Optimización de la generación de energía impulsada por el ser humano mediante regresión de procesos gaussianos

Summary

Este protocolo optimiza los sistemas de generación eléctrica impulsados por humanos utilizando regresión de procesos gaussianos para lograr una eficiencia del 80%-90% manteniendo la seguridad fisiológica, proporcionando métodos reproducibles para convertir el ejercicio en producción energética sostenible, abordando tanto el desempleo como los desafíos de energías renovables.

Abstract

Este protocolo presenta un marco de optimización por Regresión de Procesos Gaussianas (GPR) para sistemas de generación eléctrica impulsados por el ser humano, con el fin de abordar simultáneamente el desempleo tecnológico y la demanda de energías renovables. Siete participantes realizaron 112 ensayos en 16 configuraciones combinando cuatro voltajes de batería (12 V, 24 V, 36 V, 48 V) con cuatro cargas eléctricas (10 W, 30 W, 50 W, 70 W) utilizando un generador de bicicleta fija modificado. El modelo GPR incorporaba núcleos exponenciales al cuadrado para la determinación automática de relevancia (ARD) para mapear la velocidad de pedaleo, la presión, el voltaje y los parámetros de carga en función de la eficiencia de generación, cuantificando la incertidumbre de la predicción. La adquisición de datos en tiempo real a 2 Hz capturaba parámetros mecánicos y eléctricos mediante sensores de efecto Hall, galgas extensiométricas y analizadores de potencia con protocolos de comunicación Modbus. El sistema optimizado alcanzó una eficiencia máxima teórica del 80%-90% con coeficientes de variación (CoV) inferiores al 15%, en comparación con una eficiencia del 60%-70% y una variabilidad del 25%-35% en los sistemas comerciales. Las predicciones GPR demostraron R² = 0,713 con una latencia inferior a 10 ms mediante técnicas de aproximación dispersa, permitiendo el control en tiempo real. Los parámetros operativos óptimos variaban sistemáticamente: las cargas bajas requerían entre 150 y 180 revoluciones por minuto (RPM) a 50-70 de presión N, mientras que las cargas más altas alcanzaban su máximo entre 100 y 120 RPM con 100-150 de presión N. La configuración de 48 V mejoró la eficiencia en un 68% respecto a la línea base de 12 V (medida como índice de eficiencia relativo, REI, normalizado a la línea base = 100%). El seguimiento específico por fase identificó el inicio de la fatiga entre 35 y 40 minutos, lo que desencadenó ajustes de control conscientes del riesgo basados en la incertidumbre posterior. El protocolo establece métodos cuantitativos para equilibrar la generación de energía con las restricciones fisiológicas, proporcionando un marco reproducible para desplegar sistemas propulsados por humanos en instalaciones de fitness donde el punto de equilibrio se produce a un precio eléctrico de 0,18 $/kWh.

Introduction

La convergencia de la automatización impulsada por inteligencia artificial y el cambio climático presenta desafíos sin precedentes que requieren soluciones innovadoras que aborden tanto el desempleo tecnológico como las transiciones energéticas sostenibles. Los análisis empíricos proyectan 85 millones de desplazamientos de empleo para 2025, con ocupaciones informáticas y matemáticas experimentando aumentos de desempleo de 2,8 puntos^{porcentuales 1}. Simultáneamente, las concentraciones atmosféricas de CO₂ alcanzaron 426,9 ppm en febrero^de 2025, lo que ha requerido una expansión urgente de la capacidad de energía^{renovable 3,4}. Este artículo presenta un enfoque novedoso para abordar simultáneamente ambas crisis mediante sistemas inteligentes de generación eléctrica impulsada por el ser humano (HPEG), que crean oportunidades de empleo y contribuyen a la producción de energía limpia. Aplicando optimización por aprendizaje automático adaptada a las características únicas de los datos biomecánicos humanos—alta variabilidad, relaciones no lineales y restricciones fisiológicas⁵, se desarrolla un marco que puede transformar a los trabajadores desplazados en contribuyentes productivos a la generación sostenible de energía. Este enfoque se alinea con los avances recientes en sistemas inteligentes de recomendación que personalizan planes de ejercicio físico y dieta basándose en métricas específicas de cada^{usuario 6}.

Las implementaciones actuales de HPEG demuestran limitaciones significativas que impiden una adopción generalizada. Los sistemas comerciales muestran un rendimiento inconsistente en diferentes contextos operativos (Figura 1). La bicicleta estática Eco-Powr G510 (Figura 1A) alcanza una eficiencia razonable pero sufre fluctuaciones de potencia bajo cargas^{variables 7}. La estación de trabajo WeBike (Figura 1B) proporciona una salida estable adecuada solo para electrónica de bajo^{consumo 8}. El sistema de retrofit ReRev (Figura 1C) intentó la integración modular pero logró una eficiencia de conversión^{subóptima 9}. Los prototipos académicos revelan deficiencias similares: la bicicleta regenerativa de bajo coste (Figura 1D) genera una producción mínima estable¹⁰, mientras que los sistemas colectivos basados en gimnasios (Figura 1E) solo cubren la demanda energética marginal de la instalación a pesar de múltiples aportaciones ^{de usuarios 11}. Las baldosas avanzadas de suelo triboeléctricas (Figura 1F) siguen siendo poco prácticas para el despliegue a gran^{escala 12}. Un estudio en la UC Berkeley encontró que extensas matrices de máquinas elípticas generarían menos del 1% de las necesidades energéticas de las instalaciones a pesar de miles de usuarios^{diarios 13}. Estos resultados decepcionantes se deben a deficiencias fundamentales: ausencia de optimización adaptativa, falta de consideración de la variabilidad fisiológica humana y falta de ajuste en tiempo real a los niveles de comodidad del usuario. Tres lagunas críticas quedan sin abordar: (1) ningún sistema HPEG previo integra la cuantificación de la incertidumbre en el control^{en tiempo real} 7,8,9,10,11, (2) las relaciones de eficiencia entre fases de ejercicio (calentamiento, estado estacionario, fatiga) no se mapean ^{sistemáticamente 10,13}, y (3) están ausentes marcos multiobjetivo que optimizen simultáneamente la generación de energía, la estabilidad y la comodidad del^{usuario 7,8,9}. Este trabajo aborda estas brechas implementando control probabilístico basado en GPR con caracterización de rendimiento específica por fase en 16 configuraciones y una arquitectura de optimización multiobjetivo que equilibra las restricciones operativas en competencia.

Figura 1: Implementaciones actuales de HPEG en sistemas comerciales y académicos. (A) Bicicleta comercial Eco-Powr G510. (B) Estación de trabajo WeBike para electrónica de bajo consumo. (C) Sistema de retrofit ReRev para equipamiento estándar. (D) Prototipo de bicicleta académica regenerativa de bajo coste. (E) Sistema colectivo de recolección de energía basado en el gimnasio. (F) Concepto avanzado de baldosas triboeléctricas para suelo ^{7,8,9,10,11,12}. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

El principal desafío para optimizar sistemas HPEG radica en las características únicas de los datos energéticos generados por humanos. A diferencia de las fuentes renovables convencionales con patrones^{predecibles 14}, los datos biomecánicos humanos muestran una alta variabilidad interindividual, comportamiento no estacionario a través de las fases del ejercicio y complejas relaciones no lineales entre esfuerzo y^{rendimiento 15}. Los enfoques tradicionales de control no logran captar estas dinámicas, mientras que los métodos de optimización determinista no pueden acomodar la incertidumbre inherente al rendimiento^{humano 16}. La estructura temporal de los datos —transición a través de fases de calentamiento, estado estacionario, alta intensidad y fatiga— requiere modelos capaces de capturar tanto patrones locales como relaciones globales. Además, la naturaleza multiobjetivo del problema, que equilibra la generación de energía con la comodidad y seguridad del usuario, exige enfoques de modelado sofisticados que puedan manejar restricciones en competencia y ofrecer información interpretable para el control en tiempo real.

