综述：面向自供能健康监测的运动自适应压电 - 摩擦电纳米发电机的材料设计与性能综述

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：Review on material design and performance of motion-adaptive piezo–triboelectric nanogenerators for self-powered healthcare monitoring

　　

摘要

压电和摩擦电纳米发电机（PENGs 和 TENGs）的性能、灵活性和稳定性本质上是由材料设计决定的。但目前的系统面临着与材料相关的关键挑战，例如柔性材料中机电响应低、基于陶瓷的材料刚性大，以及与不可生物降解和含铅材料相关的环境兼容性问题。在本综述中，我们批判性地讨论了最近的材料设计，以克服此类挑战，包括聚合物 - 陶瓷纳米复合材料、核 - 壳和异质结结构、生物启发和可生物降解材料，以及机械工程的衬底设计。系统地研究了各种方法，如纳米填料掺杂、界面设计和结构对齐，以提高其增强机电响应和机械稳定性的能力。从系统的角度来看，呈现了在包括低频、随机和多方向人体运动在内的真实世界条件下混合 PENG-TENG 系统的性能评估；并讨论了诸如功率不稳定、信号噪声、能量 - 传感器传感不匹配和电源管理效率低下等关键问题。为了解决这些挑战，提出了一种具有自适应传感和能量收集的混合纳米发电机系统，该系统是运动自适应的。本综述超越了材料开发和优化器件配置，考察了真实世界环境中材料和系统级性能的结合，提供了广泛的视角以确保可靠的自供电可穿戴和医疗技术。

引言

物联网（IoT）的迅猛发展和新一代智能医疗技术的出现，对小型、可靠且可持续的电源产生了前所未有的压力，这些电源可以服务于可穿戴、植入式和分布式生物医学传感器的大型网络 [1], [2], [3], [4]。对患者生理过程的实时监测以及数据的无线传输和健康结果的分析是现代医疗系统的基本前提 [5], [6], [7], [8]。然而，传统的电池供电设备在生命周期有限、环境毒性和需要频繁更换电池方面存在几个缺点，因此不适合长期运行和免维护的临床使用 [9], [10], [11]。这些缺点激发了人们对自供电传感技术的日益增长的兴趣，这些技术能够直接从环境环境和生物力学环境中提取能量。在这种情况下，压电纳米发电机（PENGs）和摩擦电纳米发电机（TENGs）作为有前景的能量收集技术脱颖而出，由于它们能够将环境机械能（包括人体运动、振动、生理变形和声波）转换为可用的电能，吸引了大量的研究兴趣 [12], [13], [14], [15], [16]。PENGs 的原理基于压电效应，这会导致氧化锌（ZnO）、钛酸钡（BaTiO3）和聚偏二氟乙烯（PVDF）等压电材料发生电极化 [17], [18], [19], [20]。另一方面，TENGs 通过电子性质不同的材料的重复接触和分离来产生电能，基于接触起电和静电感应的综合过程 [21], [22], [23], [24]。这些技术自 2006 年首次展示 PENGs 和 2012 年后来发展 TENGs 以来，完全改变了自维持能量收集和传感平台，在从根本上重新定义这些应用领域方面发挥了关键作用 [25], [26], [27], [28]。在材料工程、结构优化和混合器件配置领域的大量研究工作大大提高了 TENGs 和 PENGs 的输出性能 [29], [30], [31], [32]。具体而言，提出了混合 PENG-TENG 系统以及频率上转换（FUC）方案，以提高人体运动中常见的低频激发下的能量收集效率 [33], [34], [35]。这些改进使得开发可用于医疗监测的柔性、轻质和可穿戴纳米发电机成为可能 [36], [37], [38], [39]。然而，大多数报道的系统都是在理想化的周期性机械激发下测试的，这与人类运动的现实大相径庭 [40], [41], [42]。在现实生活中的医疗保健中，人体运动是随机的、低频的、间歇的和依赖活动的 [43], [44], [45]。在这些现实情况下，当前的混合纳米发电机（HNGs）系统可以表现为能量产生不规则、能量效率低和传感特性不可靠 [46], [47], [48], [49], [50]。此外，现有的设计利用了绝大多数固定的收集架构，其中能量转换路径和运行模式不会随运动特性而变化，如“流程图 1"所示 [51], [52], [53], [54], [55]。这是低效的，导致机械效率低下、不合理的能量损失和较差的传感可靠性。值得注意的是，大多数目前的自供电传感研究旨在最大限度地利用输出功率，而诸如能量感知传感持久性、故障容限和临床可靠性等系统级关注点并未定期得到解决。

在基于 IoT 的医疗系统中使用自供电传感器进行能量收集既带来了好处，也带来了挑战。IoT 连接有助于将实时生理数据从可穿戴传感器无线发送到边缘或云平台，但这需要更多的能量和稳定的性能 [56], [57], [58], [59], [60]。人工智能（AI）的最新进展使得信号处理、运动识别、异常检测和个人化健康监测等智能功能成为可能。然而，大多数现有的基于 AI 的医疗系统依赖于电池供电或外部供电的传感器，并没有考虑能量收集系统中有限且变化的可用能量。因此，平衡能量可用性、可靠传感和智能数据处理变得困难。这种缺乏适当协调的情况是开发完全自主的自供电医疗系统的主要挑战。

