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  在人工智能、可穿戴設(shè)備和人機(jī)交互技術(shù)快速發(fā)展的推動(dòng)下，柔性壓力傳感器正成為構(gòu)建下一代智能界面的關(guān)鍵核心器件。無(wú)論是用于實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)、輔助康復(fù)訓(xùn)練，還是服務(wù)于語(yǔ)音識(shí)別、智能機(jī)器人等系統(tǒng)，高性能壓力傳感器都必須同時(shí)具備高靈敏度、寬檢測(cè)范圍、快速響應(yīng)以及環(huán)境適應(yīng)能力。然而，當(dāng)前主流傳感器大多在性能上存在“兩難”問(wèn)題：提高靈敏度往往會(huì)犧牲量程，擴(kuò)大響應(yīng)范圍又容易降低信號(hào)分辨率，尤其在高壓區(qū)段更容易出現(xiàn)響應(yīng)飽和。此外，溫度變化會(huì)對(duì)電容、電阻等傳感信號(hào)造成干擾，進(jìn)一步降低其在復(fù)雜實(shí)際環(huán)境中的穩(wěn)定性。因此，如何在不增加器件復(fù)雜度的前提下，兼顧高靈敏、寬范圍與多模態(tài)感知功能，成為當(dāng)前柔性傳感器領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題。

  西南大學(xué)張同華/王蜀、河北工業(yè)大學(xué)胡寧、重慶大學(xué)寧慧銘合作開(kāi)發(fā)了一種“基于雙介電層的離子電子壓力傳感器（DLIPS）”，耦合超高靈敏度和寬范圍檢測(cè)，用于溫度/壓力雙模傳感和靜音語(yǔ)音識(shí)別。該傳感器實(shí)現(xiàn)了超高靈敏度（72548.7 kPa^?1）、寬工作壓力范圍（0.001–420 kPa）、極低的檢出限（0.832 Pa）以及超過(guò) 5000 次循環(huán)的卓越耐用性。通過(guò)利用電容和電阻對(duì)壓力和溫度的不同響應(yīng)，集成深度學(xué)習(xí)回歸模型，傳感器可以將溫度和壓力混合信號(hào)進(jìn)行解耦并識(shí)別。由于其超高的靈敏度和檢測(cè)微小壓力波動(dòng)的能力，該傳感器在靜音語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中表現(xiàn)出強(qiáng)大的潛力，對(duì)常用單詞的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98.5%。

  該成果以“Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing”（《基于雙介電層的離子電子壓力傳感器耦合超高靈敏度和寬范圍檢測(cè)，用于溫度/壓力雙模傳感》）為題，發(fā)表在材料科學(xué)領(lǐng)域國(guó)際頂尖期刊Advanced Materials上。

創(chuàng)新設(shè)計(jì)和優(yōu)異的傳感性能

  圖1展示了DLIPS的設(shè)計(jì)理念與應(yīng)用。研究團(tuán)隊(duì)利用天然蠶繭的多孔結(jié)構(gòu)，制備出高介電常數(shù)的蠶繭離子凝膠（SCOG），作為傳感器的上層介電材料。下層則采用高壓縮性的開(kāi)孔聚氨酯泡沫（PU foam），形成雙介電層結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不僅提高了傳感器的靈敏度，還擴(kuò)展了其工作壓力范圍。基于該結(jié)構(gòu)的DLIPS利用機(jī)器學(xué)習(xí)還能成功對(duì)溫度和壓力進(jìn)行解耦，并在靜音語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)中表現(xiàn)出巨大的潛力。

圖1. DLIPS 的示意圖和應(yīng)用。a）DLIPS的設(shè)計(jì)及結(jié)構(gòu)示意圖。b）通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)溫度和壓力解耦。c） DLIPS 對(duì)揚(yáng)聲器在10 Hz下產(chǎn)生的細(xì)微振動(dòng)的響應(yīng)，以及從小波變換分析得出的電容信號(hào)的相應(yīng)時(shí)頻分布。d）使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)基本詞匯進(jìn)行靜音語(yǔ)音識(shí)別。

