研究背景
液压泵是机械系统的重要组成部分，其能否稳定高效地运行直接影响液压乃至整个机械系统的性能和效率。目前对液压泵等机械设备的监测主要采用振动或声音信号监测，但接触式或侵入式的振动信号测量会影响泵的正常运行，商业麦克风的声音信号监测也存在成本高，受噪声干扰大，需要频繁充电或更换电池等问题。因此，开发一种安装拆卸便捷、无需电源和非接触的液压泵状态监测传感器具有重要意义。
摩擦纳米发电机(TENGs)作为一种新型的机电换能技术，在能量收集和自供电传感等方面得到了广泛应用。尤其在声音这种微振动信号上，许多研究者已经开发了多种基于摩擦电的声学传感器，并将其广泛应用于语音识别和人机交互领域。然而，此类传感器在机械设备监测中的应用还未曾被报道，若能利用摩擦电声传感器的自供电、非接触特性，对其进行智能监测，可以实现机械系统的低成本、高可靠性、无干涉监测，优化机械系统管理，增强安全性，提高生产效率。
文章概述
近日，中南大学申儒林/代国章团队采用掺杂BaTiO3的PVDF纳米纤维膜构建摩擦电声传感器 (PB-TAS)，并创新性地将其用于柱塞泵的工况监测，首次实现了此类传感器在机械设备领域的应用。PB-TAS具有20-20,000 Hz的超宽频率响应范围，有效覆盖了柱塞泵运行声音的特征频段(2000 Hz以内)。此外，PB-TAS还具有4.40 V/Pa(85 dB时) 的超高灵敏度，以及0.1 Hz的超高频率分辨率，促进了器件对柱塞泵声音特征频率的高精度匹配和识别。在此基础上开发的智能泵工况识别(IPWCR)系统，实现了对柱塞泵15种不同运行状态的实时识别和运行参数的实时显示，识别精度达到了95.2 %。该工作拓宽了摩擦电声传感器的应用领域，为机械设备状态监测和智能管理提供了新思路。该成果以“High-sensitivity and high-resolution triboelectric acoustic sensor for mechanical equipment monitoring”为题近日发表在Nano Energy上。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.110450
图文导读
图1. 智能泵工况识别 (IPWCR) 系统。(a) 由电机驱动的柱塞泵。(b) 利用PB-TAS和示波器采集声音信号。(c) 通过深度学习技术进行数据处理。(d) 柱塞泵工况的识别和显示。
图2. PVDF/BTO纳米纤维膜的制备与表征。(a) 静电纺丝法制备纳米纤维膜。(b-i) 电纺PVDF/BTO纳米纤维膜的SEM图像，(b)-(ii-vi) 掺杂0-12 wt% BTO的PVDF纳米纤维的SEM图像。(c) PVDF粉末和掺杂不同浓度 (0-12 wt%) BTO的PVDF纳米纤维的FTIR光谱，以及 (d) β相含量的变化。。
图3. PB-TAS的结构和工作原理。(a) PB-TAS的展开结构。(b) PB-TAS的实物照片。(c) 声驱动下PB-TAS产生电信号的过程。
图4. PB-TAS的输出性能和声响应性能。(a) PB-TAS在20-8000 Hz扫描频率下的输出电压。(b) PB-TAS的尺寸和 (c) 电纺纳米纤维膜的厚度对器件频谱的影响。(d) PB-TAS在105 dB和不同声源距离下的开路电压VOC。(e) 声源距离为1 cm和不同声压级下，PB-TAS的输出电压。插图：PB-TAS对噪声与目标声音信号的声学响应差异 (声压级为70 dB)。(f) PB-TAS的频率精度。(g) PB-TAS的方向图。(h) PB-TAS的耐久性和稳定性。
图5. PB-TAS用于柱塞泵的声音特征频率获取和工况识别。(a) 在500 r/min和5 MPa的条件下，PB-TAS采集的 (i) 时域信号和 (ii) 傅里叶变换频谱。(b) 在1000 r/min和5 MPa的条件下，PB-TAS采集的 (i) 时域信号和 (ii) 傅里叶变换频谱。(c) 在1500 r/min 和5 MPa的条件下，PB-TAS采集的 (i) 时域信号和 (ii) 傅里叶变换频谱。(d) 柱塞泵在相同转速 (1500 r/min) 不同压力 (1-20 MPa) 下的频谱比较。(e-i) 柱塞泵工况的声音识别过程。(e-ii) 卷积神经网络模型的结构。(f) 模型的训练和测试准确率。(g) 测试集中预测标签与真实标签的混淆矩阵。(h) IPWCR系统对柱塞泵工况的实时识别和显示。
总结
本文通过静电纺丝技术构建了一种基于柔性纳米纤维膜的PB-TAS摩擦电声传感器，并将其创新性地应用于机械设备监测。该传感器具有20-20,000 Hz的超宽频率响应范围，4.40 V/Pa(85 dB时)的超高灵敏度，以及低至0.1 Hz的超高分辨率，使其能够准确捕捉柱塞泵工作声音的特征频率。通过将PB-TAS与深度学习技术相结合，开发了IPWCR系统，实现了对柱塞泵15种不同工况的实时识别，识别准确率达到95.2 %。这也是摩擦电声传感器在机械设备监测中的首次应用。与传统传感设备相比，PB-TAS具有自供电、非接触、制作简单、成本低和安装方便等优点，可在不干扰泵正常运行的情况下进行高精度状态监测。此外，通过将PB-TAS与机械设备结合，扩展了目前普遍用于语音识别和人机交互的声学TENG的应用范围，为设备智能监测提供了一种新的途径。
展望未来，PB-TAS在机械领域还具有广阔的应用前景。可以利用PB-TAS在柱塞泵或其他机械设备中实现故障定位和诊断，提供早期故障预警，促进机械设备的稳定运行和高效维护。
编辑：麦克西 | 审核：树屋鼠