为了克服这些障碍，本综述提出了一种运动自适应和故障意识 HNG 框架，以在存在现实人体运动的情况下实现自给自足的自我健康监测。建议的框架（流程图 2）涉及基于 TENG 的运动检测双层、基于决策的 FUC 方法以及受能量约束的传感方法，这些方法根据实时运动特性和能量可用性动态重构收集和传感任务。通过优先考虑关键的生理事件以及在能量匮乏时优雅的性能降级，系统可以实现其在突发系统故障不存在的情况下连续和临床可靠传感的预期结果。

压电、摩擦电和 HNGs 的最新进展已被几篇全面的综述文章从各种角度总结。[61]、[62]、[63] 中讨论的综述主要关于混合器件架构、耦合的压电和摩擦电能量转换机制、材料系统、制造方法和电性能增强。多孔材料工程、基于静电纺丝纳米纤维的 TENGs、混合纳米复合材料、结构优化、可穿戴应用，以及 TENGs 与光伏、热电、IoT 和人工智能技术的集成，也在 Turar 等人 [64]、Rabbi 等人 [65] 和 Vahidhosseini 等人 [66] 更新的综述中简要讨论。这些综述通常全面且涵盖材料、制造技术、器件架构和应用开发的各个方面，但重点仍然主要是在受控实验室条件下最大化电输出和器件性能。先进材料工程与真实生物力学条件下自适应系统级操作之间的联系尚未得到充分探索。然而，当前的综述通过系统地链接材料设计策略概念与用于自供电健康监测的运动系统性能适应性概念，提供了更全面和整体的观点。除了查看聚合物 - 陶瓷纳米复合材料、核 - 壳和异质结架构、生物启发和可生物降解材料以及机械工程衬底的最新进展外，本综述还提出了一种混合 PENG-TENG 框架，能够捕获多方向、间歇、低频和随机的人体运动。特别关注允许运动适应性的材料特性、基于频率适应性的 FUC、能量 - 信号协同设计、AI 辅助智能传感、IoT 远程健康监测以及分层自适应能量管理。此外，本综述比较了纳米发电机的电输出参数，这些参数主要在先前的综述中进行比较，并从系统级方法批判性地分析了它们，包括：运动适应性、随机激发下的输出稳定性、传感可靠性、能量利用效率和响应时间，从而为开发可靠、节能且可临床部署的自供电可穿戴医疗系统提供了系统级路线图。

章节片段

纳米发电机的材料设计策略

材料设计已成为决定自供电纳米发电机性能、可靠性和适用性的主要因素，直接影响能量转换效率、长期机械耐久性、环境稳定性以及在动态操作条件下的适应性 [67], [71]。最近进展将研究兴趣从仅仅优化发电效率转移到也去设计

纳米发电机的基本原理及材料 - 性能关系

纳米发电机是自供电能量收集设备，通过不同的机电耦合方式从环境机械、热或磁能中产生电能。近年来，纳米发电机技术已被证明是替代传统电池供电发电系统的潜在解决方案，该系统可以从丰富的环境能源中维持能量生成。受 Wang 及其同事开创性工作的启发，该技术

运动适应性概念

人体的生物力学运动是不规则的、多方向的、非周期的，并在各种生理活动（如行走、跑步、呼吸、关节运动和身体姿势）过程中持续改变频率、幅度和载荷条件。PENG 和 TENG 都在实验室中以稳定的机械输入进行周期性激发时达到最佳状态，从而产生一致的电气输出。然而，工作条件与真实生活的

自供电医疗设备及应用

自供电医疗设备通过实现连续、实时和能量自主的健康监测，正在改变现代医学诊断。特别是，用于实时、非侵入性监测新生儿黄疸的自供电可穿戴设备，通过提供连续胆红素监测而不需要侵入性血液采样或笨重的外部电源，解决了婴儿医疗保健中的关键需求。在此背景下，Ning 等人报道了一种自供电可穿戴生物传感器

用于能量收集的 AI 赋能运动适应性混合 PENG-TENG 系统概念框架

为了连接现有的自供电医疗应用和即将到来的智能自主平台，本综述提出了一个基于 AI 的运动自适应混合压电 - 摩擦电纳米发电机系统的概念（如图 9 所示）。所提出的系统架构将运动识别、基于 AI 的决策、自适应 FUC、能量 - 信号协同设计、智能能量管理和无线通信结合到一个框架中，与传统

结论与未来展望

使用 PENGs 和 TENGs 的自供电传感器正在成为下一代医疗系统的先进解决方案。通过将身体运动转换为电能，它们解决了依赖电池的医疗设备长期存在的局限性，并实现了连续、实时的健康监测。现有的自供电医疗系统通常仅在理想机械激发条件下测试其功能性和有效性，其局限性被仔细

CRediT 作者贡献声明

Lavanya Seelam：写作 - 初稿，可视化，验证，调查，形式分析，概念化。Biswajit Mahanty：写作 - 审查与编辑，验证，监督，调查，形式分析，概念化。Prasad Gajula：写作 - 审查与编辑，监督，概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，这些利益或关系可能出现在影响本文中报告工作的地方。

致谢

这项工作得到了 SR 大学，Warangal, Telangana, 506371, 印度的支持。

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