Fuzzy Control (FC) has supplanted c

Fuzzy Control (FC) has supplanted conventional technologies in many applications. One major feature of fuzzy logic is its ability to express the amount of ambiguity in human thinking. Thus, when the mathematical model of the process does not exist, or exists but with uncertainties, FC is an alternative way to deal with the unknown process. In this paper, in order to eliminate the chattering problem, a fuzzy inference engine is used to remove the discontinuity of the sign function of the SMC at the reaching phase. Combining the FC with the adaptive SMC (18) results in developing the proposed FASMC methodology. The main advantage of this method is that the robust behavior of the system is guaranteed. The second advantage of the proposed FASMC is that the performance of the system in the sense of removing chattering is improved in comparison with the same SMC technique without using FC.

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模糊控制（FC）在许多应用中已经取代了常规技术。模糊逻辑的主要特征之一是它能够表达人类思维中的歧义。因此，当过程的数学模型不存在或存在但具有不确定性时，FC是处理未知过程的另一种方法。在本文中，为了消除抖动问题，使用模糊推理引擎消除了SMC在到达阶段的符号函数的不连续性。结合FC和自适应SMC（18），可以开发出建议的FASMC方法。这种方法的主要优点是可以保证系统的鲁棒性。

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模糊控制（FC）在许多应用中已取代传统技术。模糊逻辑的一个主要特征是它能够表达人类思维中的模糊性。因此，当过程的数学模型不存在，或存在，但有不确定性时，FC是处理未知过程的替代方法。本文利用模糊推理引擎消除抖动问题，消除SMC在到达阶段符号函数的不连续性。将 FC 与自适应 SMC （18）相结合，可开发拟议的 FASMC 方法。此方法的主要优点是保证了系统的健壮行为。提议的FASMC的第二个优点是，与不使用FC的相同SMC技术相比，系统在去除颤动意义上的性能得到了提高。

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模糊控制（FC）在许多应用中已经取代了传统技术。模糊逻辑的一个主要特点是它能够表达人类思维中的模糊程度。因此，当过程的数学模型不存在或存在但存在不确定性时，FC是处理未知过程的一种替代方法。本文采用模糊推理机消除滑模控制系统在到达阶段符号函数的不连续性，以消除抖振问题。结合FC和自适应SMC（18）的结果，提出了FASMC方法。该方法的主要优点是保证了系统的鲁棒性。第二个优点是与不使用FC的相同SMC技术相比，该系统在消除抖振方面的性能得到了提高。<br>

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