一种生物力学相容的倍频髋关节能量采集系统,用于户外运动监测
《Sustainable Materials and Technologies》:A biomechanically compatible frequency-doubling hip energy harvesting system for outdoor sports monitoring
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时间:2026年09月19日
来源:Sustainable Materials and Technologies 9.7
编辑推荐:
• 提出了一种生物力学兼容的可穿戴设备,在髋关节处收集负功能量,同时对人类自然步态造成的干扰极小。
• 在45N的低驱动力和0.22Nm的驱动扭矩下,实现了206mW的输出功率和505W/m3的功率密度,兼顾了效率与可穿戴性,同时将股直肌和股内侧肌的激活水平分别降低了19.3
• 提出了一种生物力学兼容的可穿戴设备,在髋关节处收集负功能量,同时对人类自然步态造成的干扰极小。
• 在45N的低驱动力和0.22Nm的驱动扭矩下,实现了206mW的输出功率和505W/m3的功率密度,兼顾了效率与可穿戴性,同时将股直肌和股内侧肌的激活水平分别降低了19.3%和14.8%。
• 混合EMG-TENG系统实现了自供电传感和基于CNN的步态识别,准确率达99.97%,用户识别准确率达98.26%。
**引言**
近年来,高原勘探、极地科考、边境巡逻、紧急救援和高海拔户外运动等活动大幅增加,对极端环境下可穿戴智能传感设备的需求显著上升[1]–[4]。高原和寒区环境通常以低气压、低温、强风和大日温差为特征。这些条件不仅显著影响人体生理功能[5]、[6],还对供电系统的稳定性和长期可靠性以及电子系统的运行提出了更高要求[7]–[9]。在这种环境中,常规锂电池通常会出现容量加速衰减、内阻增大和低温失效等问题,难以支持可穿戴系统的长期连续运行[10]。因此,这限制了步态监测、健康防护和安全预警等功能的实际部署。因此,降低对外部电池电源的依赖,开发自供电、环境适应型可穿戴系统,已成为极端环境下智能传感技术发展的重要方向[11]、[12]。
人体运动作为一种普遍存在的机械能形式,在日常活动中产生各种类型的能量,包括热能、惯性能、动能、重力势能和机械能[13]–[16]。例如,Zhang[17]开发了一种柔性热电能量收集器,利用体表与周围环境之间自然产生的温差,验证了人体穿戴式热电能量收集的可行性。Yang[18]开发了一种自供电、自感测设备,在踝关节处捕获惯性能,实现能量回收和步态识别。Liu[19]将电磁发电机与摩擦纳米发电机结合,在飞机起落架着陆过程中收集振动能量,同时获取着陆冲击产生的振动位移数据。
如图1所示,展示了人体行走完整周期中下肢关节(包括踝关节、膝关节和髋关节)的功率曲线,虚线以下区域代表肌肉所做的负功。髋关节在整个步态周期中表现出明显的负功阶段,其特征是对应大腿抬升和下降过程中重力势能释放的平滑稳定变化。这部分能量被肌肉以负功形式吸收,在此阶段收集能量相比收集正功所施加的额外负担更小。相比之下,如图1C所示,踝关节在步态周期末端出现功率峰值,肌肉做正功,这不利于能量收集。虽然膝关节在整个步态周期中经历多个负功阶段,但也频繁出现正负功之间的波动,持续时间短且阶段不稳定,不适合能量收集。因此,选择髋关节作为能量收集部位,既能确保高效的能量收集,又能保持佩戴舒适性。
近年来,人体能量收集技术成为研究热点。如图2所示,节点大小表示共现频率。该图显示"能量收集"和"摩擦纳米发电机"占据核心位置,"性能"、"设计"和"效率"等关键词与之强关联,表明当前研究主要集中在性能优化和结构设计方面。此外,"可穿戴"、"人体运动"和"自供电传感器"等关键词表现出较新的时间色彩,表明研究正逐步向可穿戴应用和人体能量收集方向转移。然而,目前关于人体可穿戴能量收集的研究仍存在不足,主要表现在以下几个方面:
(1) 能量收集器与人体之间的耦合不足。现有设备大多部署在膝关节和踝关节处,直接影响关节运动,不利于长期佩戴,且会扰乱人类行走的自然步态。
(2) 下肢负功势能收集研究匮乏。现有研究主要集中在收集人体运动的动能和惯性能;然而,人体下肢运动中存在周期性的势能变化,尤其是在大腿抬升和下降过程中。这部分能量通常被肌肉以负功形式吸收和耗散,缺乏有针对性的收集机制。
(3) 现有下肢重力势能收集器需要较大的驱动力,导致佩戴舒适性和生理适应性不足。
除上述可穿戴收集器的结构和佩戴缺陷外,摩擦电传感本身还存在两个核心固有局限。一方面,常规弹性摩擦电材料在达到压缩应变极限后会丧失线性;Qin[20]开发了一种具有内部水桥的梯度微通道富离子PDMS弹性体,用于调制内建电场,实现了5–1240 kPa的超宽线性范围和0.023 V kPa?1的高灵敏度,但该材料无法消除表面残余电荷引起的信号随机性。另一方面,接触起电由于表面预存电荷的存在,在不同材料间产生不一致的电荷极性/密度。为解决这一问题,该团队设计了一种嵌入离子液体的粘附型摩擦电弹性体,通过化学键异裂中和残余表面电荷,在大多数常见材料上产生50–70 μC/m2的标准负电荷密度[21]。然而,两种材料优化策略都仅关注摩擦电传感薄膜,未能同时将低频人体下肢重力势能收集与实时智能步态识别集成。