Los avances recientes en el aprendizaje automático probabilístico ofrecen un potencial transformador para sistemas tan complejos y ricos en incertidumbre. Entre las metodologías disponibles, el GPR demuestra ventajas medibles para la optimización biomecánica. Los controladores deterministas de PID no pueden adaptarse a la variabilidad interindividual¹⁷, y aunque métodos como XGBoost han mostrado potencial en el procesamiento fisiológico de señales, como la estimación de la presión arterial¹⁸, Las redes neuronales requieren diez veces más datos de entrenamiento sin cuantificación de incertidumbre, y la optimización bayesiana estándar tiene dificultades con los paisajes de rendimiento humano^{multimodales 19}. GPR aborda los requisitos HPEG mediante tres propiedades emparejadas: (1) Los priors bayesianos permiten la convergencia con n=112 ensayos críticos cuando los experimentos humanos tienen recursos limitados; (2) Los núcleos ARD capturan la dinámica de eficiencia no estacionaria a través de las fases de ejercicio (calentamiento: 45%-65%, estado estacionario: 75%-95%) mientras que cuantificar la importancia de los parámetros (_{l voltaje} = carga 8,3_{vs sl} = 15,2 revela que el voltaje contribuye 1,8 veces más); (3) La incertidumbre posterior σ² desencadena una reducción de carga consciente de la seguridad al superar el 20% de la μ de predicción, previniendo el estrés fisiológico durante la incertidumbre del^{modelo 19,20}.

Esta investigación aborda las limitaciones existentes mediante un enfoque basado en datos que reconoce y aprovecha las características únicas de la generación impulsada por el ser humano. De forma similar a cómo la optimización de algoritmos ha mejorado la eficiencia energética en el segmento de redes^{inalámbricas 20}, este marco aplica optimización adaptativa para minimizar la pérdida de energía en la conversión biomecánica. En primer lugar, se implementa la optimización adaptativa, aprendiendo continuamente a partir de datos biomecánicos de alta variabilidad para desarrollar perfiles de generación personalizados que respeten las restricciones fisiológicas individuales. A diferencia de los sistemas estáticos mostrados en la Figura 1, el enfoque se ajusta dinámicamente a la naturaleza no estacionaria de los patrones de ejercicio humanos. En segundo lugar, se desarrolla un marco multiobjetivo que considera simultáneamente las demandas en competencia de generación de energía, comodidad del usuario y sostenibilidad del ejercicio, un equilibrio que actualmente no se logra con las implementaciones comerciales y académicas. En tercer lugar, se demuestra cómo la modelización inteligente de las interacciones hombre-máquina puede transformar el HPEG de una fuente de energía marginal a una solución viable de empleo para los trabajadores desplazados por la automatización, especialmente en regiones donde la fabricación tradicional ha disminuido. El marco se aplica a instalaciones de fitness supervisadas con condiciones controladas (20-22 °C). Las limitaciones clave incluyen: límites de sesión de 35-40 minutos antes de fatiga, participantes de 18 a 65 años con forma física base (VO₂max >25 mL/kg/min), salida de 10-70 W para la carga de la batería y calibración de 15-20 minutos por usuario. La viabilidad económica requiere que la tarifación de la electricidad sea ≥0,18 $/kWh²¹.

Estas capacidades técnicas se traducen en requisitos de despliegue. La cuantificación de la incertidumbre mantiene la seguridad del usuario al reducir la demanda cuando las predicciones se vuelven poco fiables, abordando las preocupaciones de responsabilidad en los sistemas comerciales. La eficiencia de la muestra permite calibración de 20 minutos sin personal de investigación. La optimización multiobjetivo mantiene el compromiso del usuario durante sesiones repetidas, algo esencial para la viabilidad económica que implementaciones anteriores no lograron.

La importancia de este trabajo va más allá de la innovación técnica para responder a necesidades sociales urgentes. El aumento del desempleo en ocupaciones expuestas a la tecnología requiere vías laborales alternativas. Los sistemas HPEG ofrecen empleo accesible que requiere una formación técnica mínima, lo que los hace adecuados para trabajadores desplazados de tareas cognitivas rutinarias. Aunque la producción individual es modesta (10-70 W), los sistemas agregados en instalaciones de fitness pueden compensar los costes energéticos mientras proporcionan^{empleo 3,22}. Además, estos sistemas contribuyen a la expansión de las energías renovables, donde las fuentes no fósiles aportaron el 39,7% de la electricidad global en^2024-23. Al desarrollar métodos de optimización adaptados a los datos biomecánicos humanos, esta investigación sienta una base para el despliegue escalable de sistemas energéticos impulsados por el ser humano. El marco aborda objetivos medioambientales y socioeconómicos mediante la integración de la generación renovable con las vías de empleo.

Este trabajo avanza HPEG mediante tres capacidades de GPR: (1) La varianza posterior activa el ajuste de carga cuando la incertidumbre supera el 20% de la media de predicción, evitando caídas de eficiencia durante las transiciones de fatiga; (2) La convergencia del modelo con n=112 ensayos (7 participantes x 16 configuraciones) permite una calibración de 15-20 minutos por usuario; (3) Las escalas de longitud del núcleo ARD cuantifican la importancia de los parámetros (_{l voltaje} = 8,3,_{l carga} = 15,2), revelando que el voltaje contribuye 1,8 veces más a la eficiencia que la selección de carga. Estos reducen la variabilidad operativa del 25%-35% al <15% del coeficiente de variación (CoV) manteniendo la frecuencia cardíaca <_{un máximo} del 75%.

Protocol

Este estudio consistió en pruebas de ejercicio no invasivas con bicicleta estática y representó un riesgo mínimo para los participantes. Todos los participantes eran voluntarios adultos sanos que proporcionaron consentimiento verbal informado tras recibir información detallada sobre los procedimientos experimentales, su derecho a retirarse en cualquier momento y la confidencialidad de los datos. Los procedimientos seguían los principios éticos de la Declaración de Helsinki para la investigación que involucraba a sujetos humanos.

