机械智能拉胀摩擦电纺织品用于增强能量收集和人工智能驱动的手势识别

《Advanced Fiber Materials》：Mechano-intelligent Auxetic Triboelectric Textiles for Enhanced Energy Harvesting and AI-Driven Gesture Recognition

　　

可穿戴电子，尤其是智能服装的发展，受限于传统电源的刚性和体积，凸显了对可持续能源解决方案的需求。纺织基摩擦电纳米发电机（T-TENGs）为收集生物力学能量和实现自供电传感提供了一种有前景的方法。然而，传统的平面或简单三维（3D）T-TENG结构常常难以适应复杂的人体运动，导致电输出和稳定性降低。在本研究中，研究人员提出了一种机械智能拉胀摩擦电纺织品（MIA-TENG），该织物将拉胀结构（Auxetic Structure）集成到织物中，以主动增强摩擦电（Triboelectric）界面的接触与分离动力学。MIA-TENG由聚二甲基硅氧烷（PDMS）和尼龙织物的复合材料制成，利用拉胀结构的负泊松比（Negative Poisson’s Ratio）效应，在保证穿着舒适性的同时提升输出性能。实验结果表明，MIA-TENG达到了3610 mW m^?2的峰值功率输出，并保持了优异的耐久性和耐洗性（Washability），在经历10次水洗循环和60,000次机械测试后性能稳定。该设备可以为便携式电子产品供电，既适用于大关节（如膝、肘）的保护，也适用于高保真手势传感。结合机器学习算法，该系统能够实现精确的手势识别，为运动捕捉（Motion Capture）、健康监测（Health Monitoring）和智能运动（Smart Sports）领域的先进应用提供了一个集成平台。

近年来，智能电子产品向小型化、可穿戴和多功能化方向发展的趋势日益明显。智能服装的出现代表了可穿戴技术中一个特别有前景的前沿。尽管可穿戴电子取得了显著进展，其发展仍严重受限于传统电源的笨重和刚性，这使得对环境友好和可持续能源解决方案的追求比以往任何时候都更加紧迫。为此，研究人员致力于推进能量收集技术，包括电磁、压电、热电和摩擦电纳米发电机（TENGs）。在这些技术中，TENGs因其高效地将无处不在的机械能转化为电能的能力而备受关注。纺织基摩擦电纳米发电机（T-TENGs）的出现最初被认为极具前景，预示着服装本身可以直接为电子设备供电的未来。

为了提升T-TENG性能，近期的研究工作主要集中在优化纤维材料、织物结构和制造工艺，以实现自供电传感和能量收集。在结构设计方面，T-TENGs的制造策略主要包括将摩擦电材料通过静电纺丝、涂覆等技术集成到现有织物上，以及直接将摩擦电纤维或纱线编织成二维或三维纺织结构。其中，使用如芯鞘纱纺丝、织造、针织和刺绣等成熟纺织技术，从一维纤维或纱线单元构建的T-TENGs能更好地保留织物的柔软性、透气性和可变形性，使其成为可穿戴应用的理想选择。然而，大多数T-TENGs的宏观结构设计仍然无法充分匹配人体运动的复杂生物力学特征。传统的平面堆叠或简单三维纺织结构在多轴耦合变形（如拉伸、弯曲和剪切）下，常常难以维持高效稳定的接触-分离过程，导致摩擦电输出性能显著下降。此外，许多结构设计本质上仍是被动的，缺乏在动态变形过程中主动调节摩擦电界面接触动力学的能力。因此，迫切需要突破传统材料堆叠方法，将新型智能结构引入T-TENGs，使其能够主动适应人体运动学，并高效地将机械形变转化为稳定的电信号。

