一种基于路钉的机械能量提取装置，配备人工智能支持的监控系统，用于智能医疗基础设施

《Sustainable Materials and Technologies》：A road stud-based mechanical energy extractor with AI-supported monitoring for intelligent healthcare infrastructure

提出基于路钉的机械能量提取系统，通过齿轮传动和发电机将车辆动能转化为电能，为智能健康监测传感器供电。实验表明系统在20km/h车速下可达26.6V RMS功率，并集成GRU模型实现运动状态分类与维护预测，显著提升可持续性和可靠性。

　　
该研究针对城市化进程中交通能源消耗与基础设施供电之间的矛盾，提出了一种基于道路钉的机械能量转换系统（MEE）。系统通过捕捉车辆行驶时产生的动能，为邻近的智能医疗健康监测设备提供电力支持，同时实现环境友好型能源补充。

研究团队构建了包含四大核心模块的集成系统：能量摄入模块采用道路钉作为能量捕获载体，通过车辆轮胎与道路接触时的振动和压力变化获取动能；机械传动模块运用轨道卡诺（rack and pinion）机构进行双向运动能量转换，创新性地采用单向轴承实现上下运动的双向能量捕获；电力输出模块配备高效发电机和储能装置，确保电能稳定供应；备用电源模块通过智能调控实现能源的动态分配与冗余保障。

在系统验证方面，研究团队采用多维度实验验证方法。首先通过ANSYS有限元分析模拟不同负载条件下的结构强度，确保设备在复杂交通环境中的可靠性。实验室测试显示系统在6Ω负载时可达2.42V峰值电压，优化后2Ω负载下功率输出提升至7.05W，在4Hz激励频率下表现最佳。现场测试进一步验证了系统在20km/h交通速度下的持续供电能力，实现26.6W的稳定输出功率。

创新性体现在三方面：1）双向能量捕获机制突破传统单向转换限制，提升能量利用率；2）将机械传动系统与物联网技术结合，开发基于GRU（门控循环单元）的智能监测系统，实现设备状态实时诊断与维护预警，准确率达99.9%；3）采用模块化设计，通过标准化接口兼容多种传感器设备，为智慧城市建设提供可扩展的能源解决方案。

研究还建立了完整的评估体系：通过动态力学模型解析车辆载荷对系统的影响，结合实验数据验证理论计算的准确性。特别针对医疗健康领域应用，系统在振动幅度12mm（符合国际道路安全标准EN 1463）条件下保持稳定输出，并通过不锈钢材质与防护涂层延长设备寿命，适应雨雪、沙尘、温变等复杂环境。

对比分析显示，该系统在能量转化效率（较传统电磁式提升3-4倍）、设备寿命（延长50%以上）、维护成本（降低70%）等方面具有显著优势。与现有研究相比，其创新点在于将道路基础设施功能性（交通监测）与能源自持性（医疗供电）深度融合，形成闭环可持续系统。实验数据表明，在中等交通流量下（日均2000-3000辆次），系统可满足小型健康监测站点的全年电力需求。

研究团队特别关注系统在医疗健康场景的应用适配性。通过物联网架构，系统不仅实现电力自给，还支持多参数健康数据的实时采集与传输。测试表明，在车辆频繁通过（每小时超过50次）的路段，系统仍能保持85%以上的能量转换效率，为偏远地区医疗设施提供可靠电力保障。此外，智能监测系统通过分析车辆运动模式（低/中/高三种状态），可提前72小时预警设备故障，维护响应时间缩短至传统方法的1/3。

在工程实现层面，系统采用模块化设计提升可维护性。能量摄入模块与道路钉集成，机械传动模块采用标准化齿轮组件，电力输出模块支持多种储能介质选择。测试数据显示，经过200万次循环测试后，系统能量转换效率仍保持在初始值的92%以上，验证了其长期使用的可靠性。

该研究为智慧城市基础设施提供了新的发展路径，通过机械能量转换与人工智能深度学习的结合，实现了从能源捕获到智能分配的全链条优化。特别在公共健康领域，系统可将医疗监测设备部署成本降低40%，同时减少20%以上的碳排放，为"健康中国2030"战略提供了可操作的工程技术方案。

未来研究方向建议包括：1）开发自适应负载调节机制应对不同交通流量的波动；2）探索多能源互补系统（如太阳能-机械能联合供电）；3）优化物联网数据传输协议以适应高并发健康监测场景。该研究成果已申请3项国家发明专利，并进入工程样机测试阶段，计划在成都、重庆等智慧城市建设示范区进行示范应用。