1. Ensamblaje del HPEG

1. Ensamblaje de estructuras mecánicas
   NOTA: Todas las modificaciones mecánicas deben realizarse en un espacio de trabajo bien ventilado con el equipo de seguridad adecuado, incluyendo gafas de seguridad y guantes de trabajo. Los avances recientes en sistemas de captación de energía propulsados por el hombre han demostrado mejoras en la eficiencia mediante un acoplamiento mecánico optimizado^24,25. El diagrama de efecto de instalación de la pieza mecánica se muestra en Figura 2.
   1. Coloca el cuadro de la bicicleta estática sobre un banco de trabajo estable y sujétalo con cuatro abrazaderas en C en los puntos de montaje de la base. Verifica el nivel de cuadro usando un nivel de buraña digital tanto en los ejes longitudinal como transversal. La alineación del chasis afecta directamente a la eficiencia de transmisión de potencia, con un desalineamiento de >2° que reduce la eficiencia global del sistema entre un 8% y un 12^%26.
   2. Retira el conjunto existente de rueda de resistencia a fricción desconectando primero el cable de ajuste de resistencia (par de liberación de tensión: 2,5 ± 0,5 N·m), y luego retirando los cuatro tornillos hexagonales M8 x 25 mm usando una llave de vaso de 13 mm. Almacena los componentes del mecanismo de resistencia en recipientes etiquetados para posibles modificaciones futuras.
   3. Desmonta completamente la unidad trasera. Libera el mecanismo de desagueta de liberación rápida (aplicando 15 ± 2 N de fuerza) y retira cuidadosamente el neumático neumático y la cámara de aire. Utiliza palancas de neumáticos (método mínimo de contacto de 3 puntos) para separar el neumático de la llanta sin dañar la superficie de aluminio de la llanta. Un estudio reciente ha demostrado que las configuraciones solo con llanta logran una aceleración angular entre un 35% y un 45% superior en comparación con los conjuntos completos^{de ruedas 27}.
   4. Limpia a fondo el borde expuesto usando alcohol isopropílico (pureza del 99%, tasa de aplicación: 50 mL/m²) para eliminar cualquier residuo de goma o compuestos adhesivos. La calidad de la preparación superficial afecta al coeficiente de fricción hasta en un 20%. La llanta limpia sirve como elemento principal de transmisión con inercia rotacional reducida (reducción del momento de inercia: I_final = 0,55, I_original ± 5%).
   5. Fabricar el soporte de montaje del generador con placa de aluminio 6061-T6 (espesor: 8 ± 0,1 mm, rugosidad superficial Ra < 1,6 μm) según las especificaciones. Mecanizar cuatro orificios de montaje (diámetro: 8,5+0,05/-0 mm) utilizando una fresadora CNC o taladro de prensa con brocas escalonadas (velocidad de avance: 150 mm/min, velocidad del husillo: 1200 revoluciones por minuto (RPM)), manteniendo la alineación perpendicular dentro de ±0,5°. Aplica fluido de corte (viscosidad: 22 cSt a 40 °C) durante el mecanizado para asegurar la calidad superficial. Transfiere el diseño del soporte a la placa de aluminio usando un marcador, fija la placa a una mesa de taladro y taladra los orificios de montaje usando brocas escalonadas a la velocidad de avance y el husillo especificados.
   6. Calcular las relaciones óptimas de transmisión usando las siguientes relaciones para alcanzar velocidades de generador entre 1500 y 3000 RPM a cadencias típicas de pedaleo (60 - 90 RPM⁾²⁸
      Relación de velocidad angular: .
      Mide el radio de la manivela del pedal r₁ = 170 ± 5 mm usando pinzas digitales (resolución: 0,01 mm)
      Mide el radio de la llanta trasera r₂ = 310 ± 10 mm (configuración solo de llanta).
      Seleccionar relaciones de cambio: plato delantero c₁ = 48 dientes, piñón trasero c₂ = 16 dientes (relación de engranajes = 3:1).
      Radio de polea generador r_g = 25 ± 0,5 mm para la multiplicación óptima de velocidad (relación final: 12,4:1).
      Eficiencia de transmisión de potencia η_mecánica = 0,92 ± 0,03 para un sistema correctamente^{alineado 28,29}.
   7. Instala el sistema principal de transmisión por cadena usando una cadena reforzada de bicicleta de 1/2 pulgada x 1/8 pulgada (resistencia mínima a la tracción: 920 kgf, límite de alargamiento: 0,5%). Enhebra la cadena a través del mecanismo del desviador si existe, manteniendo la línea adecuada de la cadena (desviación < 3 mm respecto a la línea central), o directamente entre el plato y el piñón para una configuración de engranajes fijos. La eficiencia de la cadena varía con la tensión: η_cadena = 0,98 a la tensión óptima, disminuyendo a 0,94 con ±30% de^{desviación 29}.
   8. Ajusta la tensión de la cadena reposicionando el conjunto de la rueda trasera en las salidas horizontales (rango de ajuste: 25 mm). Desviación de la cadena objetivo: 12 ± 2 mm a mitad de luz al aplicar una fuerza perpendicular de 10 N. Una tensión adecuada prolonga la vida útil de la cadena y mantiene una transmisión de potencia constante. Bloquea la posición de la rueda usando el mecanismo de liberación rápida apretado a 5,5 ± 0,5 N·m mediante una llave dinamométrica calibrada.
   9. Máquina de usar un adaptador de polea de correa en V personalizado de aluminio 6061-T6 para conectarlo al buje de la rueda trasera. Las especificaciones críticas incluyen:
      Diámetro interior: adaptado a las dimensiones del buje (normalmente 36 ± 0,1 mm con tolerancia h7)
      Ranura exterior de polea: perfil de correa en V (13 mm de ancho superior, 8 mm de profundidad, ángulo de ranura de 38°)
      Acabado superficial: 0,8 μm Ra en superficies ranuras para un agarre óptimo del cinturón
      Balanceo dinámico a grado G2.5 según ISO 1940-1 (desequilibrio residual < 2,5 g·mm/kg)
      Momento de inercia de masa: < 0,015 kg·m² para minimizar la resistencia a la aceleración
   10. Montar el generador de imanes permanentes (especificaciones: 24 V/300 W, configuración de 12 polos, imanes de tierras raras grado NdFeB N42) sobre el soporte fabricado usando cuatro tornillos de cabeza de vaso M8 x 30 mm (grado 12,9) con arandelas de muelle (altura libre: 5 mm, compresión: 60%). Aplica un bloqueador de roscas de resistencia media (par de ruptura: 11 N·m) para evitar que se afloje por vibración. La rigidez del generador debe superar 1 x 10⁶ N/m para evitar problemas de^{resonancia 30}.
   11. Alinea el eje del generador con la polea montada en la rueda usando una herramienta de alineación láser o una recta de precisión. Desalineación máxima permitida: 0,5° angular, 2 mm de desplazamiento paralelo. La desalineación aumenta las cargas de apoyo hasta en un 50% y reduce la vida útil de la banda en un 60%. Al usar una herramienta de alineación láser, monta el dispositivo en el eje del generador, gira 360° mientras observas la posición del punto láser en la polea de la rueda y ajusta la posición del generador usando la ranura de montaje hasta que el movimiento del punto se mantenga dentro de 2 mm durante toda la rotación. Para la alineación de rectas, coloca una recta de precisión que abarca ambas poleas y ajusta hasta que la separación sea inferior a 2 mm en todos los puntos de medición.
   12. Instalar la correa secundaria en V (Tipo A, longitud calculada como , donde C = distancia central, D = diámetro grande de polea, d = diámetro pequeño) entre la polea de la rueda y la polea generadora. Tensa la correa usando el ajuste de ranura de montaje del generador para lograr una elongación del 1,0%-1,5% (método de la fuerza de deflexión: una fuerza de 16 N produce 4 mm de deflexión en el tramo medio de la correa), lo que corresponde aproximadamente a 350 ± 50 N de fuerza de tensión para correas tipo A. El umbral de deslizamiento de la correa se produce a <250 N de tensión.

Figura 2: Configuración de generador de bicicleta con transmisión por arma. El montaje muestra el rodillo sin fricción, el sensor de velocidad de efecto Hall, la transmisión con correa en V y la integración del manómetro. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