为解决这些挑战，本研究提出了一种机械智能拉胀纺织基TENG（MIA-TENG）。该结构本身具备通过电信号感知机械力的能力，同时通过其拉胀架构自我优化接触动力学。这些功能内在于结构设计中，无需外部控制系统。拉胀结构被深度集成到MIA-TENG中，利用拉胀变形机制与摩擦电过程的主动协同效应。该系统的核心是一种创新的拉胀基板，通过将编织织物网络与聚合物基体交联形成统一的复合材料制成。PDMS用作负摩擦电材料，尼龙织物作为正摩擦电材料。当器件被拉伸时，负泊松比效应诱导的横向膨胀会主动优化摩擦电界面的有效接触面积和分离动力学。MIA-TENG能够高效收集生物力学能量，达到3610 mW m^?2的峰值功率输出，并在10次水洗循环和60,000次耐久性测试后仍保持高度一致的性能。它能够为多种便携式电子设备供电，如数字手表、计时器、计算器、湿度计和LED灯。此外，多单元拉胀MIA-TENG面板被用于膝、肘等大关节的防护与运动传感，而单单元则用于手指的高保真手势传感。结合机器学习算法，该系统能够识别复杂手势，真正实现结构与功能一体化的智能防护系统。MIA-TENG在生物力学能量收集和各类人体运动监测方面均展现出有效性，提供了一个卓越的可穿戴数字平台，在运动捕捉、健康监测和智能运动方面具有潜在应用。

**2.1 MIA-TENG的结构设计**
图1示意性地展示了机械智能拉胀摩擦电纺织品（MIA-TENG）的集成设计和功能架构。MIA-TENG的核心是一种具有负泊松比（Negative Poisson’s Ratio）的新型基板，通过将编织织物网络与聚合物基体交联形成统一的复合材料制成。随后，利用激光切割技术在该复合基板上精确制造拉胀结构。织物网络在聚合物基体中的交联集成有效抑制了拉伸过程中的裂纹扩展，同时赋予了材料关键的超材料特性——负泊松比。该特性使材料在拉伸下发生横向膨胀，从而能紧密贴合关节，显著增强抗冲击性和剪切稳定性。

MIA-TENG由多个功能层构成（图1a(iii)）。第一层和第二层是PDMS@CF复合层，由PDMS与导电织物交联形成，同时作为负摩擦电材料和电极。第三至第六层构成一个集成基板，由交替的聚合物弹性基体和编织织物组成。在制造过程中，聚合物基体渗透纺织纤维并经历高温交联，确保了层间牢固的界面粘附。利用编织织物的各向异性，该基板有效抑制了机械载荷下的裂纹扩展。此外，这种交替的交联结构为方形单元格提供了必要的结构刚性，使其能够在拉胀框架内充当旋转节点。本研究选择尼龙织物作为正摩擦电材料，与PDMS配对，利用它们在摩擦电序列（Triboelectric Series）中的相反位置来最大化界面的电荷转移效率。

拉胀设计渗透于整个结构。对于膝、肘等大关节，设计了多单元拉胀面板（图1b），将高效防护与卓越贴合性相结合，适应人体运动，显著提高电荷转移效率和信号输出稳定性，从而更好地收集生物力学能量。对于手指等小关节，设计了单单元拉胀结构作为自供电传感器，在提供防护的同时精确捕捉手势信号（图1c）。这些单单元可进一步集成到防护手套中。收集到的信号通过一维卷积神经网络（1D CNN）进行实时处理，以实现精确的手势识别（图1d）。

**2.2 MIA-TENG结构的机械性能**
为了系统研究MIA-TENG结构的力学性能和变形特性，研究人员分析了由不同材料制备的拉胀结构的模量和泊松比，以及它们的拉胀行为，并进行了实验与有限元结果的对比（图2）。传统纺织材料通常不表现出显著的拉胀行为。然而，通过将聚合物弹性基体和编织织物集成到MIA-TENG结构中，可以精确控制整个系统的刚度。该设计确保方形单元格具有足够的刚度，同时连接区域保持旋转运动所需的灵活性，从而在二维配置中实现有效的负泊松比行为。

