自供电MXene-PVDF传感器：具有高灵敏度，结合LSTM技术实现生产线中的人机交互

《Nano Energy》：Self-powered MXene-PVDF sensors: Highly sensitive, LSTM-aided for production-line human-machine interaction

压电传感器设计与智能机械臂集成研究，采用化学蚀刻法制备二维MXene材料，与PVDF通过电纺复合形成高灵敏度压电薄膜，实现90V开路电压和6.09μA短路电流，集成机械臂并应用循环神经网络实现98.75%-99.6%多模态分类精度

　　

Zixuan Chen|Litao Liu|Huijie Yu|Huancheng Yang|Kun Sun|Jingjing Chen|Xu Yang|Yao Lu|Wenchao Gao

上海科技大学机械工程学院，中国

摘要

精确的反馈控制对于使用机械臂操作微米级组件以及在工业生产线上检测缺陷至关重要。因此，实时、高灵敏度的传感器已成为研究的重点。在本研究中，通过化学蚀刻制备了二维MXene材料，并通过静电纺丝将其与聚偏二氟乙烯（PVDF）复合，制备出压电薄膜层。该压电层被封装在夹层结构中，形成了高性能、高灵敏度的压电传感器。MXene-PVDF复合压电传感器表现出出色的压电输出性能，开路电压（V_OC）达到90 V，短路电流（I_SC）达到6.09 μA。通过将压电传感器集成到机械臂中，并应用循环神经网络（RNN）分析压电数据，我们开发了一种多模态分类系统用于机械臂控制。该系统对具有不同材料特性和几何结构的组件的分类准确率分别达到了98.75%和99.6%。这项工作为压电传感器在人机交互中的应用提供了新的见解。

引言

柔性智能传感器因其潜在的应用前景（如仿生假肢、电子皮肤和智能机器人）而受到研究人员的广泛关注，它们能够检测应力变化[1]。压力传感器对于准确检测压力并将其转换为信号至关重要[2]。常见的压力传感器主要包括压阻式传感器[3]、电容式传感器[4]、压电传感器[5]和摩擦电传感器[6]。其中，压阻式和压电传感器需要电池供电[7]，这不仅限制了传感器的灵活性，还带来了环境问题和电池寿命问题[8]。因此，迫切需要柔性智能和自供电的压力传感器[9]。特别是基于压电纳米发电机（PENG）的压电传感器，由于其高灵敏度、灵活性、稳定性和自供电能力，满足了人机交互传感器的不断发展需求。

压电传感器通过压力和静电感应将机械能转换为电能[10]、[11]。然而，这些传感器面临一些挑战[12]，如压电输出低、灵敏度有限以及应用范围受限。压电传感器的压力检测效果与其介电常数密切相关[13]。为了提高压电传感器的输出功率，人们采用了多种策略，包括优化压电材料[14]、改进制造工艺[15]和修改材料[16]。例如，掺杂导电材料可以增强电场强度，从而在相同电压下提高极化强度。常用的导电材料包括氧化石墨烯[17]、还原氧化石墨烯[18]、钛酸钡[19]和碳纳米管[20]。复合材料可以在保持材料灵活性的同时提高压电输出。但这些策略通常涉及复杂的制造工艺、高成本以及大规模生产的挑战。

近年来，通过静电纺丝制备的纳米纤维膜已被证明是制造高性能压电传感器的优秀方法。这主要是由于它们在β相中具有较高的压电系数[21]、[22]、[23]。静电纺丝通过在喷嘴和高速收集器之间施加高压电场来生产具有优异压电性能的纳米纤维[24]。例如，Miao Hua Syu的团队使用静电纺丝技术开发了一种受生物启发的可拉伸、自供电传感器，其峰值输出达到30 V和50 nA[25]。Zhang Zixuan及其同事利用静电纺丝技术制备了摩擦电纳米发电机（TENG），使用金属化聚酯铜织物和丁腈橡胶薄膜，最大输出功率达到3.18 mW，电阻为21.3 MΩ[26]。然而，现有研究的输出功率和灵敏度仍有提升空间，提高传感性能对于扩展应用范围至关重要。

MXene（Ti3C2Tx）是一类具有二维层状结构的过渡金属碳化物[27]，近年来受到了广泛关注[28]。由于其优异的导电性和丰富的表面官能团[29]，MXene在传感器、能量存储、催化、电磁干扰屏蔽和医疗应用等多个领域具有很高的价值。研究表明，由MXene和聚偏二氟乙烯（PVDF）组成的复合压电材料具有较高的介电常数[30]，这表明MXene可以有效增强PVDF及其共聚物的压电性能[31]。

最近，在人工智能领域取得了显著进展。机器学习算法的多样化、自适应特征提取以及深度学习技术的应用取得了突破，这些创新显著提升了图像处理、语音识别和机械系统诊断等领域的性能[32]。长短期记忆（LSTM）算法在活动识别和语音识别任务中表现出巨大潜力。基于压电传感器的深度学习分类技术具有巨大前景，因为这些传感器的输出性能决定了深度学习系统的检测范围[33]。

这项研究源于对高灵敏度、自供电传感系统的需求不断增加，特别是在微组件操作和工业缺陷检测等领域。为满足这一需求，我们提出了一种创新的压电传感器设计，将二维MXene作为功能填料嵌入PVDF基质中。通过静电纺丝制备的MXene-PVDF复合材料具有显著增强的β相含量。该压电传感器表现出高灵敏度，达到1.19 V/N，在50 N负载下，2 Hz时最大输出电压为90 V，最大输出电流为6.09 μA。此外，本研究还探讨了将压电传感器集成到智能机械抓取系统中，并利用深度学习技术实现多模态感知能力。通过结合材料创新和数据驱动的控制策略，这项研究为先进工业应用和人机交互领域的智能自感知机器人系统开辟了新路径。

部分摘录

P-M传感器的制备与表征

通过将盐酸与氟化锂混合，实现了MAX相的蚀刻，从而制备出二维材料（如图1a所示）。蚀刻过程去除了连接MAX相内部结构的铝层，使其层状结构转变为独立的单层结构。蚀刻后，通过离心和超声处理得到单层MXene分散液。进一步冷冻干燥该分散液得到单层MXene。

结论

本文介绍了一种多功能压电传感器，该传感器利用其高灵敏度和压电性能实现智能人机交互。为了提高压电传感器的性能和灵敏度，引入了二维材料MXene。MXene通过蚀刻制备并掺入PVDF中，然后利用静电纺丝技术制备压电薄膜。所得薄膜被封装在夹层结构中。

材料

层状三元碳化物Ti₃AlC₂（MAX相）粉末购自上海Aladdin生化科技有限公司。氟化锂（LiF，99%）同样来自上海Aladdin生化科技有限公司。盐酸（HCl，AR级，36.0–38.0%）和聚偏二氟乙烯（PVDF，分子量M_w=400,000 g/mol）以及N,N-二甲基甲酰胺（DMF，AR级，≥99.5%）由Macklin Reagent公司提供。丙酮（AR级，≥99.5%）也由该公司提供。

MXene的制备

将2 g氟化锂加入9 mol/L的盐酸溶液中，在室温下搅拌

CRediT作者贡献声明

Xu Yang：数据整理。Yao Lu：指导。Kun Sun：数据整理。Jingjing Chen：研究。Zixuan Chen：撰写 – 审稿与编辑、指导、方法论。Wenchao Gao：项目管理。Huijie Yu：概念构思。Huancheng Yang：数据整理。Litao Liu：撰写 – 初稿、正式分析、数据整理。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了国家自然科学基金（12402168）的支持。