  圖2闡明了DLIPS的傳感機(jī)制。雙介電層結(jié)構(gòu)由低介電常數(shù)、高可壓縮性的介質(zhì)層（LPL）和高介電常數(shù)的介質(zhì)層(HPL) 組成。這兩層協(xié)同工作：LPL充當(dāng)在低壓下的機(jī)械緩沖器，將初始電容保持在個(gè)位數(shù)pF水平，從而提供較低的基線。隨著壓力的增加，HPL內(nèi)的導(dǎo)電物質(zhì)逐漸接觸金電極，形成有效的電雙層，導(dǎo)致電容急劇增加。在較高壓力下，系統(tǒng)進(jìn)入飽和狀態(tài)，產(chǎn)生穩(wěn)定且較高的電容響應(yīng)。

  此外，作為DLIPS的核心設(shè)計(jì)，LPL降低了初始電容并為有效介電常數(shù)的變化提供了空間；HPL提供導(dǎo)電離子和出色的機(jī)械性能，實(shí)現(xiàn)了高效的離子遷移。因此，這些材料的高可壓縮性和多孔結(jié)構(gòu)是必不可少的，因?yàn)樗鼈兲峁┝说?/span>且有效彈性模量以及較小的初始接觸面積，并為改變有效介電常數(shù)創(chuàng)造了有利條件，這對(duì)于在DILIPS中實(shí)現(xiàn)高靈敏度和寬工作壓力范圍至關(guān)重要。

圖2. 蠶繭和蠶繭離子凝膠的表征以及DLIPS的傳感機(jī)制。a） 蠶繭的SEM圖像。b）蠶繭離子凝膠的共聚焦顯微鏡圖像。c）DLIPS在不同壓力下的微觀形貌和傳感機(jī)理。圖像中的紅色虛線代表PU泡沫與蠶繭離子凝膠之間的接觸面。d） DLIPS、蠶繭離子凝膠和 PU 泡沫的應(yīng)力/應(yīng)變曲線。

  圖3展示了DLIPS的傳感性能。該傳感器在6–100 kPa壓力區(qū)間內(nèi)的靈敏度高達(dá)72548.7 kPa^-1，工作區(qū)間覆蓋0.001–420 kPa，響應(yīng)時(shí)間和恢復(fù)時(shí)間快至30 ms和60 ms，對(duì)連續(xù)壓力和不同頻率的壓力表現(xiàn)出優(yōu)異的響應(yīng)，檢測(cè)下限可達(dá)0.832 Pa，耐久性超過(guò)5000次循環(huán)。這些性能指標(biāo)在柔性壓力傳感器領(lǐng)域處于領(lǐng)先水平。

圖3. DLIPS的傳感性能。a）傳感器的靈敏度。b）傳感器的響應(yīng)和恢復(fù)時(shí)間。c）傳感器在連續(xù)壓力下的電容變化曲線。d）傳感器在各種壓力下的電容變化。e） 傳感器檢測(cè)到的高頻壓力信號(hào)的電容變化曲線。f）傳感器最小壓力檢測(cè)的電容變化曲線。g）傳感器的耐久性測(cè)試。h）傳感器的傳感性能比較。

溫度/壓力雙模態(tài)感知與解耦

  圖4展現(xiàn)了DLIPS對(duì)溫度和壓力的雙模態(tài)感知與解耦。得益于蠶繭離子凝膠在不同溫度下載流子遷移率的變化特性，研究團(tuán)隊(duì)利用電容與電阻雙通道輸出信號(hào)，并引入深度學(xué)習(xí)回歸模型，有效解耦溫度與壓力混合信號(hào)，實(shí)現(xiàn)雙模態(tài)精準(zhǔn)感知。在30–50°C溫度區(qū)間內(nèi)，溫度和壓力感知線性度高達(dá)0.999和0.991，回歸模型的平均絕對(duì)百分誤差（MAPE）分別為壓力7.139%、溫度0.403%，展現(xiàn)出高度精確的環(huán)境適應(yīng)能力。

圖4. 溫度和壓力信號(hào)的耦合和解耦。在 0–90 kPa 壓力和 30–50 °C 溫度（以 5 °C 為增量）下DLIPS的a）電容響應(yīng)，b）相對(duì)電容變化和 c）電阻響應(yīng)。d） 傳感器對(duì)壓力和溫度組合刺激的響應(yīng)示意圖，以及用于去耦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以電容和電阻為輸入，壓力和溫度作為輸出。e）使用電容數(shù)據(jù)、電阻數(shù)據(jù)及其組合訓(xùn)練的模型的訓(xùn)練損失與歸一化紀(jì)元數(shù)的關(guān)系。f）溫度和 g）壓力的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的比較。h）40 °C 的溫度測(cè)試室的紅外圖像。i）從壓力傳感器獲取的電容和電阻信號(hào)，以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)的相應(yīng)壓力和溫度值。

