Resumen: Presentamos un sistema novedoso de amortiguación de vibraciones adaptativo para satélites que aprovecha el aprendizaje por refuerzo para controlar matrices de actuadores piezoeléctricos. Frente a soluciones pasivas tradicionales, que carecen de adaptabilidad a condiciones cambiantes, nuestra propuesta ajusta dinámicamente las señales de los actuadores a partir del análisis en tiempo real de las vibraciones, logrando un amortiguamiento superior en un rango de frecuencias ampliado. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo es de tipo model free y se entrena sobre entornos orbitales simulados acoplados a un modelo físico basado en elementos finitos para predicciones precisas. La validación experimental indica una reducción del 35% en la amplitud máxima de vibración respecto a amortiguadores pasivos, mostrando un gran potencial para mejorar la estabilidad del satélite y la longevidad de la misión.

Introducción: Las vibraciones en satélites representan un reto constante que afecta a instrumentos sensibles y a la integridad estructural. Los amortiguadores pasivos, como materiales viscoelásticos o masas sintonizadas, son estáticos y pierden eficacia cuando cambian las condiciones operativas. Los sistemas activos ofrecen adaptabilidad, pero con frecuencia dependen de modelos complejos y de alto coste computacional. Este trabajo explora una alternativa basada en aprendizaje por refuerzo que elimina la necesidad de modelos explícitos y permite adaptación autónoma a perfiles de vibración complejos.

Metodología propuesta: El sistema integra tres componentes principales: una red de sensado de vibraciones, una matriz de actuadores piezoeléctricos controlada por un agente de aprendizaje por refuerzo y un simulador basado en elementos finitos utilizado para el entrenamiento. Los actuadores piezoeléctricos se colocan estratégicamente para generar fuerzas controladas que contrarrestan vibraciones no deseadas. La red de sensores proporciona lecturas normalizadas de amplitud que forman el espacio de estados del agente.

Agente de aprendizaje: Se emplea una arquitectura tipo Deep Q Network que aprende políticas de actuación sin un modelo previo del sistema. El espacio de estado está formado por las lecturas normalizadas de las galgas extensiométricas y el espacio de acción corresponde a las fuerzas aplicadas por cada actuador piezoeléctrico. La función de recompensa penaliza amplitudes altas de vibración y el consumo energético, incentivando soluciones eficientes. El agente se entrena mediante millones de ciclos de simulación, ajustando los pesos de la red neuronal para minimizar el error entre predicción y recompensa observada.

Simulador FEM y pipeline de entrenamiento: Antes del despliegue, el agente se entrena en entornos generados por un modelo de elementos finitos que simula condiciones orbitales variadas, cambios de carga útil y maniobras de actitud. En cada iteración el agente emite señales de actuadores y el simulador predice la respuesta estructural. Ese resultado y la recompensa asociada se usan para actualizar la política hasta convergencia.

Validación experimental: Se construyó un prototipo a escala en aleación de aluminio instrumentado con galgas y una matriz de actuadores piezoeléctricos. El conjunto se excitó con una mesa vibradora que replicó perturbaciones representativas. La solución controlada por aprendizaje por refuerzo se comparó con un sistema pasivo equipado con amortiguadores viscoelásticos. La métrica principal fue la amplitud máxima de vibración en frecuencias específicas, mostrando de forma consistente una reducción del 35% con respecto al sistema pasivo.

Escalabilidad y futuras líneas: El enfoque es escalable mediante agentes distribuidos que controlen matrices de actuadores mayores. El modelo de elementos finitos puede enriquecerse incorporando propiedades estructurales más detalladas y factores ambientales. Trabajos futuros evaluarán algoritmos de aprendizaje avanzado como Proximal Policy Optimization para mejorar eficiencia y robustez, así como la integración con sensores de a bordo y procesamiento en tiempo real para control en bucle cerrado en satélites operativos.

Aplicaciones y ventajas prácticas: Además de mejorar la estabilidad y prolongar la vida útil de misiones, la amortiguación adaptativa permite operaciones más precisas de instrumentos científicos y reduce riesgos estructurales durante maniobras. Nuestra experiencia en desarrollo de software a medida y soluciones de inteligencia artificial facilita la integración de estos sistemas en plataformas reales. Q2BSTUDIO aporta experiencia en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para asegurar despliegues fiables y escalables.

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Aspectos técnicos y consideraciones: A diferencia de controladores LQR o MRAC que requieren modelos precisos o estimación continua de parámetros, el enfoque por aprendizaje por refuerzo aprende una política implícita que maneja no linealidades y cambios inesperados en el entorno. El diseño de la función de recompensa es crítico para equilibrar amortiguación y consumo energético. La transferencia del agente desde simulación a hardware real exige validación cuidadosa y procedimientos de seguridad para evitar acciones dañinas en caso de lecturas erróneas o fallos sensor.

Conclusión: El sistema propuesto demuestra la viabilidad de usar aprendizaje por refuerzo para amortiguación de vibraciones en satélites, ofreciendo un rendimiento superior frente a soluciones pasivas y una ruta clara hacia implementaciones escalables. Q2BSTUDIO puede apoyar desde el desarrollo del simulador y el agente hasta la integración completa en satélites, proporcionando servicios relacionados con software a medida, agentes IA, seguridad y operaciones en la nube para garantizar implementations robustas y seguras.

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