Remark 3: The interested readers are encouraged to refer to [29], [30]的简体中文翻译

Remark 3: The interested readers ar

Remark 3: The interested readers are encouraged to refer to [29], [30] for the stability proof of the system (50).Remark 4: In this paper, the adaptive fuzzy approximation integrated with the disturbance observer is employed to reduce the magnitude of the gain ks(t). Therefore, the sliding gain ks(t) can be selected based on the bounded value  rather than the original unknown component ((q; q_;  )+), as shown in (22). Therefore, suppose that the estimated error  is small, the chattering in this paper is almost eliminated since the adaptation gain ks(t) can be selected as a smaller value.
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备注3:鼓励感兴趣的读者参考[29],[30]以了解系统的稳定性(50)。<br>注释4:在本文中,采用与干扰观测器集成的自适应模糊近似来减小增益ks(t)的大小。因此,可以基于有界值β来选择滑动增益ks(t)。而不是原始的未知分量(?(q; q_;?)+?),如(22)所示。因此,假设估计误差为?由于自适应增益ks(t)可以选择为较小的值,因此很小,几乎消除了本文中的抖动。
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备注3:鼓励感兴趣的读者参考[29],[30]作为系统的稳定性证明(50)。<br>注4:本文采用与扰动观察器集成的自适应模糊近似值来减小增益ks(t)的幅度。因此,可以根据边界值而不是原始未知分量(q;q_;)选择滑动增益 ks(t),如 (22) 所示。因此,假设估计误差很小,本文中的颤动几乎被消除,因为自适应增益 ks(t) 可以选择为较小的值。
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注3:鼓励感兴趣的读者参考[29],[30]了解系统的稳定性证明(50)。<br>注4:本文采用自适应模糊逼近与干扰观测器相结合的方法来降低增益ks(t)的幅值。因此,滑动增益ks(t)可以基于有界值而不是原始未知分量((q;q)+),如(22)所示。因此,假设估计误差很小,由于自适应增益ks(t)可以选择较小的值,本文中的抖振几乎被消除。<br>
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