《Advanced Sensor Research》：TENG-Based Wearable Sensors for Continuous Self-Powered Health Monitoring
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本文系统评述了摩擦纳米发电机（TENG）在可穿戴健康监测领域的最新进展。作者围绕TENG的自供电与传感一体化特性，从原理模型、材料结构创新、到在人体循环、呼吸、运动等系统的生理信号检测应用，进行了全面梳理。文章不仅总结了通过材料复合与微结构设计优化性能（如PVDF-HFP@GCN、PCWA）及与AI融合实现智能识别的关键技术突破，也指出了能量密度、环境干扰、生物相容性等当前挑战，为TENG从实验室走向高性能、实用化可穿戴医疗系统提供了系统性指导。
随着物联网与智慧医疗的发展，持续、实时地监测生理信号已成为个性化医疗和主动健康管理的核心。然而，传统传感器常受限于外部供电、灵活性不足、体积笨重或成本高昂。摩擦纳米发电机（Triboelectric Nanogenerator, TENG）技术的出现，为解决这些瓶颈提供了新颖路径。TENG通过耦合摩擦起电与静电感应效应，能将人体呼吸、脉搏、步态等低频机械能直接转化为电能，实现了“传感”与“自供电”的一体化。其固有的柔性、可拉伸性、优异生物相容性、简单制备工艺及低成本等优势，与可穿戴生理传感器对设备便携、舒适及长期稳定性的核心要求完美契合。
TENG的基本理论与能量收集机制
TENG由王中林院士团队于2012年首次提出，其物理基础源于麦克斯韦位移电流理论。目前主要有垂直接触-分离、水平滑动、单电极和独立摩擦层四种工作模式。对于接触-分离模式，其核心在于两种不同介电薄膜材料的面对面堆叠，其输出电流由电场（E）和摩擦材料极化（P）的内部变化所决定。理论模型的发展，特别是动态介电场（Dynamic Dielectric Electric Field, DDEF）模型的引入，通过建立机械运动与电输出之间的定量关系（V–Q–x），深化了人们对复杂结构中电荷分布与电势变化的理解。
人体生理活动，如平静呼吸（频率通常低于0.3 Hz）、脉搏搏动（能量集中在1 Hz左右）所产生的机械能，具有低频、微弱、随机性高的特点。TENG因其对低频振动优异的响应能力和固有的柔性，成为收集此类能量的理想技术。提升TENG能量收集效率围绕两大核心：材料科学与结构设计。在材料方面，研发具有高介电常数和表面化学改性的聚合物或复合材料是关键；在结构方面，则通过优化基于DDEF模型的几何参数（如接触面积、行程长度），设计出适应特定生理运动模式（如用于呼吸监测的可伸缩气囊结构、用于脉搏检测的微型高顺应性贴片结构）的器件。近年来，得益于材料和结构的创新，面向特定生理场景的TENG器件其瞬时功率输出已达到微瓦级或更高，足以驱动低功耗心率监测仪、温度传感器等，标志着自供电医疗电子学进入了新的发展阶段。
TENG在各种生理信号检测中的应用
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人体循环系统信号检测：这是当前研究的热点与难点之一。脉搏监测主要聚焦于柔性传感器的结构设计与精确信号提取，例如通过有限元法优化表面形貌以适应腕部脉搏压力分布，或采用核壳纱线等创新柔性材料，确保传感器与皮肤保形接触并对微小压力超敏感。这些传感器能区分静息、运动后等不同生理状态下的实时脉搏信号，为数字化脉诊提供了新工具。心脏监测则侧重于开发高集成度的可穿戴设备与声学传感技术。例如，声学增强型摩擦电听诊器可用于超灵敏心音传感与初步疾病诊断；而集成到衣物中的多功能超灵敏摩擦电声学织物，则能实现实时心音监测（区分S1/S2心音）、远程通讯乃至智能语音助手功能，极大拓展了TENG在智慧医疗与人机交互中的应用边界。
