Desarrollo de dos modelos inversos de un amortiguador magneto-reológico para el control de vibraciones en estructuras civiles Development of two inverse models of a magnetorheological damper for the control of vibrations in civil structures

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 alguna estrategia 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 de validación, 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. 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 inverse model 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 seismic response 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