Resumen

Replicar con alta precisión historias de tiempo de aceleración en plataformas de mesa vibratoria sigue siendo una tarea desafiante. La compleja interferencia entre los componentes del sistema, las no linealidades inherentes y el efecto de acoplamiento entre la muestra y la mesa vibratoria son algunas de las razones que más afectan el rendimiento del control. En este artículo, se ha desarrollado e implementado experimentalmente un controlador basado en redes neuronales (NN) para mejorar el rendimiento de seguimiento de aceleración de una mesa vibratoria eléctrica. Esta última es una mesa vibratoria biaxial impulsada por motores lineales y controlada por un controlador proporcional-derivativo-feedforward (PDFF) que es muy eficiente en la reproducción de formas de onda de desplazamiento en detrimento de la simulación de los movimientos sísmicos de aceleración prescritos. Para superar esta limitación, en este estudio se propone un esquema de control que combina el PDFF como función de control básica con un controlador NN que filtra la señal de retroalimentación de la mesa

• Materias:Análisis estructural Ingeniería subterránea Capacidad de tráfico Descomposición del modo variacional Fallas para rodamientos
• Subjects:Structural analysis Underground engineering Traffic capacity Variational mode decomposition Failures for bearings
• Palabras claves:Replicación; Historias de tiempo de aceleración; Plataformas de mesa vibratoria; Red neuronal; Controlador; Señales de aceleración
• Keywords:Replicating; Acceleration time histories; Shaking table platforms; Neural network; Controller; Acceleration signals