靜音語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)現(xiàn)

  研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步將傳感器應(yīng)用于靜默語(yǔ)音識(shí)別（Silent Speech Recognition, SSR）場(chǎng)景中。通過(guò)在喉部佩戴DLIPS，采集說(shuō)話者在不發(fā)聲狀態(tài)下的喉部肌肉活動(dòng)所引起的微小皮膚變形信號(hào)，結(jié)合LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，傳感器可實(shí)現(xiàn)對(duì)“hello”、“no”、“yes”等6個(gè)常用詞的準(zhǔn)確識(shí)別，整體識(shí)別率高達(dá)98.5%。該技術(shù)有望在聾啞人輔助交流、隱蔽語(yǔ)音交互、智能穿戴設(shè)備等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。

圖5. 通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助分析實(shí)現(xiàn)靜音語(yǔ)音識(shí)別。a）靜音語(yǔ)音識(shí)別過(guò)程和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的示意圖。b）DLIPS對(duì)10 Hz音頻信號(hào)引起的結(jié)構(gòu)共振的電容響應(yīng)。插圖：10 Hz時(shí)音頻感應(yīng)振動(dòng)的時(shí)間/位移曲線。c）電容信號(hào)響應(yīng)10 Hz音頻刺激的小波變換分析。d）DLIPS電容對(duì)歸一化振幅為0.008的10 Hz音頻信號(hào)的響應(yīng)。e）DLIPS電容對(duì)歸一化幅度為0.01的10 Hz音頻信號(hào)的響應(yīng)。f）在正常發(fā)音、低語(yǔ)和默讀下，來(lái)自六個(gè)基本單詞的正常發(fā)音聲波形和相應(yīng)的DLIPS電容響應(yīng)。g）從四名參與者那里收集的數(shù)據(jù)集，用于基于深度學(xué)習(xí)的分類。h）使用t-SNE算法的分類可視化。i）說(shuō)明SSR分類準(zhǔn)確性的混淆矩陣。j）不同基于傳感器的平臺(tái)的語(yǔ)音識(shí)別準(zhǔn)確性比較。

  該研究提出的雙介電層離子電子壓力傳感器（DLIPS），通過(guò)引入天然蠶繭離子凝膠與高壓縮性泡沫結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了柔性傳感器在靈敏度、響應(yīng)范圍和多模態(tài)識(shí)別能力上的全面突破，充分展示了自然材料與智能算法深度融合的巨大潛力。通過(guò)與深度學(xué)習(xí)模型協(xié)同設(shè)計(jì)，該器件不僅具備出色的溫度/壓力信號(hào)解耦能力，更成功拓展至靜音語(yǔ)音識(shí)別等實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，體現(xiàn)了其作為下一代智能人機(jī)界面核心器件的應(yīng)用價(jià)值。

  研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、重慶市自然科學(xué)基金、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)、重慶市教委科研項(xiàng)目、河北省自然科學(xué)基金及JMRH科技創(chuàng)新項(xiàng)目等多項(xiàng)基金資助。

  論文信息

  Dual-Dielectric-Layer-Based Iontronic Pressure Sensor Coupling Ultrahigh Sensitivity and Wide-Range Detection for Temperature/Pressure Dual-Mode Sensing

  Jianyu Pu, Yuantao Zhang, Huiming Ning*, Yuanhao Tian, Chenxing Xiang, Hui Zhao, Yafeng Liu, Alamusi Lee, Xinglong Gong, Ning Hu*, Tonghua Zhang* and Shu Wang*

  Adv. Mater., 2025

  https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202503926

第一作者簡(jiǎn)介

蒲建渝，西南大學(xué)2023級(jí)碩士研究生，研究方向?yàn)槿嵝灾悄軅鞲胁牧霞肮δ懿牧�。目前已�?/span>Adv. Mater., Nano Mater. Sci., Polymers等國(guó)際期刊發(fā)表論文4篇。

