Amortiguamiento
DESARROLLO DE DOS MODELOS INVERSOS DE UN AMORTIGUADOR MAGNETO-REOLÓGICO PARA EL CONTROL DE VIBRACIONES EN ESTRUCTURAS CIVILES
José Medina1, Manuel Marichal1, Simón Morales2
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Departamento de Electrónica y Control, Facultad de Ingeniería, Universidad Central de Venezuela. Email: jmedina@elecrisc.ing.ucv.ve, marichal@elecrisc.ing.ucv.ve
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Institutode Materiales y Modelos Estructurales (IMME), Facultad de Ingeniería, Universidad Central de Venezuela. E-mail: smorales@elecrisc.ing.ucv.ve RESUMEN
Esta publicación presenta el desarrollo de dos modelos que emulan la dinámica inversa de un amortiguador magneto-reológico, estos modelos estiman el voltaje requerido para que el amortiguador pueda producir la fuerza deseada según algunaestrategia de control lineal. El primer modelo inverso ha sido construido utilizando una red neuronal tipo perceptrón multicapas entrenada bajo el algoritmo de Levenberg-Marquardt, y el segundo modelo atiende a una estrategia de identificación difusa, basada en un sistema Takagi-Sugeno de orden uno cuyas reglas son obtenidas a través del método de agrupamiento difuso fuzzy C-Means. Finalmente, y a modo devalidación, se evalúa el comportamiento de estos modelos para reducción de la respuesta sísmica de un edificio de tres grados de libertad con el uso de un regulador cuadrático lineal. En las conclusiones se comenta lo exitoso que resulto la incorporación de estos modelos dentro de una lazo de control lineal. Palabras Claves: Control Estructural, Amortiguador Magneto-Reológico, IdentificaciónNeuronal, Identificación Difusa. DEVELOPMENT OF TWO INVERSE MODELS OF A MAGNETORHEOLOGICAL DAMPER FOR THE CONTROL OF VIBRATIONS IN CIVIL STRUCTURES ABSTRACT This paper presents the development of two models that emulate the inverse dynamic of a magnetorheological damper, these models estimate the required voltage to produce the force determinated by some linear control strategy. The first inversemodel has been implemented using a multilayer perceptron neural network trained under the Levenberg-Marquardt’s algorithm, and the second model is based on a fuzzy identification strategy, it consists in a first order Takagi-Sugeno model whose rules are created by the fuzzy C-Means clustering method. Finally, and as validation, it evaluates the behavior of these models to reduce the seismicresponse of a three degrees of freedom building using a linear quadratic regulator. In the conclusions is discussed how successful results incorporate these models in a linear control loop Keywords: Structural control, Magnetorheological Damper, Neural Identification, Fuzzy Identification. 1. INTRODUCCIÓN El concepto de control estructural en aplicaciones de ingeniería civil fue concebido a principio delos años 70. Desde entonces, se han realizado importantes investigaciones destinadas a explotar los potenciales beneficios generados por los sistemas de control en la protección de estructuras sometidas a Recibido: 27/06/07 Revisado: 04/10/07 Aceptado: 24/03/08
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J. MÉDINA, M. MARICHAL, S. MORALES
fuertes solicitaciones (vientos, oleajes, terremotos y otros fenómenos), que representanuna amenaza debido a las incalculables pérdidas humanas y económicas que estos fenómenos podrían ocasionar. La disipación de energía es una estrategia de diseño sismorresistente que se fundamenta en la transformación de la energía cinética en algún otro tipo de energía que no cause daños significativos en la estructura. Un mecanismo de disipación, comúnmente utilizado, consiste en laincorporación de dispositivos amortiguadores de fluido viscoso a lo largo de toda la estructura. Su presencia permite atenuar la dinámica de la estructura manteniendo los valores de desplazamientos y velocidades en rangos aceptables. Sin embargo, las propiedades de estos fluidos son constantes, y por ende, también su coeficiente de amortiguamiento, conformando entonces un sistema de control pasivo para la...
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