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Wang Meng, Yunyue Yang, Ruihua Zhang, Zihao Wu, and Xinqing Xiao, 'Triboelectric-Electromagnetic Hybrid Generator Based Self-Powered Flexible Wireless Sensing for Food Monitoring', Chemical Engineering Journal, 473 (2023), 145465. https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.145465
★ 研究背景
随着全球对食品的需求不断增长，实时监控对于确保食品的质量和安全至关重要。然而，传统的监控技术需要外部电源，凌乱的布线系统使监控变得困难。在这里，中国农业大学肖新清副教授课题组报告了一种自供电的柔性无线传感系统，该系统由摩擦电电磁混合发电机（TEHG）供电，当制冷风扇运行时，该发电机从气流中获取能量。TEHG弥补了EMG和TENG单独存在的不足，在90转/分钟的低频下工作时仍能达到8V以上的饱和电压，充电速度的减慢只发生在高压充电阶段。在600 r/min时，比较了单独EMG和复合发生器的充电特性，复合电荷的饱和电压比单独肌电增加了33.3%。通过电源管理模块，TEHG被证明可以为商用500 mAh锂电池供电，从初始状态到最大电压需要25000s。柔性无线传感器（FWS）可以由锂电池持续供电，并将实时数据传输到云平台，展示了物联网的功能。从长远来看，基于TEHG的FWS（TE-FS）将成为食品质量监测系统发展的革命性一步。
图1所示为智能传感系统的示意图，该系统利用制冷风扇运行时气流转换的能量来监测食品储存期间的食品质量。为方便起见，FWS 信号可以在任何有网络的地方接收，例如办公室或仓库外。图1 b显示了FWS的爆炸图。FWS由PI薄膜，Cu电路，柔性印刷电路板（FPCB）油墨，电子元件，PDMS薄膜和聚氨酯（PU）生物胶带组成。每组光谱采集模块包括特定的光源、闪存和AS762X。FWS可以从8组频谱数据采集模块中获取数据，并通过MCU处理将结果上传到云平台和灵活的电子纸上（图1c）。TEHG的结构如图1 d所示，它由两个旋转的TENG（TENG 1和TENG
2）和一个旋转的EMG组成。整个结构为圆盘状分层结构。从旋转运动的角度来看，TEHG由三个定子和两个转子组成。定子是（图1d中用定子标记的层从左到右）：TENG 1的铜电极层，EMG的铜线圈层和TENG 2的铜电极层。图1e显示了TEHG的实物照片。图1e显示了TEHG的整体结构。将PTFE薄膜图案化并附着在丙烯酸板上（图1f）;八个圆形磁铁均匀地排列在钢板上（图 1g）;八个铜线圈串联后用塑料铸造（图1h）;铜膜被图案化并直接附着在亚克力板上（图1i）。
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图1： TE-FS结构设计
图2显示了EMG和TENG的发电原理以及激光烧蚀的原理，并在Comsol中模拟了发电过程和激光烧蚀过程。Comsol中 2 对圆形永磁体的磁标量电位分布的有限元仿真结果如图 2 a 所示。结果表明：每对磁体具有相同的磁电势分布，磁电势沿圆形磁体的径向逐渐减小，在边缘附近消失至零;图2 b显示了EMG的发电原理：由于电磁感应，当磁体沿一个方向移动时，EMG中的铜线圈将产生交流感应电流。图2c是独立模式TENG的Comsol模型，显示了不同滑动位移下电极对上的电位分布。在单个循环中，随着滑动距离的增加，电极之间的电位差逐渐增加。TENG的原理如图2d所示，分为三种状态：初始状态I，中间状态II和最终状态III。这三种状态构成了当前一代的完整循环。图2g说明了Cu电路的激光烧蚀原理。紫外（UV）激光打标机包括PC、紫外纳秒激光器、工业冷却器和振镜。工业冷却机直接作用于紫外纳秒激光器，在整个过程中保持低温。激光波长为15ns，激光束的脉冲宽度约为355nm。当激光作用在Cu膜上时，Cu被剥离并迅速升华。通过烧蚀PI/Cu薄膜获得柔性Cu电路。在不同功率下，激光烧蚀深度随速度变化具有较强的线性变化。图7e–f显示了两次消融后的模拟形态。反复烧蚀后，Cu几乎完全蚀刻，残留的Cu失去导电能力，形成理想电路并表现出良好的柔韧性。
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图 2：EMG和TENG及激光加工原理及仿真结果
图3测试了EMG和TENG的内在输出性能。EMG固有输出性能的测试结果如图3a和b所示：使用步进电机测量EMG的开路电压和短路电流。当步进电机的脉冲频率为800 Hz和4000 Hz时，EMG图的最大开路电压约为1.8 V和6 V。步进电机频率对应的转速分别为400、800、3200和4000，分别为120r/min、240r/min、960r/min和1200r/min。当步进电机脉冲频率为800 Hz和4000 Hz时，最大EMG短路电流约为25 mA和50 mA（图3b）。随着脉冲数的增加，肌电图速度增加，相应的开路电压和短路电流越来越高。对电极与介电层之间的间距h进行参数化扫描，选择10 μm、20 μm、30 μm、40 μm、50 μm、60 μm、70 μm、80 μm、90 μm和100 μm十个间距参数，求解十个参数对应的TENG输出开路电压和短路电流，结果如图3 c所示：当介电层与电极之间的距离h从10μm变为100μm时，开路电压的最大差值小于峰值电压的30%;转移装药量随位移的增加而增加，未见显著差异。对独立间隙高度h的良好耐受性证明了其在高速旋转应用场景中的可行性。图3d、e和f分别测试了TENG在不同转速下的开路电压和短路电流。值得一提的是，它们是在电介质和电极之间存在小距离的情况下测量的。在存在间隙的情况下，TENG根本不会磨损，因此无需进行耐久性测试。![]()
