基于摩擦电材料表面界面应变调节策略提高摩擦电传感器的精度

《Langmuir》：Enhancing the Accuracy of Triboelectric Sensor Based on Triboelectric Material Surface Interface Strain Regulation Strategy

　　摩擦电纳米发电机（TENGs）通过界面应变管理策略优化PDMS固化比率，平衡应变与表面粘度，结合卷积神经网络实现98.6%的材料识别准确率，并构建了集成传感器、数据处理与显示的实时平台，推动智能机器感知发展。

　　

摩擦电纳米发电机（TENGs）在与不同物体接触时会产生特定的电信号，这使得它们可以应用于材料识别的触觉传感器中。目前提高识别准确性的策略主要集中在传感器结构、工作模式和材料组成上。在这里，我们提出了一种界面应变管理策略，以提升输出性能和识别准确性。所提出的TENG装置包含两个关键部件：一块铜片电极和一层具有不同弹性模量的聚二甲基硅氧烷（PDMS）摩擦电层。有趣的是，该装置的输出性能并不会随着应变能力的提高而单调增加，而是先呈现上升趋势，随后达到饱和状态并最终下降。这种行为是由于在高PDMS固化比例下形成了高粘度的表面，从而产生了界面粘附力，减少了接触-分离过程中的有效接触应力。因此，优化PDMS的固化比例对于平衡界面应变和表面粘度至关重要，从而最大化输出性能。通过利用机器学习，该系统在常温条件下使用基于摩擦电信号特征的卷积神经网络实现了98.6%的材料识别准确率。此外，还开发了一个集成的材料识别平台，该平台结合了基于TENG的传感器、数据处理和显示模块，能够实时采集和解释信号。这项工作为推动材料感知技术向智能机器应用的发展提供了有前景的方法。