人体下肢在行走和跑步等活动中会产生显著的重力势能和机械运动变化。目前,大部分能量被耗散,代表着巨大的未开发潜力[22]–[24]。回收这部分能量将大大促进低功耗传感器和无线通信模块的连续运行,使户外运动人员能够进行长时间户外活动。目前,人体能量主要通过热电转换[13]、[25]–[30]、压电效应[31]–[36]、电磁感应[37]–[41]和摩擦电效应[42]–[44]等机制进行转换。单一形式能量收集的局限性体现在电磁发电机对低频运动的响应灵敏度低,以及摩擦纳米发电机的输出功率不足。通过将电磁发电机与摩擦纳米发电机组合成混合设备,集成结构同时实现高功率输出和高灵敏度运动传感,满足运动应用对自供电和智能感知的双重需求[45]、[46]。
一系列具有代表性的EMG-TENG混合生物力学收集器已被提出以提升低频人体运动能量收集。Rahman等人开发了一种弹性冲击型非共振混合发电机(EINR-HG),采用FeSiCr柔性磁通集中器和纳米结构PTFE/尼龙-11摩擦电层来提高输出性能,在手摇条件下实现了131.4 mW的峰值功率,并实现了智能手环和手机直接充电,但该设备缺乏针对下肢负功能量回收的针对性设计[47]。此后,Rana提出了一种超高效摩擦电-电磁混合发电机(UHO-TEHG),配备Halbach磁体阵列和PEO纳米纤维摩擦材料,实现了瓦级输出,支持在徒步和跑步活动中对耳机和智能手表进行快速充电;然而,该结构未针对髋关节可穿戴兼容性进行优化[48]。为将混合发电机的应用边界扩展至人机交互场景,Rana团队进一步设计了一种基于互指电极的人机交互混合纳米发电机(HMI-HBNG),收集计算机鼠标的滑动能量,功率密度达到185 W/m2,但无法应用于连续下肢步态能量捕获[49]。尽管这些混合架构成功验证了EMG和TENG的协同优势,但大多数现有可穿戴混合收集器安装在踝关节或膝关节上,容易干扰自然步态,且很少有研究关注以超低驱动扭矩收集髋关节负重力势能的策略。
本研究提出了一种混合可穿戴系统(HWS),旨在解决户外运动识别和能量收集面临的挑战。该系统采用增速机构、Halbach阵列优化的电磁发电机和旋转光栅摩擦纳米发电机(TENG),在低至45 N的驱动力下产生206 mW的输出功率。此外,它实现了高精度用户识别和步态识别,准确率分别为98.26%和99.97%。鉴于该系统仅在肌肉负功阶段收集能量,对佩戴者施加的生理负担微乎其微。结合功率提取与运动检测,为户外运动运动跟踪实现了一种能量自主和自监控策略。
**概览**
在人类行走过程中,下肢的周期性抬起和下降导致重力势能持续变化。这部分能量在传统运动中通常通过肌肉被动制动耗散,且利用不足。成年男性的完整步态周期分为两个关键阶段:站立相和摆动相。在整个步态周期中,髋关节、膝关节和踝关节发生显著的角变化[50]、[51]。
**磁体与线圈阵列的计算建模与评估**
永磁体和线圈是电磁发电机的关键元件。对于具有交替极性分布的方形磁体,可以实施多种阵列配置。为评估不同磁体排列产生的磁通密度,采用COMSOL Multiphysics仿真进行了系统性比较,包括三种代表性配置:交替极阵列、Halbach阵列和单向阵列。由于尺寸和成本
**结论**
本研究开发了一种生物力学兼容的混合电磁-摩擦电能量收集系统,用于户外运动,集成了能量收集、运动传感和智能识别的多功能能力。利用人体下肢行走和跑步运动中的周期性重力势能,该系统通过双发电机构的协同耦合实现了高效低频生物机械能转换
**CRediT作者贡献声明**
Peng Zhu:原始稿件撰写、可视化、软件、方法论、调查研究、形式分析、数据整理、概念化。Enzan Xiao:可视化、验证、数据整理、概念化。Lingji Kong:可视化、软件、项目管理。Daning Hao:稿件审阅与编辑、监督、调查研究。Zutao Zhang:稿件审阅与编辑、监督、资源、资金获取、概念化。
**利益冲突声明**
作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
**致谢**
本工作得到中国国家自然科学基金(批准号:52575313)的支持;四川省科技计划项目(批准号:2025YFCY0002、2025ZYD0061、2025YFNZH0022、2025YFNZH0023和2026YFHZ0232)的支持;成都市科技计划项目(批准号:2026-YF08-00027-GX)的支持。
Peng Zhu | Enzan Xiao | Lingji Kong | Daning Hao | Zutao Zhang
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