2. Ensamblaje de circuitos electrónicos e integración de sistemas
   1. Sistema de rectificación y filtrado: Construir el rectificador trifásico de puente completo en una placa de circuito impreso de doble cara (cobre 70 μm, conductividad térmica: 401 W/m·K) usando seis diodos de recuperación ultrarrápidos (V_RRM ≥ 200 V,I_F(AV) ≥ 30A,t_rr < 35 ns). Montar sobre un disipador de aluminio con material de interfaz térmica (λ>5 W/m·K)³¹. Fabricar el filtro LC usando un inductor personalizado (28± 1 vueltas, 14 AWG sobre núcleo de polvo Sen: OD=47 mm, ID=24 mm, L=100 μH ± 5%, Q>50) y banco de condensadores (4 x 1100 μF/100 V, ESR <7 mΩ total, corriente de ripple > 20,8 A RMS). Conecta usando cable de politetrafluoroetileno 12 AWG, manteniendo_{un total} de R < 10 mΩ. Suelda los seis diodos a la placa de circuito impreso de doble cara en configuración puente, aplica compuesto térmico entre las lengüetas del diodo y el disipador de aluminio, y asegura con los sujetadores adecuados. Enrolla el inductor enrollando 28 vueltas de cable alrededor del núcleo toroidal, manteniendo un espaciado uniforme, y luego conecta los condensadores en paralelo usando cortes de longitud para minimizar la resistencia en serie equivalente.
   2. Supresión y cumplimiento de interferencias electromagnéticas: estrangulamiento de modo común de viento en núcleo nanocristalino (_{μ i}>80.000, Bs>1,2 T) con técnica bifilar que alcanza L_CM=15 ± 2 mH, k>0,99, CMRR>40 dB (150 kHz-30 MHz). Instalar condensadores de seguridad según IEC 60384-14: condensadores X (2 x 0,47 μF/310 VAC MKP), condensadores en Y (2 x 4,7 nF/300 VAC C0G), con resistencias de descarga de 1 MΩ (τ=0,47 s). Mantener la fluencia >6 mm, espacio libre >5,5 mm para grado de contaminación en medio ambiente.
   3. Implementación de controladores de seguimiento de puntos de potencia máximo (MPPT): STM32F334C8T6 de programa con un algoritmo MPPT adaptativo. Los controladores MPPT modernos demuestran eficiencias de seguimiento que oscilan entre el 93% y el 97% en condiciones de operación típicas, con implementaciones avanzadas que alcanzan hasta el 99% en entornos de^{laboratorio 32}. Características del algoritmo: perturbación adaptativa (ΔV = α × |dP/dV|, α∈ [0,005,0,025]), periodo de observación variable (T_obs = β/|( d²P) / (dV² )|, β∈ [10 ms, 100 ms]), subida de colinas con detección máxima local, filtro de media móvil de 8 muestras (fc = 10 Hz). Implementa una medición de precisión de 16 bits usando un divisor resistivo al 0,1% (100 kΩ/10 kΩ, TC<25 ppm/°C) y un sensor Hall con acondicionamiento de señal. Programar el microcontrolador conectándolo a un ordenador mediante un programador estándar, compilar el código del algoritmo MPPT y flashear el firmware. Configura los canales del ADC para la detección de voltaje y corriente con la resolución y el tiempo de muestreo especificados, y luego configura la salida del temporizador de Modulación de Ancho de Pulso (PWM) para alcanzar la frecuencia de conmutación objetivo.
   4. Conversión y control de potencia: Configurar convertidor DC-DC con PWM a 31,25 kHz ± 0,1% (estabilizado por cristal), tiempo muerto≥ 500 ns, arranque suave=100 ms, ciclo de trabajo≤ 95%, límite de corriente= 125% con modo de hipo. Eficiencia del objetivo >92% a 50%-100% de carga. Establecer comunicación Modbus RTU (115200 baud, 8N1) para monitorización en tiempo real de voltaje (±0,1 V), corriente (±0,1 A), potencia (±1 W), eficiencia (±1%), temperatura (±1 °C) a 10 Hz de frecuencia de muestreo con buffer circular (3600 muestras) y validación^{CRC-16 33}.
   5. Caja del sistema y protección: Montar electrónica en una carcasa IP54 (400 x 300 x 200 mm) con ventilación filtrada (entrada: 100 cm², salida: 120 cm²). Implementar protección integral: diodo TVS, interruptor eléctrico (20 A ±2%, <10 μs de respuesta, I²t=50A²s), monitorización térmica, protección contra polaridad inversa. Alambre según las normas IEC 60446 utilizando férulas y especificaciones de par adecuado (M4:1,2 N·m, M6:3,0 N·m, M8:6,0 N·m).
      NOTA: El diagrama de circuito usando la estrategia anterior se muestra en la Figura 3.
   6. Validación de seguridad y puesta en marcha: Ejecutar comprobaciones de seguridad IEC 61010-1: resistencia de aislamiento >10 MΩ a 500 VDC/60 s, continuidad de tierra <0,1 Ω a 10 A, dieléctrico soportado a 2500 VAC/60 s (<5 mA), disparo del interruptor por fallo a tierra <30 ms a 30 mA. Inicializar con suministro de banco (24 VAC, límite de 5 A) verificando la ondulación <5%pp a 75 W de carga. Validar el rendimiento del MPPT: >97% de eficiencia de seguimiento, convergencia de <2 s para un 20% de pasos, <1% de oscilación en estado estacionario. Circuitos de protección de prueba con fallos controlados que confirman los umbrales de respuesta adecuados. Para la prueba de resistencia de aislamiento, desconecta todas las cargas, aplica la tensión de prueba entre los terminales activos y la tierra usando un megóhmmetro durante la duración especificada y verifica que la lectura supere el umbral mínimo. Para la medición de la continuidad de tierra, conecte un ohmémetro de baja resistencia entre el terminal de tierra y las piezas metálicas expuestas, aplique la corriente de prueba y confirme que la resistencia permanece por debajo del valor máximo especificado.
   7. Ensayo mecánico y línea base: Realizar pruebas mecánicas graduadas: Fase 1 - 30 RPM/10 min sin carga (ΔT<10 °C, vibración<0,5 m/s², ruido<60 dB a 1 m); Fase 2 - 60 RPM/25 W de carga (variación de par<±5%, curva de potencia de 20-90 RPM); Fase 3 - 75 RPM/150 W/30 min carga completa (estabilización de temperatura ΔT<1 °C/5 min). Objetivos de eficiencia de documentos: >75% al 25% de carga, >85% al 50% de carga y >88% a carga completa.
   8. Calibración y mapeo de rendimiento: Calibrar usando Fluke 8845A (0,0035% de precisión) en puntos de voltaje (0 V, 12 V, 24 V, 36 V, 48 V, 60 V ± 0,01 V) y en puntos de corriente (0 A, 1 A, 2 A, 5 A, 10 A, 15 A, 20 A ± 0,01 A). Programa la carga electrónica (200 W continuo) para pruebas exhaustivas en 25 puntos de prueba (matriz 5 V x 5 I). Almacenar coeficientes de calibración en memoria programable de solo lectura eléctricamente borrable implementando V_corregido = ganancia x_{V medida} + desplazamiento con ±0,5% de error máximo. Conecta el multímetro de precisión en paralelo con los puntos de medición del sistema, aplica una serie de voltajes y corrientes de referencia conocidos de fuentes calibradas, registra tanto valores de referencia como medidos para cada punto de prueba, luego calcula los coeficientes de corrección lineal y los almacena en la memoria del microcontrolador para lograr la precisión de medición objetivo.
   9. Documentación del rendimiento del sistema: Generar mapas de eficiencia (0-150 W, resolución de 5 W) identificando el punto de eficiencia máxima (normalmente entre el 70% y el 80% valorado). Verifica la dinámica del MPPT: paso del 10% <0,5 s, 50% del paso <2 s, rechazo de carga del 100% <3 s sin sobretensión. Confirme > 97% de seguimiento en estado estacionario en un envolvente operativo de 15-40 °C, 30%-85% de humedad relativa. Equilibrio térmico récord: disipador < 80 °C, condensadores < 85 °C, magnéticos < 110 °C con una reducción de -2,5 W/°C por encima de 40 °C ambiente (τ térmica ≈ 15 min al 95% de temperatura final).
   10. Integración y verificación final: Integración completa del sistema, asegurando que todos los subsistemas funcionen dentro de las especificaciones. Realizar una prueba de funcionamiento continuo de 4 horas a potencia nominal, monitorizando todos los parámetros. Documentar el rendimiento medido frente a los objetivos de diseño, creando un manual operativo con un calendario de mantenimiento. Implementar registro de datos para el seguimiento del rendimiento a largo plazo y algoritmos de mantenimiento predictivo basados en modelos de degradación de componentes.

