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Abstract—This paper investigates the disturbance observerbased composite fuzzy control of a class of uncertain nonlinear systems with unknown dead zone. With fuzzy logic system approximating the unknown nonlinearities, composite learning is constructed on the basis of a serial–parallel identifier. By introducing the intermediate signal, the disturbance observer is developed to provide efficient learning of the compounded disturbance which includes the effect of timevarying disturbance, fuzzy approximation error, and unknown dead zone. Based on the disturbance estimation and fuzzy approximation, the adaptive fuzzy controller is synthesized with novel updating law. The stability analysis of the closedloop system is rigorously established via Lyapunov approach. The performance of the proposed controller is verified via simulation that faster convergence and higher precision are obtained.
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摘要—本文研究了一类具有未知死区的不确定非线性系统的基于扰动观测器的复合模糊控制。通过模糊逻辑系统近似未知的非线性，基于串行-并行标识符构造复合学习。通过引入中间信号，可以开发干扰观测器，以提供对复合干扰的有效学习，其中包括时变干扰，模糊近似误差和未知死区的影响。基于扰动估计和模糊逼近，利用新颖的更新规律对自适应模糊控制器进行了综合。通过Lyapunov方法严格建立了闭环系统的稳定性分析。
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摘要——本文对一类不确定非线性系统与未知死区进行扰动观察器复合模糊控制进行了调查。在近似于未知非线性的模糊逻辑系统中，基于串行并行标识符构建了复合学习。通过引入中间信号，开发扰动观察器，对复合扰动进行有效的学习，包括时间变化扰动、模糊近似误差和未知死区的影响。基于扰动估计和模糊近似，利用新颖的更新规律对自适应模糊控制器进行了合成。通过Lyapunov方法严格建立了闭环系统的稳定性分析。通过仿真验证了所拟控制器的性能，得到了更快的收敛和更高的精度。
正在翻译中..
摘要研究了一类具有未知死区的不确定非线性系统的基于干扰观测器的复合模糊控制。利用模糊逻辑系统逼近未知非线性，在串并联辨识器的基础上构造复合学习。通过引入中间信号，设计了干扰观测器，以有效地学习包含时变干扰、模糊逼近误差和未知死区的复合干扰。在扰动估计和模糊逼近的基础上，采用新的修正律综合自适应模糊控制器。利用Lyapunov方法严格地建立了闭环系统的稳定性分析。通过仿真验证了该控制器的性能，获得了更快的收敛速度和更高的精度。<br>
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