科研学术

　　近日，我校电子学院张晓升教授课题组与东华大学张青红教授课题组、瑞士洛桑联邦理工大学Juergen Brugger教授课题组，合作提出了一种织物基可穿戴摩擦-压电复合纳米发电机(Tribo-piezoelectric nanogenerators, TPNG)，不仅具有优良的输出性能还能够对人体动作实现主动式检测。相关研究成果以“All-fiber hybrid piezoelectric-enhanced triboelectric nanogenerator for wearable gesture monitoring”为题，发表于纳米科学技术领域重要期刊Nano Energy (中科院分区一区，影响因子12.343)上，张晓升教授为论文共同通讯作者。

　　织物由于其良好的拉伸性、柔韧性以及穿戴舒适性，成为材料科学和电子技术等跨学科领域研究中非常热门的器件基底材料。近年来，智能织物成为器件由“可戴”飞跃为“可穿”的奠基石。随着智能织物的快速发展，织物基可穿戴纳米发电机的研究受到越来越多的关注。相关研究工作已经取得了一定进展，但是织物基可穿戴纳米发电机在实际应用中依然存在着难以兼顾功能性、穿戴舒适性和高性能输出的缺点，制约了其在更广泛领域中的应用。

　　该工作在导电织物基底上采用静电纺丝的方法制备蚕丝蛋白纳米纤维和聚偏氟乙烯(PVDF)纳米纤维构成TPNG的两极，这种纤维膜具有良好的透气性，大大增加了器件的可穿戴舒适性。得益于聚偏氟乙烯优良的压电特性，论文作者们通过对器件工作机理的深入理论分析，优化摩擦电和压电的相互关系，得到相互增强的输出性能。此外，该TPNG具有两种工作模式(分离模式和集成模式)，并分别进行了输出性能测试。在分离模式中，TPNG最高的输出电压、电流和功率分别达到500 V、12 μA和0.31 mW/cm2。在集成模式时，TPNG可以穿在身上，对人体不同的动作输出不同的电信号，达到人体动作识别的目的。此外，论文作者们将器件与一种基于微悬臂的MEMS开关电路连接，设计实现了一种自供能的人体跌倒警报系统。当穿戴者跌倒时，警报系统会立即给预先设置的接收手机发出警报，使其能得到及时的救助。因此，这种智能织物器件在自供能可穿戴人体健康监测领域具有重要应用前景。

　　图一：TPNG结构及其工作原理示意图(a) 全纤维TPNG的示意图；(b,c) 蚕丝蛋白、PVDF纳米纤维电镜图；(d) TPNG工作原理示意图

　　图二：基于TPNG的自供能跌倒远程警报系统(a) 基于TPNG与微悬臂组成的远程跌倒警报微系统的示意图；(b) 自供能跌倒远程警报系统实时工作测试图；(c-e) TPNG采集摆动、滑动和撞击等人体日常运动能量的测试图

　　该工作通过采用静电纺丝法在导电基底上制备了高比表面积的蚕丝蛋白和PVDF纳米纤维。并通过对摩擦电和压电工作原理的理论研究及模拟，制备了高输出性能的压电-摩擦电混合纳米发电机。其最高输出电压、电流和功率分别达到了500V、12μA和0.31 mW/cm2。除此之外，TPNG的柔性和可裁剪性使其能够被设计成微系统的关键部分，易于集成在服装上。该自供能的微系统不仅能够识别人体不同种类的动作并采集能量，而且能够在人体意外摔倒时实时发送远程警报，使穿戴者得到及时的救助，在穿戴式健康监测领域具有很好的应用潜力。

　　张晓升博士是我校“百人计划”特聘教授、博士生导师。主要研究领域是微电子机械系统（MEMS），在批量化微纳复合加工技术、基于微加工技术的新型微能源、柔性微纳传感器、自供能电子微系统，等多个重要前沿方向上开展了深入的研究工作，取得了一系列研究成果。近五年来，在国际著名学术刊物上共发表论文43篇，其中影响因子大于12的一区期刊论文13篇（Nano Letters, ACS Nano, Nano Energy等）。论文已被SCI他引510次（Google引用1071次），其中ESI前1%高被引论文2篇。授权发明专利20项(含美国专利1项)，出版英文专著1本。入选IEEE旗舰期刊IEEE Transactions on Nanotechnology [IF=2.485] 编委会任Associate Editor，任IEEE NEMS 2017&2018技术委员会委员及分会主席。累计获得中国电子学会优秀博士学位论文等学术荣誉和奖励20余项。受邀担任Nat. Commun., ACS Nano, Adv. Energy Mater., Nano Energy等20多个国际重要学术期刊的审稿人。

　　相关链接：

　　科研团队介绍链接：http://www.ese.uestc.edu.cn/front/viewTeam?id=56

　　文章链接：All-fiber hybrid piezoelectric-enhanced triboelectric nanogenerator for wearable gesture monitoring. Nano Energy (2018) Vol. 48, pp. 152-160.

　　https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211285518301721