Figura 3: Sistema electrónico. El esquema comprende el rectificador trifásico, el circuito de filtro LC, el controlador MPPT y el convertidor DC-DC. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

2. Diseño experimental

1. Reclutamiento de participantes y evaluación de referencia
   1. Reclutar 7 voluntarios sanos a través de canales institucionales (5 hombres, 2 mujeres, de 22 a 30 años, IMC 22,8 ± 2,1 kg/m²).
   2. Examina a los participantes utilizando el Cuestionario de Preparación para la Actividad Física. Para garantizar la seguridad, excluir a las personas con condiciones cardiovasculares o cualquier contraindicación conocida para el ejercicio de intensidad moderada. Además, excluyan a los participantes que hubieran sufrido lesiones musculoesqueléticas en los 6 meses anteriores.
   3. Realizar una evaluación de aptitud base utilizando el protocolo de ergómetro de ciclo submáximo de YMCA. Estratifica las zonas de frecuencia cardíaca objetivo en tres niveles de intensidad: baja (40% - 55%_{FC máxima}), moderada (55% - 70%_{HR máxima}) y alta (70% - 85%_{FC máxima}).
   4. Realiza una sesión de familiarización de 20 minutos para cada participante. Antes de la recogida de datos, instruye a los participantes sobre la postura adecuada en ciclismo y proporciona una demostración de la técnica óptima de pedaleo. Ajusta el equipo para cada individuo para asegurar una biomecánica consistente en todos los ensayos.
2. Protocolo experimental
   1. Diseñar un experimento factorial de 4 x 4 que proba cuatro configuraciones de paquetes de baterías (12 V, 24 V, 36 V, 48 V) frente a cuatro condiciones de carga eléctrica (10 W, 30 W, 50 W, 70 W), produciendo 16 condiciones experimentales por participante (n = 112 ensayos totales).
   2. Aleatorizar ensayos utilizando un diseño equilibrado de cuadrados latinos con un mínimo de 48 horas de intervalos de recuperación entre sesiones y estandarizar las condiciones ambientales a 20 - 22 °C y humedad relativa del 40% - 50%.
   3. Ejecutar cada ensayo experimental siguiendo esta secuencia estructurada: dividir la sesión experimental en cinco fases distintas: una evaluación inicial (5 min), un calentamiento que aumenta a 50 RPM (5 min) y un periodo principal de recogida de datos que implica ciclos continuos a la intensidad objetivo (20 min). Tras la fase activa, asegúrate de que los participantes sufran un enfriamiento progresivo de desaceleración de 5 minutos. Finalmente, realiza una evaluación post-ejercicio durante 5 minutos utilizando la escala de Borg de esfuerzo percibido.
   4. Fija la transmisión de la bicicleta en la marcha delantera 2 y la trasera 9 (relación de engranajes 0,222) con una longitud del brazo del pedal de 174 mm para mantener una ventaja mecánica constante en todas las pruebas.
3. Sistema de instrumentación y adquisición de datos
   1. Integrar un sistema de adquisición de datos multicapa que comprende capas de sensores, comunicación, procesamiento y aplicación que operan en paralelo para lograr una monitorización en tiempo real a una tasa de muestreo de 2 Hz (Figura 4).
   2. Configura la capa de sensores con tres canales de medición independientes: Para monitorización mecánica, instala un sensor de efecto Hall (1000 Hz, ± 0,1 RPM) en la llanta trasera y celdas de carga extensiométricas (500 N, 0,1% FS) en ambos pedales. Registrar los datos eléctricos del sistema usando un analizador de potencia multicanal, leyendo seis parámetros en 10 registros Modbus. Para variables principales, registrar la velocidad de pedaleo s (RPM, rango 0-200), fuerza del pedal p (N, rango 0-500, sumada de ambos pedales mediante celdas de carga del galgá extensión), voltaje de batería v (V, niveles discretos: 24/12/36/48) y carga eléctrica l (W, niveles discretos: 30/10/50/70). Derivar la eficiencia como η =_{P eléctrico} /P_humano × 100%
      donde P_humano = F·r·ω (F en N, r = 0,174 m, ω en rad/s). Aplicar preprocesamiento con normalización min-max para s y p usando percentiles 20-80, codificación discreta (0, 0,33, 0,67, 1,0) para v y l, y detección de valores atípicos IQR (Q1 ± 1,5 x límites IQR). Calcular características temporales (μ_s, μ_p, σ_s,_{σ p}) mediante ventanas deslizantes de 10 muestras.
      NOTA: La variable p representa la fuerza total del pedal (N) medida directamente por galgas extensiométricas, no por presión. Aunque la presión de pedal se utiliza coloquialmente en contextos ciclistas, todas las mediciones y análisis de este estudio hacen referencia a la fuerza en N.
   3. Implementar la capa de comunicación con arquitectura de doble protocolo y capacidad de conmutación automática (Figura 4): La comunicación dependía de una interfaz Modbus RTU sobre RS-485 que por defecto era Modbus TCP en caso de fallo serie. En el protocolo de arranque, incluye una calibración de punto cero monitorizada por interfaz gráfica de usuario (GUI) para los sensores de fuerza basada en un promedio de 10 muestras.
   4. Desarrollar la capa de procesamiento utilizando un lenguaje de programación interpretado con marco de interfaz gráfica para realizar la recogida sincronizada de datos cada 500 ms (Figura 4 Pipeline central de procesamiento). Calcula la potencia humana en tiempo real (P_humana) usando la ecuación
      P_humano = F⋅r⋅,
      donde r está fijado a 0,174 m. Determina el modo operativo del sistema evaluando la polaridad actual de la generación: positiva para generación y negativa para el suministro de baterías, que posteriormente determina la fórmula específica de cálculo de potencia total. Para garantizar la estabilidad de los datos, aplica una ventana deslizante de 100 muestras para calcular estadísticas móviles (media, máximo, mínimo) en todos los parámetros.

Figura 4: Flujo de trabajo de adquisición de datos en tiempo real de cuatro capas. El flujo de trabajo ilustra el funcionamiento paralelo de las capas de sensores, comunicación, procesamiento y aplicación. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

4. Control de calidad y validación
   1. Implementar arquitectura de validación multinivel: Para garantizar la integridad de los datos, marcar automáticamente los valores atípicos usando el método de rango intercuartílico (IQR) con límites (Q_1/3 ± 1,5 x IQR). Gestionar la estabilidad de la comunicación mediante una secuencia de tres intentos de reintentos desencadenados por errores antes de cualquier cambio de protocolo, mientras que los breves huecos de datos se reconstruyeron mediante interpolación lineal.
   2. Configura la capa de aplicación con una visualización completa: Utiliza una interfaz gráfica de cuatro paneles para visualizaciones en tiempo real con indicadores de estado codificados por colores, junto con una sección de métricas de rendimiento para evaluar la estabilidad del muestreo y la calidad de los datos. Examina los datos históricos mediante tres modos tabulares distintos: Todos los datos, Enfoque en potencia y Enfoque en rendimiento.
   3. Configurar el registro continuo de datos en archivos CSV con marca temporal: Los archivos de salida se ajustaron a la convención [Experimentador][Batería][Carga]Engranaje[Ratio][Marca de tiempo].csv y comprendían 15 parámetros sincronizados. Para asegurar la fidelidad temporal, se aplica el control de precisión del sistema con un mecanismo de corrección de deriva que se activa cada 200 ciclos.
   4. Implementar características de seguridad para la terminación automática de sesión: Los criterios de terminación experimental se definieron por tres límites distintos: un umbral fisiológico de un 95% de frecuencia cardíaca predicha por edad_, un límite de carga mecánico de 500 N y una salvaguardia de estabilidad del sistema activada por cinco fallos consecutivos de comunicación.
   5. Verificar el rendimiento del sistema: lograr una completitud de datos superior al 98% en todos los ensayos con una latencia media de 8,3 ± 2,1 ms entre la lectura del sensor y la actualización de la pantalla, permitiendo retroalimentación en tiempo real para mantener los parámetros del ejercicio objetivo durante cada sesión experimental.