MIA-TENG复合材料的激光切割拉胀结构实现了显著的拉胀特性和明确的负泊松比-0.08（图2b），这归因于其刚度的大幅提升。MIA-TENG的负泊松比效应源于旋转刚性单元机制（Rotating Rigid Unit Mechanism），其中交替的聚合物弹性基体和编织织物层充当刚性单元，而这些单元之间的连接区域充当柔性铰链，实现稳定的负泊松比-0.08。这种拉胀构型将纵向应变转化为横向膨胀，与传统材料的横向收缩形成对比。这种膨胀增加了有效接触面积，改善了界面应力分布，从而增强了界面电荷密度，为MIA-TENG卓越的摩擦电性能提供了更清晰的科学依据。

结合实验和有限元分析阐明了材料成分与结构构型之间的关系（图2c）。模拟结果表明，在拉伸应变下，拉胀结构表现出横向膨胀，导致有效接触面积增大和应力分布均匀。相比之下，非拉胀结构表现出横向收缩，接触面积减小和应力集中。例如，在人体肘关节弯曲时，拉胀MIA-TENG产生了10.56 V的开路电压，比非拉胀对照器件产生的5.57 V高出89.6%。这些结果直接证实，负泊松比效应在拉伸下诱导横向膨胀，从而优化了摩擦电界面的接触面积和分离动力学，以增强电荷转移效率。弯曲刚度测试表明，MIA-TENG在保持良好柔韧性的同时，实现了可调的机械性能和符号可切换的泊松比。

**2.3 MIA-TENG的工作机理**
MIA-TENG的工作原理如图3所示，其基于垂直接触-分离模式运行。PDMS@CF作为负摩擦电材料和电极，尼龙织物与镀铜/镍聚酯织物（Nylon@CNF）的组合则作为正摩擦电材料和电极。人体运动引发MIA-TENG的接触与分离。当MIA-TENG被压缩时，PDMS表面的负摩擦电荷完全由尼龙织物表面产生的正静电荷平衡。当释放压力时，尼龙织物电极通过静电感应逐渐在PDMS电极上诱导出正电荷。这种电位差推动电子流动，产生瞬时电流。当压缩完全释放时，PDMS和尼龙织物达到最大分离，电荷转移稳定。当MIA-TENG再次被压缩时，PDMS电极上的正电荷重新流回尼龙织物电极以平衡电位差，产生反向电流，直至系统恢复到压缩状态。因此，通过外部载荷下的接触与分离过程，循环产生交流电。利用COMSOL模拟各组件的电位分布进一步阐明了发电机制（图3c）。

**2.4 MIA-TENG的输出性能评估**
为系统研究其生物力学能量收集性能，在不同冲击力和频率下测量了MIA-TENG的电输出。在固定冲击力20 N下，将冲击频率从1 Hz增加到6 Hz，短路电流从14.46 μA升至35.27 μA，输出电压从196.94 V增至812.49 V，转移电荷从120.50 nC增长到199.77 nC（图4a-c）。在固定频率5 Hz下，当冲击力从1 N增加到30 N时，MIA-TENG的短路电流、输出电压和转移电荷分别从12.84 μA、307.30 V和105.28 nC增加到42.79 μA、865.80 V和225.60 nC（图4d-f）。这种性能提升可归因于更高的冲击力和频率能在更短时间内刺激更大的外部电子流。此外，在更高频率下，摩擦层上的表面电荷可能无法完全中和，这也有助于电输出的增加。

在5 Hz频率和20 N冲击力下，将外部电阻从1 kΩ连接到3 GΩ进行测量。MIA-TENG的输出电流随电阻增大而逐渐减小，而电压则呈现相反趋势，符合欧姆定律（图4g）。单个MIA-TENG的瞬时峰值功率密度在外部电阻为20 MΩ时达到最大值3610 mW m^?2（图4h）。与先前工作相比，MIA-TENG展示了相当或更优的电性能（图4i）。基于3610 mW m^?2的峰值功率密度和0.2 W的机械输入功率，计算得出MIA-TENG的能量转换效率为3.61%，这处于高性能接触-分离模式TENGs的典型范围内（0.1–5%）。