图 3：TEHG的内在性能测试结果
考虑到阻性负载在电子电路中的应用最为广泛，对TENG的阻性负载特性进行了性能测试，结果如图4a和b所示。图4c显示了用于测试的实验平台。TENG的速度由步进电机控制。吉时利 6514 静电计用于测量电压和电流。采样频率为100 Hz，结果由PC记录。图4d对TENG进行充电测试。图4e显示了EMG的电容充电测试。在14 s内，EMG将1μf，10μf，47μf和100μf电容器充电至标称电压，并且1μf和1μf小电容器的充电几乎是瞬时的，这表明EMG具有相对较高的输出电流。图4d和e中单个TENG和单独EMG的电容器充电曲线分析表明，TENG和EMG在电容器充电方面具有互补优势，因此本文使用TENG和EMG的混合体对电池进行充电，以弥补单独发电机的缺点。TEHG在充电方面的独特优势如图4 f所示：在低频机械运动下充电饱和电压更高，充电速度稳定。![]()
图 4：TENG和EMG的阻性负载和容性负载测试结果
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图 5：TE-FS的演示
图5a显示了TE-FS应用和食品质量监测的基本流程。图5c显示了TE-FS应用和食品质量监测的实际照片。图5f显示了FWS的照片。当FWS运行时，8个LED将依次亮起，相应的AS726X将按顺序检测它们。换句话说，FWS采用多点同时监测，可以使食品质量监测更加可靠。将 MLR 计算模型导入FWS 使 ONENET（图5 d）界面和柔性电子纸（图 5e）能够显示测量的光谱数据和计算的成熟度参数（SSC、PH、FM、L*、a* 和 b*）。对于不需要太高精度并近距离使用的消费者来说，电子纸查看提供了便利。对于通常需要更高精度和更远距离的企业，通过合并来自 ONENET 的一些数据来使用CNN 计算会更可靠。食品实时监控可以提醒商家采取预防措施，防止因操作不当导致食品变质，对食品储存具有积极意义。ONENET 还可用于历史跟踪食品质量数据。TEHG收集机械能并将电能存储在用作临时储能单元的500 mAh电池中。图5
g显示了TEHG通过电源管理模块对锂电池的充电曲线（图5b）。图5h显示了FWS在3.3 V（FWS操作的标准电压）和2.7 V（FWS操作的最小电压）下的电流变化。电池可以满足FWS正常工作的最大电流。图4
f的测试速度为600r/min，图4
d和图4e的测试速度为120r/min，不同的测试速度导致不同的充电速度，高饱和电压意味着更高的电池电量。
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图 6：基于MLR模型的香蕉品质参数预测结果
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图 7：基于深度学习模型的香蕉品质参数预测结果
总之，我们已经展示了一个包括TENG和一个EMG的TEHG，以收集电机的旋转能量以持续为FWS提供动力。当步进电机脉冲频率为800
Hz和4000 Hz时，肌电图的最大开路电压约为1.8 V和6 V;最大短路电流约为25 mA和50 mA。随着脉冲数的增加，肌电图速度增加，相应的开路电压和短路电流越来越高。在 80 r/min 的典型电压输出下，TENG的开路电压稳定在 500 V 左右。输出短路电流随转速的增加线性增大，转速为100、180、300、340、480、600和700 r/min时的短路电流分别为0.355、0.755、1.65、1.91、3.08、4.45和5.38 μA。最大输出功率（P.max=
963.2 μW）在负载下获得100MΩ负载。集成后，TEHG可以通过电源管理模块为各种超级电容器和锂离子电池充电。当FWS持续供电时，无线智能传感器可以将数据传输到云平台，显示食品质量和光谱信息。这种设计的TE-FS具有无需外部电源即可进行无线监控的潜力，特别是食品质量监测系统。
★ 欢迎引用:
Wang Meng, Yunyue Yang, Ruihua Zhang, Zihao Wu, and Xinqing Xiao, 'Triboelectric-Electromagnetic Hybrid Generator Based Self-Powered Flexible Wireless Sensing for Food Monitoring', Chemical Engineering Journal, 473 (2023), 145465. https://doi.org/10.1016/j.cej.2023.145465
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张小栓教授 肖新清副教授
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