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人体呼吸系统信号检测：涵盖物理呼吸追踪与化学呼出气体分析两方面。研究人员开发高灵敏度柔性压力传感器以捕捉微小的胸腹部形变，从而精确识别呼吸频率、深度和模式。同时，化学气体检测是TENG在呼吸分析中的前沿应用，旨在通过检测呼出气中的氨、酒精或丙酮等生物标志物（检测限可达10 ppb）来辅助疾病诊断。当前趋势强调传感器的集成化与智能化。例如，一种基于Ce掺杂ZnO纳米复合材料的集成式柔性自供电可穿戴呼吸传感器，可在模拟呼吸湿度下高灵敏度检测NH3，并利用胸部扩张收缩的机械能自供电。TENG技术凭借其对低频、低幅值人体呼吸运动的优异响应、自供电运行及出色的湿度稳定性，为肾病、糖尿病、睡眠呼吸暂停综合征等的无创健康监测提供了可行的高效集成解决方案。
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人体肌肉骨骼系统信号检测：步态监测是评估运动功能和预防糖尿病足等疾病的关键应用。基于TENG技术的纺织基传感器和智能鞋垫，旨在实现足底压力分布的精确映射和步态模式的智能区分。例如，采用铜镍织物和BaTiO3掺杂PDMS制造的柔性波纹结构C-TENG，可集成到智能鞋垫中，在人体足压下产生足够能量进行自供电，并通过蓝牙技术实现人流监测或跌倒检测警报。受人体皮肤机械感受器启发而开发的垂直集成TENG基多模态传感智能皮肤系统，实现了0–130 MPa宽范围的高精度应力检测，并在步态分类中达到95.8%的准确率。最新的研究趋势强调将机器学习或深度学习算法与TENG传感器数据融合，不仅能识别正常与异常步态，还可为糖尿病足等特定病症的早期辅助诊断和康复指导提供高效、自供电的解决方案。
关节活动监测是评估康复进度、实现人机交互和预防二次损伤的关键。研究人员致力于开发高柔性、可穿戴的TENG器件，以精确捕捉肘、指、膝等关节的运动角度和幅度。例如，采用转印技术制造的基于褶皱PVDF的铁电摩擦纳米发电机，可有效监测手指敲击频率或足部运动。针对关节炎或术后患者的康复监测需求，研究人员开发了如“IS”形导电水凝胶等多功能传感器，可实时捕获手指、手腕、膝盖的弯曲角度和局部温度，甚至扩展到肌电监测。此外，由碳化木材气凝胶等绿色材料制成的TENG被集成到智能垫或运动垫中，用于在仰卧起坐等运动中纠正姿势。为提升监测智能化水平，TENG传感器与人工智能技术深度融合，例如结合LSTM算法实现高精度自供电手语识别系统，或应用于脊柱运动监测以避免过度扭转等高危动作。
肌肉活动监测是实现精细化运动评估与疾病 surveillance 的重要途径。TENG传感器能有效捕获肌肉收缩松弛产生的微弱电生理信号或伴随的肢体运动。例如，用于评估肢体震颤的多模态TENG，旨在监测帕金森患者的不自主运动。在材料与结构创新方面，聚酯织物制成的蜂窝结构H-TENG或新型水凝胶传感器可以高灵敏度检测肌肉活动。此外，TENG技术已扩展到捕获更精细的面部肌肉运动，通过结合深度学习算法的高精度面部表情识别系统，实现对个体心理状态的日常监测，为个性化健康监测和人机交互提供了自供电、高隐私性的解决方案。
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其他生理信号检测：声学监测作为一种非接触或集成式传感模式，展示了广阔的应用前景。TENG麦克风利用摩擦电效应将环境声音信号转化为电信号，实现自供电声学传感。例如，基于PI/GP涂层纸的TENG麦克风，在94 dB声压级下可产生足够功率，并结合机器学习模型实现92.7%的声音分类准确率，适用于环境监测和智慧城市应用。在可穿戴医疗保健领域，超灵敏摩擦电声学织物专注于低频心音监测以区分S1/S2心音，便于实时心脏健康评估。此外，具有超宽频响和高分辨率的TENG声学传感器正被广泛应用于构建多功能语音辅助系统，结合深度学习算法实现高精度情绪识别、声纹识别和语义识别，显著拓展了TENG在智慧医疗、人机交互和安全验证中的应用边界。
关键技术突破与性能优化
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材料创新与结构设计：通过引入功能性纳米材料（如将二维石墨相氮化碳（GCN）掺入PVDF-HFP基体），有效提升了TENG的输出性能与介电/摩擦特性。结合铁电PVDF的固有压电特性与褶皱结构增强的摩擦电效应，开发的褶皱PVDF基铁电TENG，显著提高了发电效率和微小触觉力的检测灵敏度。利用脱木质素或脱半纤维素轻木制备的导电碳化木材气凝胶作为摩擦电层，不仅提高了功率密度，还提供了极低检测限的压阻传感能力，展示了生物质材料在多功能集成方面的潜力。
