基于PVDF/LNKNTS-Mn纳米棒复合材料的自驱动摩擦-压电混合声学传感器及其智能交互应用

为解决物联网声学传感器在自供电和高精度传感方面的技术瓶颈，研究人员开发了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)/LNKNTS-Mn纳米棒复合薄膜的摩擦-压电混合声学传感器(TPAS)。该器件通过微锥图案化薄膜结构实现压电电荷与摩擦起电的协同耦合，在200 Hz/94 dB条件下获得162.5 mV Pa?1的灵敏度和42.33 mV·Pa?1·cm?2的FOMsens值。结合深度学习算法，系统对6类300个语音样本的分类测试准确率达98%，为新一代智能可穿戴电子提供了创新解决方案。

　　

这项突破性研究构建了具有微锥图案化结构的聚偏氟乙烯(PVDF)/铌酸钾钠锂(LNKNTS)-锰掺杂纳米棒复合材料薄膜，巧妙地将摩擦起电效应与压电效应集成于单一器件中。这种自驱动混合声学传感器(TPAS)展现出令人瞩目的性能：在100 Hz–3 kHz宽频范围内，不仅实现162.5 mV Pa^?1的超高灵敏度，其品质因数(FOM_sens)更达到42.33 mV·Pa^?1·cm^?2的行业领先水平。

研究团队采用机器学习赋能的策略，让这个"电子耳"展现出类人脑的语音识别能力——在包含6类语义的300组声音样本测试中，分类准确率飙升至98%。这种将能量采集与智能感知融为一体的设计范式，就像给可穿戴设备装上了"永动机"和"智慧脑"，为医疗监护、智能假肢等生物电子系统开辟了新航道。特别值得一提的是，器件中锰掺杂的钙钛矿型纳米棒就像微型能量转换器，将声波振动高效转化为电信号，而PVDF基体的β相结晶结构则充当电荷"搬运工"，二者协同作用使能量转换效率突破传统限制。