为评估MIA-TENG在实际应用中的可靠性，在5 Hz频率和20 N力下进行了输出耐久性测试。MIA-TENG的输出电流在60,000次循环中保持稳定一致，表现出优异的耐久性（图4j）。在环境方面，PDMS在土壤中经历黏土催化的水解，而酶促解聚的最新进展表明尼龙具有回收潜力，这支持了所选材料的可持续性。

**2.5 MIA-TENG的应用演示**
通过一系列性能测试，系统评估了MIA-TENG的实际应用潜力。图5a展示了制造的MIA-TENG器件的详细照片。由于高电输出，MIA-TENG可以作为可持续的电源。MIA-TENG产生的输出功率足以在没有任何储能组件的情况下同时点亮超过936个LED（图5b），展示了其独特拉胀设计可实现的大量瞬时功率输出。通过为1 μF至100 μF的商用的电容器充电评估了其储能能力。图5d展示了相应的充电曲线，表明MIA-TENG能够高效地为不同电容值储存能量。当使用22 μF电容器作为储能单元时，MIA-TENG成功地间歇驱动了数字手表、计时器、计算器和湿度计等便携式电子产品（图5e-h）。此外，MIA-TENG的运行可靠性通过延长的耐久性测试得到严格验证，在10次水洗循环后仍保持稳定的电输出（图5i）。这些演示确立了MIA-TENG是一种多功能且耐用的能源解决方案，在自供电电子领域具有巨大潜力。

MIA-TENG也可用作自供电可穿戴传感器，监测各种人体活动和运动（图6）。拉伸弹性织物基底使PDMS和尼龙织物反复接触与分离，产生反映不同运动状态和机械刺激的独特电压信号。该传感器能够区分不同强度的机械输入（图6a），可靠地监测手腕弯曲（图6b），并动态追踪肘部和膝部弯曲角度（图6c,d），输出电压与关节角度呈现强线性相关。该传感器还能通过生成不同输出信号区分步行、慢跑和跑步（图6e-g）。此外，MIA-TENG可以与蓝牙无线技术和专用软件集成，实现电压输出到智能手机的无线传输（图6h）。这些结果证明了MIA-TENG在自供电、实时监测人体运动方面的多功能性、可靠性和适应性。

此外，MIA-TENG还被构建成由深度学习赋能的智能可穿戴系统，用于手势识别（图7）。通过在智能手套的不同手指关节处缝制MIA-TENG传感单元，可以实现精细手势运动的分布式测量。实时传感数据被收集、分段和归一化，用于训练深度学习模型。一个由参与者执行的包含11种手势（三种数字、五种字母和三种动作手势）的数据集被用于训练一维卷积神经网络（1D CNN）。该网络架构包括三个卷积层，每个卷积层后跟随一个最大池化层，最后通过全连接层输出手势预测。训练后的模型对手势的平均识别准确率达到99%（图7d）。t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）可视化显示，经CNN处理后的数据集具有更清晰的边界和更好的类内紧凑性与类间可分性（图7f）。一个可视化界面能够实时显示识别结果（图S14）。这些结果表明，由深度学习赋能的MIA-TENG智能手套能够高度准确、实时地识别复杂的手势。

**结论**
综上所述，研究人员设计并开发了一种MIA-TENG，它将编织织物网络与聚合物弹性基体相结合，以实现改进的耐用性、拉胀行为和增强的电输出，用于自供电传感和生物力学能量收集。拉胀基板具有负泊松比，使其在拉伸应变下能够横向膨胀，有助于更好的抗冲击性和对人体关节的适应性。通过制造多单元和单单元MIA-TENG器件进行了实际验证。这些器件高效收集了机械能量，如点亮936个绿色LED和为1 μF至100 μF的电容器充电所演示。这些器件在60,000次连续操作循环中也保持了稳定的电学和机械性能。此外，MIA-TENG可以为多种商用电子产品供电，如数字手表、计时器、计算器和湿度计。当与一维卷积神经网络集成时，单单元MIA-TENG作为灵敏的自供电传感器，能够进行精确的实时手势识别。总体而言，该系统为未来的可穿戴防护、人机交互和活动监测提供了一个有前景的平台。