通訊作者簡(jiǎn)介

寧慧銘，重慶大學(xué)副教授，主要從事復(fù)合材料力學(xué)，結(jié)構(gòu)和功能復(fù)合材料設(shè)計(jì)制備評(píng)價(jià)等領(lǐng)域的研究工作。目前已在復(fù)合材料領(lǐng)域的一流國(guó)際期刊上發(fā)表SCI 收錄論文70余篇，申請(qǐng)發(fā)明專利10余項(xiàng)，論文他引2000多次。近年來(lái)主持和參與了“十三五”裝備預(yù)研領(lǐng)域基金，國(guó)家自然科學(xué)基金以及航空發(fā)動(dòng)機(jī)及燃?xì)廨啓C(jī)重大專項(xiàng)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目等十余項(xiàng)重要科研項(xiàng)目。

胡寧，河北工業(yè)大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師。獲得過(guò)國(guó)家特聘專家、杰青（B）、國(guó)務(wù)院政府特貼專家等榮譽(yù)。1981-1991年在重慶大學(xué)完成本科-博士教育，之后在南京航空航天大學(xué)、日本東北大學(xué)、清華大學(xué)、約翰·霍普金斯大學(xué)、日本千葉大學(xué)等單位工作，歷任博士后-助理教授-副教授-教授，2013年回國(guó)時(shí)任日本千葉大學(xué)教授、機(jī)械系主任和人工系統(tǒng)科學(xué)專攻長(zhǎng)；2013-2019年在重慶大學(xué)工作，創(chuàng)建了航空航天學(xué)院并任首任院長(zhǎng)；2019年調(diào)河北工業(yè)大學(xué)工作。他長(zhǎng)期從事計(jì)算固體力學(xué)、功能·結(jié)構(gòu)納米復(fù)合材料、結(jié)構(gòu)和材料的無(wú)損檢測(cè)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)技術(shù)等研究，取得了不少創(chuàng)新性成果。出版英文書籍3部、中文書籍2部，申請(qǐng)和獲批中日專利50余項(xiàng)，部分實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，發(fā)表期刊論文600余篇，被引用27000次，H-Index=80。他長(zhǎng)期從事材料力學(xué)、復(fù)合材料力學(xué)、計(jì)算力學(xué)等課程的教學(xué)工作，指導(dǎo)了大量博士和碩士研究生�，F(xiàn)任教育部航空航天教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員、中國(guó)復(fù)合材料學(xué)會(huì)理事、中國(guó)力學(xué)學(xué)會(huì)常務(wù)理事、河北省力學(xué)學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、重慶市通用航空學(xué)會(huì)常務(wù)副理事長(zhǎng)、天津航空學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)、日本復(fù)合材料學(xué)會(huì)評(píng)議員、十余份國(guó)內(nèi)外期刊的副主編/編委等。

張同華，西南大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，山東德州夏津人。大學(xué)畢業(yè)于中國(guó)紡織大學(xué)紡織工程一系，碩士畢業(yè)于青島大學(xué)紡織服裝學(xué)院，博士畢業(yè)于東華大學(xué)紡織學(xué)院。1995年至2001年，曾在山東德棉集團(tuán)德棉股份有限公司工作6年，從事紡織技術(shù)研發(fā)工作；2008年3月至今，在西南大學(xué)從事教學(xué)科研工作，期間赴澳大利亞迪肯大學(xué)做訪問(wèn)學(xué)者。國(guó)家一流專業(yè)建設(shè)點(diǎn)“紡織工程”專業(yè)負(fù)責(zé)人，“纖維材料與現(xiàn)代紡織技術(shù)”研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，教育部紡織類專業(yè)教指委纖維分會(huì)委員，全國(guó)紡織機(jī)械與附件標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)器材分會(huì)委員，云南省科技廳科技特派員，江蘇省委組織部“雙創(chuàng)人才”，四川省宜賓市“領(lǐng)軍人才專家工作站”負(fù)責(zé)人。

王蜀，西南大學(xué)青年教師，主要從事柔性傳感材料及器件、柔性防護(hù)結(jié)構(gòu)復(fù)合材料、結(jié)構(gòu)功能一體化智能復(fù)合材料等領(lǐng)域的研究工作。目前已在Adv. Mater., Nano Mater. Sci., Mater. Horiz., Compos. B: Eng.等國(guó)際期刊發(fā)表論文20余篇，論文他引400余次。近年來(lái)主持和參與了國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金，重慶市自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目，“十三五”裝備預(yù)研領(lǐng)域基金，中國(guó)兵器裝備集團(tuán)西南技術(shù)工程研究所多項(xiàng)橫向項(xiàng)目，中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)等科研項(xiàng)目。