用于四分之一波長聲能采集和自驅動邊緣智能感知的3D打印聲學摩擦納米發電機

【引言】
低頻聲能在學術領域和工業界都受到了極大的關注。在我們的生活環境中,低頻聲波波長較長,不易被吸收或隔離。但是,這種機械能如果采用適當的器件設計和能量轉換方法,如壓電法和電磁法,可以將其采集并轉化為電能,有望實現對電子器件的供電。對于壓電器件,通常采用高壓電系數的陶瓷材料,但其與空氣的阻抗不匹配極大影響了聲電轉換效能的提升。對于電磁方式,通常需要線圈、磁鐵等笨重的部件,不利于微弱環境聲能量采集系統的實現。近年來,王中林院士提出的新型摩擦納米發電機(TENG)在聲能采集領域顯示出廣闊的前景。與壓電聲學器件相比,TENG器件常具有軟、柔性的特點,可以顯著降低能量采集器與入射聲波之間的聲阻抗失配,以提高聲能量收集裝置的輸出功率。此外,摩擦電器件具有廣泛的材料選擇性,給器件的制作及實現帶來了極大便利。
到目前為止,已經有幾項研究顯示了TENG在聲波能量收集和自供電傳感方面的潛力。上述器件主要采用實現聲壓增強的亥姆霍茲聲諧振器。然而,當亥姆霍茲諧振腔底部采用柔性膜時,往往會出現聲壓放大效果的降低。此外,基于亥姆霍茲諧振器的聲能采集器對柔性部件的變化非常敏感,這表明要實現最優性能,需要復雜的調試工程。實際上,四分之一波長諧振器是另一種重要的聲學諧振器,與亥姆霍茲諧振器相比,它具有設計簡單、制作方便等獨特的優點。但這種結構在聲學TENG領域還沒有得到足夠的重視。此外,對于聲摩擦納米發電器件,其關鍵部件之一是用于聲波傳播的穿孔板。在以往的研究中,這一層通常由多孔材料組成,如微穿孔鋁、導電織物、泡沫銅等。然而,這些材料的孔徑很難調控,粘滯損失對聲衰減的影響也沒有進行探討,對孔的加工工序也較復雜。
【成果簡介】
針對上述問題,近日,在南京郵電大學謝燕楠教授袁明教授研究團隊,提出了一種3D打印的聲學摩擦納米發電機(A-TENG),具有結構可控、一次性成型、制作簡單、成本低等特點。通過四分之一波長管優異的放大性能及器件參數的合理設計,該系統在100 dB聲壓級激勵下能夠產生4.33 mW的峰值功率輸出,實現對72個LED的驅動。當聲壓級為90分貝時,即可驅動一個商用計算器連續工作,表明其作為低功耗電子設備電源的應用前景。此外,團隊還開發了由A-TENG、AI語音識別芯片和控制電路組成的智能邊緣系統。語音信號首先可以通過A-TENG轉化為電信號,然后由內置預訓練的AI芯片進行邊緣識別和處理,產生相應的指令動作來控制后續電路。該智能邊緣系統無需云計算即可實現實時語音識別,展示了聲學TENG在低功耗、高性價比的物聯網領域的巨大潛力。該成果以題為A 3D-printed acoustic triboelectric nanogenerator for quarter-wavelength acoustic energy harvesting and self-powered edge sensing發表在Nano Energy上(IF 16.602)。
【圖文導讀】
圖1 四分之一波長聲能采集系統的示意圖

(a)聲能收集系統示意圖。
(b)A-TENG裝置原理圖。
(c)FEP膜電暈充電工藝示意圖。
(d)四分之一波長管的第一諧振頻率處的聲壓級。
(e)四分之一波長管的第一諧振頻率處的粒子速度分布。
(f)FEP膜在平面波激勵下的變形示意圖。
圖2 提出的A-TENG裝置的工作機理

圖3 聲能收集系統的電信號表征

(a)聲能收集系統的實驗測量裝置的照片。
(b)聲學系統在不同聲級時的測量輸出電壓。
(c)測量的不同聲級聲系統的輸出短路電流。
(d)在不同負載電阻下測得的輸出功率。
圖4 A-TENG作為直接電源為電子設備供電

(a)聲學系統直接點亮了72個綠色LED。
(b)不帶電池的商用計算器由聲學系統連續驅動。
5 A-TENG對1 kHz內聲頻范圍的響應

(a)在20~1000 Hz范圍內對A-TENG聯合時頻分析的實驗裝置和測量結果。
(b)自供電聲學AI邊緣系統示意圖。
(c-d)在沒有云計算的情況下展示用于實時語音識別的自供電邊緣智能系統。
【小結】
綜上所述,提出了一種3D打印的A-TENG,具有結構可控、一次性成型、制作簡單、成本低的特點。借助于四分之一波長管,在100 dB SPL激勵下,A-TENG可以提供4.33 mW的功率輸出,這足以直接驅動72個LED和一臺商用計算器。此外,還開發了基于A-TENG的自驅動傳感系統,用于智能語音識別。該系統包括將語音信號轉換為電信號的A-TENG、內置并預先訓練好的神經網絡處理傳感信號的AI語音識別芯片和執行指令的控制電路。該智能感知組件無需云計算即可在物聯網的邊緣端實現語音指令識別與控制,是一種低功耗、低成本的智能邊緣系統。通過將TENG與人工智能技術的結合,可構建更全面的智能自驅動系統,將是令人振奮的發展方向。這些智能系統可以部署在物聯網的邊緣,具有獨立于云計算、低功耗、長期運行免維護等優勢。


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