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机电工程学院孙立宁教授团队在国际权威期刊《ACS Nano》上发表研究成果

近日,8159金沙登录机电工程学院孙立宁教授团队与新加坡国立大学电气与计算机工程系李正国教授团队联合研发了一款面向智慧物联网的模块化无线无源传感节点——“智能魔方”iCUPE最新研究成果以8159金沙登录机电工程学院为第一单位发表在纳米技术领域权威期刊《ACS NANO》(中科院JCR分区为一区,影响因子18.027,论文题为Intelligent cubic-designed piezoelectric node (iCUPE) with simultaneous sensing and energy harvesting ability toward self-sustained artificial intelligence of things (AIoT)”。8159金沙登录博士生黄曼娟和朱铭鲁副教授为论文共同第一作者,8159金沙登录刘会聪教授、孙立宁教授和新加坡国立大学李正国教授共同通讯作者。8159金沙登录陈涛教授、硕士生冯孝为、汤添益,新加坡国立大学博士生张子轩、郭欣格参与研究。该工作得到了江苏省杰出青年基金、国家重点研发计划等项目的支持。

该成果研究了一个高度集成的无线无源智能传感节点“智能魔方”,仅有六厘米大小。魔方虽小,功能不少,它采用灵活的模块化、可拆卸结构,可以针对不同应用场景定制和替换功能模块。节点中的三轴压电传感器TPS)由基于P(VDF-TrFE)纳米纤维薄膜的低频压电传感梁(LF-PEG)正交分布组成,作为自供电传感器检测振动加速度、频率和倾斜角度等参数,检测分辨率分别达到0.01g、0.01Hz和2°;升频式压电能量收集器FUC-PEG)由LF-PEG和基于PZT厚膜的高频压电发电梁(HF-PEG)组成,可将环境中的低频振动能转换为高频电压输出为节点供电,归一化功率密度达到0.5 mW/cm3/g/Hz。当智能魔方受到外界振动激励时,振动能量收集模块采集振动能发电,中央控制模块采集三轴振动加速度传感信号,先采集一部分数据用于训练深度学习模型,之后便可接收实时数据结合机器学习监测振动的加速度、频率和倾角。然后将数据无线传输至终端电脑来预测状态,实现状态监测。

智能立方压电节点iCUPE的结构及基于节点构建的自供能智慧物联网 

研究者们基于iCUPE搭建了汽车行驶状态监测系统,运行中汽车发动机振动为iCUPE提供能量和传感信息,结合机器学习完成驾驶状态识别并实时显示,实现了实时振动监测和辅助驾驶功能。此外,iCUPE还可用于极端环境如采矿设备运行状态监测,结合数字孪生技术打造可视化数字矿井,能够准确、灵敏地识别矿井泵机的运行状态,及时发现故障并发出预警。总体而言,该智能传感节点无需外部电源、成本低、可持续性高,在环境监测、自动驾驶、智慧工厂、智能家居等领域具有广阔的应用前景

iCUPE在汽车行驶状态监测中的应用,以及与数字孪生技术结合打造数字矿井,监测矿井泵机运行状态的应用 

该成果提出了一种基于压电材料的无线无源智能传感节点iCUPE,在收集环境振动能发电的同时采集和分析振动信号,与人工智能物联网、机器学习和数字孪生等前沿技术融合深化,能够以低成本构建完全自供电的智慧物联网系统。研究者们希望该工作能够打造出连接万物的“智能魔方”,为开发新型AIoT节点和推动智慧城市、工业制造、自动驾驶等领域的数字化转型发展提供启示。

文章DOI: 10.1021/acsnano.2c11366

文章链接:https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsnano.2c11366

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