Structural control strategies based on magnetorheological dampers managed using artificial neural networks and fuzzy logic

espanolEn este trabajo se presenta una evaluacion numerica sobre el desempeno de dos estrategias de control estructural basado en amortiguadores magnetoreologicos (MR). En primer lugar, se empleo una estrategia de control basada en redes neuronales artificiales en una estructura simple para el control de vibraciones. Este controlador combina una funcion de modelo predictivo para las fuerzas de control y un modelo inverso del calculo de la tension para manejar los amortiguadores MR. En segundo lugar, se utilizo una estrategia de control basada en logica difusa. De esta forma, el controlador gobierna las acciones de un conjunto de reglas que representan la heuristica del sistema a controlar. Los resultados de las simulaciones numericas indican que el rendimiento de estas dos estrategias de control es prometedor y satisfactorio, basado en la reduccion de la respuesta de hasta un 83% en relacion con el rendimiento del sistema sin control. EnglishThis paper presents a numerical assessment on the performance of two structural control strategies based on magnetorheological (MR) dampers. At first, a control strategy based on artificial neural networks was employed on a simple structure to control vibration. This controller combines a predictive model function to control forces and an inverse model of voltage calculation to manage the MR dampers. Secondly, a control strategy based on fuzzy logic was also used. Therefore, the controller governs the actions from a set of rules that represent the heuristics of the system to be controlled. Results achieved from the numerical simulations indicate that the performance of these two control strategies is prmiosing and satisfactory, based on response reductions of up to 83% relative to the performance of the system without control.