上海交大何清波团队：研制出高灵敏度和宽频带超机械感知器

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2023年9月7日，上海交通大学机械与动力工程学院何清波教授课题组在Nature Communications上在线发表了题为“Highly sensitive and broadband meta-mechanoreceptor via mechanical frequency-division multiplexing”的研究论文，提出了一种机械式频分多路复用概念，研制出高灵敏度和宽频带超机械感知器，实现了兼具高灵敏度和宽频带特性的微动信号测量。

研究背景

微动信息在自然界是无处不在的，自然界通过进化出生物感知器，如小鼠的胡须、鱼类的侧线、蜘蛛的触角和人类的皮肤等，能够在宽频范围内高灵敏地感知微动信息。基于此，在设计人工微动感知器时，灵敏度和带宽是两个关键的性能指标，且一直是传感器相关研究的热点。基于提高灵敏度和带宽的设计策略，人工微动感知器可以分为两大类。一类是电学引导的设计，它依赖于高灵敏度电子元件，这些元件受限于高成本和复杂的纳米制造工艺，如纳米纤维；另一类是力学引导的设计，以低成本和简单的机械结构来设计共振单元以优化机电耦合系数。然而，由于共振效应，在力学引导的设计中灵敏度和带宽两者之间存在权衡。

研究特色与亮点

为了解决这一动力学难题，受小鼠胡须微动感知系统的启发，研究人员研制了一种超机械感知器(MMR)来解决这一挑战。设计的超机械感知器由在不同频率具有零等效质量的多个压电式局域谐振器组成，实现了高灵敏和宽频带的微动感知。研究人员证明了这些零等效质量的压电谐振器具有频率相关的等效压电转换系数，该特性在本征压电材料中是无法实现的，并且在零等效质量对应的频率处具有接近无限大的等效压电转换系数。研究人员将这些具有不同谐振频率的压电谐振器镶嵌成一个超材料结构，即形成“超机械感知器”。

研究人员进而提出了一种机械式频分多路复用系统，通过机械式调制具有多个非重叠频带的微动信号，利用计算型多通道解调方法实现了多频带微动信号的重构。与传统的灵敏度为0.812 mv m−1s2的非谐振式机械感知器（压电加速度计）相比，超机械感知器的最大灵敏度提高了2个数量级，达到36.540 mv m−1s2，检测极限的下限达到10−6 g数量级（g为重力加速度）。通过集成具有指定压电系数的传感单元，超机械感知器的带宽可以在0-12 kHz范围内向低频和高频扩展，从而实现了高灵敏和宽频带微动感知。

该论文工作主要有两个重要的结论：1）超机械感知器具有频率相关的等效压电转换系数，在接近无限大等效压电转换系数的频率处拥有了信号测量的超高灵敏度；2）依赖提出的机械式频分多路复用系统，通过机械式调制具有多个非重叠频带的微动信号，实现了宽频带微动信号的计算式重构测量。

具有高灵敏度和宽频带的超机械感知器

应用前景

研究人员通过对微动信息的感知，展示了超机械感知器在动态空时传感、远端振动感知、智能驾驶辅助和结构健康监测方面具有广泛的应用，提高了微动信息的识别精度。该工作提出的超机械感知器显示出兼具高灵敏度和宽频带的微动感知特性，为宽频微动信息的增强感知开辟了新的途径，在微动监测与故障诊断领域具有应用潜力，如早期微弱故障检测和远端振动信息诊断等。

近年来，何清波教授课题组在机械装备动态监测与故障诊断领域，通过融合动力学设计与计算感知开展了智能振动感知的创新研究，为装备服役状态的高性能诊断提供了新方法。

研究团队

通讯作者 何清波：上海交通大学机械与动力工程学院教授、博士生导师，国家级青年人才，上海市优秀学术带头人。主要研究方向为机械装备动态监测、故障诊断与智能运维，主持了国家自然科学基金、两机专项课题、国家重点研发计划课题等国家及部级科研项目十余项。通过实施智能材料、动力学、信息感知、信号处理和人工智能等知识的融合，致力于智能振动感知与诊断的基础理论和关键技术研究，在Nature Communications、Matter等国际期刊发表SCI论文120余篇， 自2020年连续入选爱思唯尔“中国高被引学者”榜单。

第一作者 李崇：上海交通大学机械与动力工程学院博士研究生，开展智能编码超材料研究，致力于解决面向高端复杂装备的动力学难题。代表性成果发表在Nature Communications、Matter和Journal of Sound and Vibration等国际期刊。曾获2020年全国设备监测诊断与维护学术会议、第八届装备振动与噪声控制青年论坛等最佳论文奖，入选2021年度上海交通大学第六届学术之星。

论文信息

发布期刊 Nature Communications

发布时间 2023年9月9日

文章标题 Highly sensitive and broadband meta-mechanoreceptor via mechanical frequency-division multiplexing

（https://doi.org/10.1038/s41467-023-41222-9）

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