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重庆大学《Adv.Sci》:蛙叫启发出超灵敏自供电传感器

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  过去的几十年中,人机界面(human–machine interface,HMI)实现了人与数字化世界之间的高效协作,在在通信、教育和制造领域取得了巨大的进步。然而,传统的由动作或声音触发的HMI设备,如智能手表、手套、眼镜和智能机器人等,都是为健康人设计的。由于信号采集设备的限制,与残疾人通信辅助应用相关的人机交互研究进展缓慢。

  近日,重庆大学贺显明郭恒宇牟笑静等人与王中林院士合作受蛙鸣行为的启发,我们报告了一种基于摩擦纳米发电机的超灵敏自供电机电(bionic triboelectric nanogenerator-based ultra-sensitive self-powered electromechanical,BTUSE)仿生传感器,能够将咬肌的实时微动转化为人机界面的控制命令。同时将摩斯电码作为通信协议引入到人机交互应用中,成功开发了一套适合残疾人使用的认证系统和免提打字通信系统。这一发现不仅为传统的表面肌电技术提供了一种替代方法,而且为摩擦纳米发电机(triboelectric nanogenerator,TENG)技术和仿生学之间的跨学科交叉集成带来了新的见解,并以“Bionic Ultra-Sensitive Self-Powered Electromechanical Sensor for Muscle-Triggered Communication Application”发表在《Advanced Science》上。

  

  文章亮点:

  1、当雄蛙发出蛙叫声时,由肌肉控制的嘴巴会轻微收缩(微运动),挤压出来的气流会推动青蛙的外声带囊发生明显的变形。然后,声带的声音通过与周期性变形共振而增强。研究人员通过模拟咬肌的口腔结构和声带,利用柔性的PDMS弹性体制造了传感膜和可变形振动膜,将咬肌的微小波动放大为振动膜的显著运动。

  2、将摩擦纳米发电机技术巧妙地集成到仿生结构中,能够将薄膜的振动转换为电信号。进一步使用材料改性技术使摩擦电层的表面电荷密度最大化,增强了摩擦电层的信号强度。

  3、该传感器具有高灵敏度(54.6 mV mm -1)、高强度信号(±700 mV)和宽传感范围(0-5 mm)。其信号强度比传统的生物电位肌电图方法高206倍。

  4、通过利用机器学习算法和摩斯电码,实现了安全、准确(96.3%)和稳定的通信辅助人机交互应用。

  

  基于摩擦纳米发电机的超灵敏自供电机电仿生传感器的工作理念

  全文链接:

  https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202101020

  来源:高分子科学前沿

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