自动驱动的多传感器,具有电磁和三电能收获,用于无线监控每一个膝关节运动

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 收集能源 收集能源

背景情况:

• 物体人工智能 (AIoT) 提供了方便的健康监测,但面临着高数据/能源消耗和传统电源局限性的挑战.
• 现有的无线健康监测系统难以平衡便利性与多式联网数据传输和电力需求.
• 单个传感器设置不足以实现全面的无线健康跟踪.

研究的目的:

• 设计一种混合能源收割机,能够为无线人类健康监测系统提供动力.
• 开发一个实时远程监测膝盖曲状态的系统.
• 整合能源发电与多式联通传感,以有效地跟踪膝盖健康状况和临床康复.

主要方法:

• 设计了一个混合膝盖曲能源收割机,集成了两个电磁发电机 (EMG) 和两个 triboelectric纳米发电机 (TENG).
• 为电源管理和角度传感实施了两级电容器方案,利用低压锁定 (UVLO) 进行系统唤醒.
• 使用TENG用于灵活的压力传感,并从无线数据接收间隔确定运动频率.
• 开发了一台定制的基于Web的蓝牙主机计算机,用于实时显示运动数据.

主要成果:

• 混合收割机实现了最大的EMG输出功率1.09W在1.5Hz和180°.
• 该系统成功地将发电与角度和压力传感集成在一起.
• 实时无线监控膝盖曲状态被证明是长距离的.
• 该系统有助于无线膝盖健康跟踪和临床康复.

结论:

• 开发的混合能源收割机有效地解决了AIoT健康监测中的电力和数据挑战.
• 该系统可有效,无线和远程监控膝盖生物力学,用于康复.
• 能源采集和传感的协同集成为可穿戴健康技术提供了一个有希望的解决方案.