. The real time dynamic simulating function of Simulink would be exerted adequately and the design, modification and adjust of the system model could be greatly simplified. The method of constructing manipulator control system model based on M-Function could be generalized to the other complicated control system and SimMechanics would make the n-links manipulator model conveniently and credibly.Key words: robotic manipulator; Matlab/Simulink; SimMechanics; simulation; robust adaptive control引言一个新的控制算法在付诸使用之前，无论从经济原因还是技术角度，都需要经过仿真阶段来测试控制系统的性能和缺陷。
尤其对复杂系统控制的研究，虽然仿真并不能说明控制算法是绝对合理与可靠的，但随着仿真技术的发展，仿真的确是系统设计必不可少的中间步骤。
Matlab/Simulink以其强大的数学运算能力，方便实用的绘图功能及语言的高度集成性成为系统仿真和自动控制领域首选的计算机辅助设计工具。
Simulink可以将可视化的模块很方便地组成系统模型的仿真框图，对于使用普通Simulink模块不易搭建的复杂控制系统，用Matlab语言编写M-Function或S-Function文件，通过User-Defined-Function 模块嵌入到Simulink仿真环境中，大大扩充了Simulink的功能。
对于机器人这类的复杂控制系统，通过Simulink可以很方便的建立其仿真模型。
机器人控制系统仿真模型中不易采用普通Simulink模块搭建的部分是控制器模型和受控对象—机器人模型，可以采用Matlab语言编写M-Function实现控制器和机器人模型。
收稿日期：2005-05-09 修回日期：2005-08-02作者简介：高道祥（1972-），男，山东蓬莱人，博士生，研究方向为机器人鲁棒自适应控制。
薛定宇（1963-），男，辽宁沈阳人，教授，博导，研究方向为控制系统CAD，机器人控制。
另外，由于SimMechanics提供了机构的仿真模块集，对于n自由度的连杆机器人，也可以采用SimMechanics模块进行组建。
1 n连杆机器人的仿真模型如果不考虑摩擦力等外界干扰的作用，机器人的动力学方程可由下式描述，τ=++)(),()(qGqqqCqqM(1) 式中，qqq,,是1×n向量，表示各个关节的位置，速度，加速度。
)(qM是nn×阶对称正定的惯量矩阵。
qqqC),(是1×n向量，表示离心力和哥氏力项。
)(qG是1×n向量，表示重力项。
τ表示外界输入的控制力矩。
由式(1)可以看出，机器人的动力学模型是一个高度复杂，强耦合的非线性时变方程，尤其模型的复杂程度随着自由度的增加呈指数上升趋势。
因此，在用Matlab/Simulink进行机器人控制系统的仿真研究时，需要寻求一种简单可靠却行之有效的方法建立机器人控制系统仿真模型。
采用M-Function定制的Simulink模块与普通模块一样具有输入和输出向量，控制器与机器人受控对象的仿真模型函数可用如下关系式描述，),,,,(0qqqqqf ddd=τ(2)),,(1τqqfq=(3)2006年7月 高道祥，等：基于MA TLAB/Simulink 机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究 July, 2006 式中，τ表示控制器输出与受控对象输入的关节驱动力矩/力，q q, 表示关节的角速度和角位移（在实际系统中这两个向量变量也是很容易测得的）。
d d d q q q,, 表示期望关节轨迹的角加速度，角速度和角位移。
1.1 基于M-Fuction 的机器人仿真模型作为被控对象的n 连杆机器人，虽然其动力学方程非常复杂，但是其机械结构却非常简单，表现为n 个杆件组成的机械系统，每个杆件上只作用一个力矩，这是一般动力学系统所不具备的特点。
据此，可以采用联立约束法[1]对机器人进行动力学仿真，其基本思想是：应用牛顿力学对每个单独的杆件进行力学分析，根据描述机构加速度的约束条件建立起力与加速度之间的关系，由此构成关于构件加速度和约束力的齐次线性代数方程组，再将方程组写成矩阵形式，就可以由仿真软件求出每一时刻的力与加速度。
文献[4]已经将这种方法推广到三维的更一般情况。
例如，对于一个平面二连杆机器人，假设机器人末端执行器固接在连杆2上，并且含有有效载荷，其有效载荷可看作连杆2顶端的点质量。
将其6个运动学方程和8个动力学方程联立，可以建立一个包含有14个未知变量（连杆转动的角加速度、连杆和有效载荷在X 轴，Y 轴方向平动的加速度和连杆关节支座的反力）的矩阵方程，用Matlab 语言编写一个函数求解这个矩阵方程，得到在给定力矩驱动下连杆的角加速度，通过两个积分器，就可以得到连杆的角速度和角位移，这种方法是不同于拉格朗日动力学方程的求解方法的，在求解连杆角加速度的同时，也能够得到末端执行器有效载荷的加速度和各个关节的受力情况。
因此，根据联立约束法，式(3)可以改写成，),,(],,,,[1τq q f F F a a qy x y x = (4) 式中，q为连杆角加速度向量，a x ，a y 为连杆和末端执行器有效载荷质心在X 轴，Y 轴方向平动的加速度，F x ，F y 为机器人各个关节在X 轴，Y 轴方向受到的支反力。
可以根据所研究问题的需要，在M-Function 函数文件中有选择的输出式(4)中的向量。
图1是一个二连杆机器人的仿真模型，可以采用子模块封装技术[2]将其封装为单独的一个Simulink 模块，使整个仿真框图看上去更清晰，可读性更强。
该模型的M 函数只输出了关节角加速度q。
图1 基于M-Function 的二连杆机器人仿真模型1.2 基于SimMechanics 的机器人仿真模型SimMechanics 通过一个机构系统模块集拓展了Simulink 在机构仿真中的应用，通过设定机构系统的组件和特性就能够得到机构的运动学模型。
根据下面的步骤，用SimMechenics 就能够建立一个具有刚体机构特性的n 连杆机器人模型：(1) 根据机构模型的结构，用SimMechanics 模块组下相应的模块组成系统的结构模型，然后通过各个模块的参数设置对话框，设置刚体的质量，惯量矩阵和坐标系统。
(2) 设置传感器和驱动器，并对机构进行初始化设置。
(3) 将设计好的控制器的输出力矩传送到驱动器，就能够进行仿真了。
(4) 在机构的建立和仿真过程中，还可以通过虚拟现实的可视化工具来观察机构的模型和仿真过程中机构运动的动画。
另外，在进行连杆机器人的轨迹规划时，一般是根据机器人的工作任务，先在机器人工作的任务空间，即笛卡尔空间，规划出一系列符合任务要求的节点，然后面向关节空间，将这些笛卡尔空间节点转化成相应的关节空间坐标，并用低次多项式内插这些关节空间节点，然后用得到的期望的关节轨迹对机器人进行控制。
SimMechanics 模块组的驱动器模块不但可以用力／力矩进行驱动，也可以用关节期望的加速度，速度和位移来进行驱动，在建立模型的末端执行器上连接上Body-Sensor 模块，通过示波器就可以清楚观察机器人在期望的关节轨迹的驱动下，其末端执行器在笛卡尔空间的轨迹曲线，这样能够很方便的了解到关节空间的轨迹规划在理想情况下是否满足笛卡尔空间的任务要求。
图2给出了这种方法关于二连杆机器人的Simulink 仿真图，同样可以采用子模块封装技术将其封装，这种方法在建立多自由度连杆机器人或并联机器人的仿真模型时显得尤为简便可靠。