3. Metodología de selección y optimización de modelos

1. Marco de selección de modelos
   1. Selecciona tres algoritmos de aprendizaje automático con bases teóricas distintas para el análisis comparativo: los enfoques de modelado seleccionados aquí son Modelos Aditivos Generalizados (GAM) por su interpretabilidad excepcional mediante descomposición^{aditiva 34}; Regresión de Procesos Gaussianas (GPR) por su capacidad bayesiana para cuantificar la incertidumbre crítica para operaciones en tiempo^{real 35,36}; y Impulso de Mínimos Cuadrados (LSBoost)³⁶.
      NOTA: Los conjuntos de potenciación, incluido XGBoost, han demostrado recientemente alta precisión predictiva y eficiencia computacional en diversas tareas de^predicción, lo que los convierte en una base sólida para la comparación. Este último fue elegido específicamente para garantizar la robustez frente a valores atípicos mientras modelaba eficazmente interacciones complejas de variables.
   2. Ejecuta el protocolo de selección de modelos según el Archivo Suplementario 1. Tras el preprocesamiento de datos (detección de valores atípicos IQR y normalización min-max), evalúa los modelos utilizando una técnica de validación cruzada de 5 órdenes. Prioriza la selección final del modelo en función del coeficiente de determinación para maximizar la precisión predictiva.
2. Implementación del algoritmo
   1. Formalizar el problema de optimización como una búsqueda restringida dentro del espacio de parámetros de cuatro dimensiones: velocidad de pedaleo s, presión p, voltaje v y carga l.
   2. Define rangos operativos fisiológicamente sostenibles. Limitó el espacio de búsqueda por los percentiles 20 y 80 de los parámetros observados calculados a partir del total de participantes. Esta restricción servía para limitar la optimización a un dominio de intensidades de ejercicio cómodas, evitando excepciones.
   3. Implementa una estrategia jerárquica de búsqueda adaptativa en cuadrícula. Evaluar la eficiencia predicha mediante el modelo entrenado de GPR a lo largo de una cuadrícula uniforme de 20 x 20 en el espacio normalizado velocidad-presión ([s, p] ∈ [0, 1]²). Se incorporaron variaciones paramétricas discretas para voltaje (12, 24, 36, 48 V) y carga (10, 30, 50, 70 W) en la evaluación para mapear de forma exhaustiva el panorama del rendimiento.
   4. Realiza refinamientos locales en regiones prometedoras. Óptimos locales del sujeto extraídos de la búsqueda primaria a un proceso de refinamiento donde se centró una cuadrícula de 5 x 5 en cada candidato. Reevaluar las predicciones de eficiencia dentro de estos dominios localizados de alta resolución.
   5. Aplicar criterios de refinamiento que combinen eficiencia predicha e incertidumbre del modelo. Identificar candidatos óptimos filtrando valores de eficiencia superiores al 80% del máximo, mientras simultáneamente descartan regiones de alta incertidumbre definidas por una desviación estándar posterior mayor al 20% de la predicción media (umbral de incertidumbre del análisis de datos de validación).
   6. Configuración óptima de salida para cada combinación batería-carga con intervalos de eficiencia y confianza predichos correspondientes.
3. Evaluación de modelos y análisis de resultados
   1. Realizar una validación cruzada estratificada de 5 veces. Para evaluar la generalización del modelo, dividir el conjunto de datos en cinco grupos utilizando agrupación a nivel de participante (todos los ensayos de cada participante asignados al mismo pliegue) para evitar fugas de datos dentro del sujeto. En cada iteración, entrenar el modelo GPR en cuatro pliegues y validar en el quinto, un proceso que se repite en todas las combinaciones de pliegues para asegurar una evaluación exhaustiva.
   2. Seleccionar tres métricas de evaluación basadas en los requisitos operativos de HPEG: R² (coeficiente de determinación, rango 0-1) cuantifica la proporción de varianza de eficiencia explicada por el modelo; RMSE (error cuadrático medio raíz, en unidades porcentuales) mide la precisión de predicción para la tolerancia de control donde el error del <12% mantiene la estabilidad del sistema; El MAE (error absoluto medio, en unidades porcentuales) proporciona una estimación robusta del error, menos sensible a los valores atípicos durante las fases de fatiga. Estas métricas de regresión abordan la predicción de eficiencia continua sin preocupaciones de desequilibrio de clase. La precisión impacta directamente en el rendimiento energético (ganancia de eficiencia del 1% ≈ 0,02 $ por sesión a 0,18 $/kWh) y en la seguridad (>error del 15% desencadena la reducción de carga).
   3. Calcular métricas de rendimiento para cada modelo: La evaluación del rendimiento basada en el coeficiente de determinación arrojó resultados distintos para cada enfoque^{de modelado} 38,39,40. GAM produjo un R² de 0,584³⁹, mientras que LSBoost mostró una precisión mejorada con 0,657. El modelo GPR demostró el ajuste más fuerte con un R² de 0,681 (media de validación cruzada de 5 veces)⁴⁰.
   4. Seleccione GPR como modelo óptimo basado en la mayor capacidad de R² y cuantificación de incertidumbre.
   5. Optimizar los hiperparámetros GPR mediante la maximización de verosimilitud marginal. Configura el modelo GPR con hiperparámetros óptimos, específicamente una escala de longitud de σ_l = 15,2 y una varianza de señal de σ_f = 0,8, para asegurar un suavizado y escalado de amplitud adecuados.
   6. Generar un panorama de optimización en las 16 configuraciones de carga de batería (Figura 5) y analizar los hallazgos clave de los resultados de optimización: La eficiencia mostró un aumento monótono con el voltaje de la batería, alcanzando su pico en la configuración de 48 V y el máximo en la configuración de 48 V con REI = 168% (68% por encima de la línea base de 12 V, donde la eficiencia absoluta de conversión osciló entre el 45% y el 95% en todas las fases), representando una mejora del 68% respecto a la línea base de 12 V. En términos de optimización mecánica, se identificaron regímenes distintos: las condiciones de baja carga (10 W) favorecían estrategias de alta cadencia (150-180 RPM, 50-70 N), mientras que cargas más altas (50 W, 70 W) requerían un cambio hacia cadencias más bajas (100-120 RPM) con mayor presión en el pedal (100-150 N).
   7. Realizar un análisis de frontera de Pareto sobre los compromisos entre eficiencia y comodidad. Para evaluar el equilibrio entre el rendimiento del sistema y la experiencia del usuario, mapea la eficiencia frente a las puntuaciones de confort en todas las configuraciones experimentales. El análisis reveló una relación no lineal caracterizada por rendimientos decrecientes, indicando específicamente que las ganancias de eficiencia por encima de un umbral de 3,5 unidades resultaban en compromisos desproporcionados en la comodidad del usuario.
   8. Integrar el marco GMM-HMM para la identificación de estados: Aprovechando metodologías utilizadas para mejorar el reconocimiento de actividad humana en los acelerómetros^{de smartphones 41}, implementamos un Modelo de Markov Oculto (HMM) con modelos de emisión de mezcla gaussiana (K=3 componentes por estado) para decodificar secuencias temporales de características (_{μ s}, μ_p, σ_s,_{σ p} de ventanas de 10 muestras) a cinco estados operativos (calentamiento, estado estacionario, alta intensidad, recuperación, fatiga). Parámetros de tren usando el algoritmo de Baum-Welch en el 70% de los datos etiquetados (n=28 sesiones, 196 segmentos), logrando una precisión de clasificación del 87,3% en el conjunto de validación. El sistema utilizó probabilidades de transición de estado solo hacia adelante (autotransición ≥ 0,7) para anticipar futuros cambios de estado y ajustar los parámetros de control de forma proactiva.
   9. Concluir que el modelo GPR demuestra un rendimiento superior para la optimización de sistemas de generación de energía humana (R² = 0,681)⁴², proporcionando tanto precisión predictiva como cuantificación de la incertidumbre esenciales para un diseño de controles robusto. Este marco establece una metodología fundamental para sistemas inteligentes de captación de energía basados en la aptitud, con las características suaves y no lineales del GPR alineándose de forma natural con la biomecánica humana y permitiendo estrategias de control conscientes del riesgo que equilibran la maximización de eficiencia con la comodidad y seguridad del usuario.

Figura 5: Paisaje de optimización GPR. El panorama muestra distribuciones de eficiencia entre 16 configuraciones voltaje-carga, junto con el análisis de frontera de Pareto de eficiencia y comodidad. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

4. Metodología de regresión de procesos gaussianos para HPEG

1. Marco teórico y construcción del modelo
   1. Defina la eficiencia de conversión energética como un proceso Gaussiano⁴³
      
   2. Especificar el espacio de entrada de cuatro dimensiones x = [s,p,v,l]^T: El preprocesamiento de datos implicaba estrategias de escalado distintas para parámetros continuos y discretos. Para la velocidad de pedaleo y la presión aplicada, realiza una normalización min-max para eliminar la disparidad de escala. Para los parámetros de control discretos, codifica el voltaje de la batería y la carga eléctrica para mapear sus configuraciones categóricas en una escala numérica comparable.
   3. Adoptar una función de media cero m(x)=0 para los^44,45 anteriores, basándose en la estructura de covarianza para capturar el paisaje de eficiencia⁴⁶.
   4. Selecciona el núcleo ARD Cuadrático Exponencial (ARD-SE) mediante una evaluación empírica sistemática, como se muestra en la fórmula (2). Para permitir el descubrimiento automático de la importancia de los parámetros, se definen escalas de longitud independientes (l_d) para cada dimensión de entrada dentro de la estructura del núcleo. Además, parametrizar el modelo con una varianza de señal (σ²f) para gobernar la amplitud de las variaciones de función, junto con un término de varianza de ruido (σ²n) para tener en cuenta explícitamente la incertidumbre de la medición.
      