通过精巧的结构设计，优化了TENG的接触面积、电荷密度和机械响应特性。蜂窝结构TENG和柔性波纹结构TENG是此类结构优化的典范。H-TENG通过增加有效接触面积和采用堆叠结构，实现了跑步时手臂摆动角度和步态模式的实时监测。C-TENG结合铜镍织物电极与BaTiO3掺杂PDMS介电层，在人体足压下可提供高开路电压和最大功率密度。在传感器集成方面，受人类皮肤启发，研究人员将TENG、压电材料和机械发光材料垂直集成，构建了多模态传感智能皮肤系统，实现了宽范围、高灵敏度的应力检测和接近100%的识别准确率。
新兴功能层集成使TENG能够扩展到非传统传感领域，并通过机器学习集成实现智能应用。例如，基于聚酰亚胺/石墨聚丙烯（PI/GP）涂层纸的TENG麦克风，实现了环境噪声能量收集和20 Hz–20 kHz频响的声学信号检测。将TENG技术与生物金属有机框架（Bio-MOFs）集成，开发出的柔性可穿戴设备可同时收集环境动能、监测步态，并赋予自供电抗菌功能，展示了TENG技术在环境可持续性和医疗可穿戴设备方面的跨学科集成优势。
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信号处理与供电性能优化：为确保系统长期稳定性和数据准确性，信号处理与供电优化至关重要。研究人员引入阻抗解耦策略和先进电路设计技术（如同步开关技术）来改善TENG输出特性和负载适应性。对“摩擦电荷动态平衡”理论框架的深入研究，通过抑制空气击穿和减轻电荷漂移或扩散，提升了最大电荷密度和功率输出。随着传感器精度的提高，信号去噪和特征提取变得关键。机器学习和深度学习算法被广泛集成到生理信号处理中，以实现高精度步态模式识别、情绪识别或疾病早期预警。
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集成与多功能技术：开发能够同时检测多种生理信号的单一TENG系统，是减小设备尺寸、增强实用性的关键研究方向。例如，集成到衣物中的多功能、超灵敏摩擦电声学纺织品，不仅实现了自供电心音监测，还集成了语音通讯和智能助手功能。为克服TENG间歇发电的限制，能量收集与存储单元的紧密集成已成为主流趋势。最终，这些多功能TENG传感器通过无线传输模块与云平台集成，实现远程数据监控和智能分析。例如，结合深度学习模型对语音或生理信号进行精确识别，为环境监测、智慧城市和先进人机交互提供了可持续的集成解决方案。
挑战与展望
尽管TENG在生理信号检测中展现出独特能力，但其输出功率仍有限，难以满足某些高灵敏度或长期监测应用的需求。在复杂生理环境中，TENG传感器常需并行处理心电、呼吸、肌电等多种信号，易产生干扰，降低数据准确性。有效抑制串扰、提升传感精度是亟待解决的技术挑战。目前，缺乏对复杂生理环境中TENG器件传感机制的精确建模，限制了设备设计的优化和医疗转化所需的可靠性。
未来研究应聚焦于开发新型高性能摩擦材料（如柔性导电聚合物和仿生表面结构）以提升能量转换效率。同时，借鉴自然仿生设计原理构建具有自适应特性的微纳结构，有望显著提高器件灵敏度和稳定性。随着人工智能的进步，AI与TENG传感系统的深度融合是一个重要发展方向。通过机器学习算法对采集的生理信号进行实时分析，可实现疾病早期预警和个性化健康管理。
除体表传感器外，未来研究将探索植入式TENG器件，直接在体内捕获心电活动或脑电波等生理信号，实现更精准的健康监测。然而，TENG器件的生物相容性尚未完全满足严格的临床标准，某些摩擦材料可能引发免疫反应或组织排斥。为解决这些挑战，需优先发展生物源性或仿生材料，实施先进的表面修饰，并利用低模量医用级弹性体或水凝胶封装来减少机械不匹配。此外，大规模生产在复杂制造工艺和成本效益方面也面临挑战。克服这些生物相容性、安全性和长期稳定性问题，是推动该技术走向临床诊断和治疗应用的前提。