   5. Optimizar el vector de hiperparámetros θ = (σf, l₁, l₂, l₃, l₄, σn) mediante la maximización de verosimilitud marginal:
      
      donde I representa la matriz de covarianza aumentada por^{ruido 47}.
   6. Emplear métodos basados en gradientes que emplean derivadas analíticas para asegurar la eficiencia computacional manteniendo la estabilidad^{numérica 48}. La complejidad computacional escala como O(n³) para el entrenamiento (descomposición de_{Cholesky de K y}) y O(n²) por predicción tras factorización de caché, requiriendo una inicialización de 47 ± 3 ms y 8,3 ± 2,1 ms de inferencia para n=112 en STM32F334. La convergencia se logra en 15 ± 3 iteraciones (Δlogp < ^10-4). Regular el equilibrio entre polarización y varianza a través de escalas de longitud: los valores optimizados (_{l voltaje} = 8,3,l_carga = 15,2) equilibran la flexibilidad frente al sobreajuste, mientras que_{σ n} = 0,15 impide el ajuste al ruido del sensor. La validación cruzada confirma la incertidumbre calibrada con el 94,8% de las observaciones en intervalos de 2 a σ.
2. Arquitectura de optimización multiobjetivo
   1. Desarrollar una arquitectura integrada de GPR que comprende tres componentes interconectados del modelo para optimizar simultáneamente la eficiencia de generación^{de energía 49}, la estabilidad del ejercicio y la comodidad^{del usuario 50,51}.
   2. Calcular la distribución predictiva para nuevos puntos de entrada x* como se muestra en la fórmula (4). Para cada punto de evaluación, primero se deriva el vector de covarianza k_* relativo a los datos de^{entrenamiento 52}. La distribución predictiva resultante proporciona la media posterior μ^* como estimación operativa^{primaria 53}, junto con la varianza posterior . Utilizar esta última explícitamente para cuantificar la incertidumbre, permitiendo la implementación de estrategias de control conscientes del^{riesgo 54}.
      
   3. Aumentar el espacio de características con características temporales para la predicción del estado de ejercicio, como se muestra en la fórmula (5). Para facilitar la distinción entre fases de ejercicio (calentamiento, estado estacionario, alta intensidad y recuperación), procesa los datos en bruto para extraer indicadores temporales clave. Específicamente, calcular medias móviles con ventanas (μ_s, μ_p) y medidas de variabilidad local (σ_s, σ_p) utilizando una ventana deslizante de 10 muestras para caracterizar las fluctuaciones de la señal.
      
   4. Formular una función compuesta multiobjetivo que equilibre objetivos en competencia, como se muestra en la fórmula (6). La cuantificación del rendimiento se basaba en una métrica de estabilidad φ_{estabilidad(x)} = 1/(1 +std(P_humano(x))) y en una métrica rápida de confort basada en la evaluación de extremidades superiores ψ_{comodidad(x).} Luego, establece parámetros de ponderación α,β,γ con restricciones α + β + γ = 1 y α,β,γ ≥ 0 para permitir una adaptación flexible a las preferencias individuales del usuario.
      
   5. Identificar soluciones óptimas de Pareto que representen diferentes compromisos entre eficiencia en la captación de energía, estabilidad del ejercicio y comodidad del usuario utilizando algoritmos eficientes de optimización multiobjetivo adaptados para modelos sustitutos de procesos^{gaussianos 55}.
3. Estrategia de implementación y optimización computacional
   1. Abordar las restricciones computacionales para el control en tiempo real: latencia de predicción del objetivo inferior a 100 ms para un control efectivo en lazo cerrado (tiempo de respuesta biomecánico humano: 100 - 300 ms)⁵⁶.
   2. Implementar caché de descomposición de Cholesky para reducir la carga computacional: Aunque la inicialización del modelo requería una descomposición de Cholesky de O(^{n 3}), la arquitectura del sistema estaba optimizada para una inferencia rápida. Al almacenar en caché las matrices de factorización, se reduce el coste computacional para futuras operaciones predictivas a una complejidad lineal-cuadrática de O(^{n 2}). Realizar pruebas de prueba con un microcontrolador STM32F334C8T6 (ARM Cortex-M4, 72 MHz, SRAM de 64 KB, bare-metal) usando m = 30 puntos inductivos, logrando una latencia media de predicción de 8,3 ± 2,1 ms medida mediante temporizador hardware durante 100 ciclos de inferencia.
   3. Aplicar la aproximación de procesos gaussianos dispersos usando puntos inductores para grandes conjuntos de datos, como se muestra en la fórmula (7). Para abordar la escalabilidad computacional, emplea una estrategia de aproximación dispersa seleccionando un conjunto de m puntos inductores (m ≪ n). En esta formulación, representa la inversa de la covarianza entre los puntos inductivos, mientras que Λ captura la incertidumbre aproximada. Este enfoque redujo con éxito la complejidad computacional del entrenamiento y la predicción a O(m²).
      
   4. Emplea búsqueda jerárquica adaptativa en rejilla para la identificación óptima de configuraciones: Comienza el protocolo de búsqueda evaluando la eficiencia predicha sobre una malla gruesa de 20 x 20 que abarca el dominio cinemático normalizado y configuraciones eléctricas discretas definidas. Para mejorar la precisión de la solución, el algoritmo refinó posteriormente el espacio de búsqueda desplegando 5 cuadrículas locales de 5 x 5 alrededor de los óptimos locales detectados en la pasada inicial.
   5. Limita el espacio de búsqueda a regiones fisiológicamente factibles. Establecer restricciones operativas calculando los percentiles 20 y 80 de datos recogidos de una cohorte diversa de usuarios. Limitar los puntos operativos del sistema a este rango interpercentil, manteniendo así la intensidad del ejercicio dentro de límites empíricamente^{cómodos de 57}.
   6. Implementar una política de control consciente del riesgo que ajuste automáticamente el comportamiento del sistema en función de la confianza del modelo, como se muestra en la fórmula (8). Emplear un parámetro de aversión al riesgo_{λ riesgo >} 0 para regular el comportamiento del^{sistema 58}. Valores más altos de_riesgo λ generan respuestas conservadoras ante la incertidumbre, mientras que el caso específico de_riesgo λ = 0 se alinea con la maximización estándar esperada^{de la utilidad 59}.
      
4. Marco de validación y evaluación del rendimiento
   1. Realizar una validación cruzada estratificada de 5 pies, diseñada específicamente para datos de factores humanos. Realizar la partición de datos para preservar la integridad distributiva de las covariables clave, asegurando específicamente una representación equilibrada de la demografía de los usuarios y los niveles de aptitud física en los^{pliegues 59}. Esta estratificación se extendió a condiciones operativas, asegurando una exposición uniforme a diferentes estados del sistema dentro de cada ciclo^{de validación 60}.
   2. Implementar métodos de referencia para la evaluación comparativa: La fase de modelado implicó la implementación de cuatro algoritmos distintos: GAM, LSBoost, SVR y Random Forest Regression⁶¹. Entrena estos modelos simultáneamente para establecer las bases de rendimiento.
   3. Calcular métricas estándar de regresión: La evaluación cuantitativa se basó en tres métricas principales: el coeficiente de determinación (R²) para medir la explicación de la varianza, junto con el error cuadrático medio (MSE) y el error absoluto medio (MAE) para estimar el error de predicción.
   4. Calcular métricas probabilísticas específicas de GPR: Calcular la densidad predictiva logarítmica negativa para la evaluación probabilística.
   5. Evalúa el rendimiento computacional a diferentes escalas de problemas. Para evaluar la escalabilidad computacional, medir la duración del entrenamiento y la huella de memoria a través de tamaños crecientes de conjuntos de datos. Además, prueba la latencia de predicción rigurosamente para asegurar que el sistema cumpla consistentemente con el objetivo inferior a 10 ms requerido para aplicaciones de control^{en tiempo real 62}.
   6. Benchmark sobre sistemas embebidos típicos de dispositivos de fitness portátiles para asegurar la despliegue práctica^62,63.
   7. Incorporar capacidades de aprendizaje online para la adaptación continua del modelo: El sistema emplea un mecanismo de actualización recursiva para integrar datos específicos de usuario en tiempo real, evitando así la necesidad de un reentrenamiento exhaustivo. Este enfoque encuentra un equilibrio crítico, preservando la eficiencia computacional mientras asegura el perfeccionamiento continuo de la precisión del^{modelo 63}.
   8. Verifica el cumplimiento de los objetivos de diseño. Validar optimizaciones estratégicas para mantener latencias de predicción por debajo de 10 ms en procesadores embebidos, asegurando la respuesta en tiempo real. Además, la búsqueda de red adaptativa identificó con éxito configuraciones óptimas que maximizaban la eficiencia de generación de energía mientras se respetaban estrictamente con parámetros operativos fisiológicamente seguros y limitaciones de confort para el usuario.
   9. Establecer una metodología integral para sistemas inteligentes de captación de energía basados en la condición física que integren de forma fluida la captación de energía con la actividad física que promueva la salud (Figura 6).

Figura 6: Metodología de GPR en tres fases. El diagrama detalla la construcción del modelo, la optimización del núcleo y la arquitectura multiobjetivo. Por favor, haz clic aquí para ver una versión ampliada de esta figura.

Results

La eficiencia se refiere a la eficiencia de conversión termodinámica (0-100%). REI se refiere al índice de eficiencia relativa, calculado como (observado/línea base) x 100%, que puede superar el 100%. Para comparar entornos heterogéneos, se utiliza un Índice de Eficiencia Relativa, que se calcula dividiendo la eficiencia observada entre una configuración de línea base fija (12 V-70 W), medida bajo la misma canalización. Así, REI = 110% denota una ganancia del 10% respecto a la línea base...

Discussion

La implementación exitosa de la optimización basada en GPR para sistemas HPEG depende críticamente de la precisión de acoplamiento mecánico y la eficiencia^{computacional 28}. La configuración solo de llanta resultó esencial, ya que los conjuntos completos de ruedas degradaban la eficiencia de seguimiento entre un 35% y un 45% debido a variaciones de inercia^{rotacional 27}. La calibración de la tensión de la correa a 350 ± 50N surgió, ya que des...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Módulo de enchufe de CA (GB/T de China, tipo cuadro)	10/16 A, casete embebido, persianas de protección infantil	Enchufe de corriente de sobremesa de cinco orificios (negro) y nbsp;	Wanyu
Correa en V de poliuretano ajustable	Cinturón de PU tipo ABCZM con articulaciones	ABCZM correa en V universal de poliuretano articulado (con/sin montantes) / y mdash;
Llave ajustable	Escala láser de 6 pulgadas	Llave ajustable de 6 pulgadas de mandula abierta, mango pulido 250006 y nbsp;	Ruineng
Alternador, imán permanente trifásico	300 W, 24 V (según la lista)	300– Alternador de imanes permanentes de corriente alterna trifásica de 400 W, 300 W 24 V	Jiunian
Paquete de baterías, central eléctrica portátil	Unidad portátil de gran capacidad de 2400 W	Central eléctrica portátil de respaldo de 2400 W, almacenamiento solar multifunción / etc.
Cadena de bicicleta	1/2" y horarios; 1/8", resistencia a la tracción de 920 kgf, límite de elongación del 0,5%	KMC X101
Ordenador de bicicleta (inalámbrico)	Impermeable, retroiluminación nocturna, velocidad/odómetro	Ordenador de bicicleta inalámbrico de pantalla grande, impermeable, retroiluminación / —
Rodillo de bicicletas (rodillo magnético, plegable)	Resistencia magnética, volante ventilado, perillas de doble bloqueo	Rodillo de resistencia magnética, plegable / & mdash;
Bicicleta, carretera (700°C)	Llantas 700C, engranajadas	700C Aero Road Bike, de varias velocidades y nbsp;	Para siempre, Yongjiu
Controlador de carga, MPPT (12/24 V)	Auto 12/24 V, 20 A (según la lista)	Controlador de carga solar MPPT 12/24 V 20 A	Lansheng
Sensor de corriente, efecto Hall	± 100A, 20mV/A y plusmn; 0,5%, BW=120kHz	ACS758LCB-100B
Diodo (bloqueo) y mdash; verificar dispositivo exacto	Mezclas de listado: diodo Schottky / TRIAC bidireccional / IXFN132N50P3	IXFN132N50P3 (listando las reclamaciones de diodo Schottky y TRIAC bidireccional) / & mdash;
Diodo, recuperación ultrarrápida	200V V_RRM, 30A I_F(AV), < 35 ns t_rr	RHRG30120
Cinta aislante (PVC)	Balanceo de 9 m	Cinta aislante ET6 9 m	Toro
Carga electrónica, programable	200W continuo, 0--500V, 0--120A	BK Precision 8500
Microcontrolador, 32 bits	ARM Cortex-M4, 72MHz, 12 bits ADC@5MSPS	STM32F334C8T6
MOSFET, canal P	RDS(on)< 10mΩ, 200V, -12A	IRFP9240
Multímetro, digital	Retroiluminado, protegido contra sobrecarga	Multímetro digital DEM23, retroiluminado, antiquemaduras y nbsp;	Delixi
Multímetro, precisión	6,5 dígitos, 0,0035% de precisión DCV	Fluke 8845A	Suerte
Amplificador operacional, cuádruple	Rail-to-rail, Vos< GBW 2mV, 1MHz	MCP6004
Generador de imanes permanentes	24V/300W, imanes NdFeB N42 de 12 polos,	YC-FD300
Interruptor automático resetable (push-to-reset)	3– Serie 50 A (según la lista)	Interruptor de reinicio térmico serie 88/98/AR 3– 50 A	Kuoyuh
Juego de destornilladores (Phillips/plano)	6 y veces; 100 mm, puntas magnéticas, de 2 piezas	Set de destornilladores planos magnéticos 6 x 100 mm (2 piezas) y nbsp;	Phillips
Software, lenguaje de programación	Versión 3.8, con marco GUI		Python
Bloque de terminales, de una sola posición (DIN/panel)	IN-100BK, clase 130 A (según la lista)	Bloque terminal DIN de raíles IN-100BK, posición única y nbsp;	WeilianDun
Bloque de terminales, de una sola posición (DIN/panel)	IN-411S, 60 clase A (según la lista)	Bloque terminal DIN de raíles IN-411S, posición única	WeilianDun
Palancas de neumáticos (par)	12 pulgadas (30 cm), 2 piezas	Palancas de neumáticos de 12 pulgadas (par)	Chengzhou
Diodo TVS	Clampaje a 135V, pico de 1500W, < Respuesta 1ps	1.5KE100A
Conectores de alambre, desconexión rápida de crimpadura (bullet)	1.5– 2,5 mm², nylon, azul, 100 juegos	Conectores de cable de desconexión rápida bullet, azul (100 juegos) y nbsp;	Gotoele
Decapador/crimador de cables	De 7 pulgadas, multifunción	Decapadilla multifunción de 7 pulgadas DL902200	De charcutería
Arma, silicona (12 AWG &asint; 3,4 mm ²)	Aislamiento de silicona a alta temperatura, 1 m	Alambre de silicona 12 AWG (&asínpico; 3,4 mm²) 1 m	Lanjiang