《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：A double-layer electromagnetic-triboelectric hybrid energy harvester with self-powering and self-sensing capabilities for polar wind speed monitoring
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双层电磁-摩擦纳米发电机混合风能收集器，通过结构优化提升输出电压，结合LTC3588电源模块实现稳定供电，并采用双通道LSTM网络达到99.77%风速识别精度，为极地环境自供电传感器提供解决方案。
李玉宝|张一燕|李明|方连政|胡浩浩|于启乐|齐凌飞
贵州大学机械工程学院，中国贵州省贵阳市550025
摘要
极地地区对气候变化极为敏感，因此风速测量和环境监测至关重要。然而，在偏远环境中为电子设备提供可靠的电源仍然是一个关键挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种电磁发电机（EMG）-摩擦电纳米发电机（TENG）混合式风能收集器，其中EMG模块作为电源单元，TENG模块作为风速感应单元。研究了结构参数对能量转换性能的影响，并采用了双层结构来优化输出性能。实验结果表明，当风速超过7米/秒时，优化后的结构表现出更优的输出性能，且随着风速的升高而提高。在相同的旋转速度下，其输出电压分别比外层和内层结构提高了417.05%和101.03%。集成的LTC3588电源管理模块实现了高效的能量存储和稳定的电压输出。同时，通过利用TENG的高灵敏度输出信号并比较多种算法，采用了双通道长短期记忆网络，实现了99.77%的风速识别精度。总体而言，所提出的双层混合式风能收集器结合了高效的能量转换和可靠的自我监测能力，为极地环境中的自供电传感系统提供了可行的解决方案。
引言
气候变化已成为当今全球面临的主要挑战之一，对生态环境产生了深远影响。极地地区对环境变化特别敏感[1]，因此这些地区的环境监测可以为气候缓解提供重要指导[2]。传感器在这些地区检测环境变化中起着关键作用，但稳定可靠的电源却十分稀缺[3]。传统的化学电池受到能量密度和寿命的限制，这增加了维护成本并增加了环境污染的风险[4]。因此，开发可持续且可靠的能源已成为研究的重点[5]，[6]。环境能量收集技术将自然界的可再生能源转化为电能，包括太阳能[7]、风能[8]、振动能[9]和海洋能[11]。此外，由于极地地区风能资源丰富，风能转换效率相对较高，收集风能可以有效满足这些地区的能源需求。
为了转换能量，研究人员使用了不同的机制——如摩擦电效应[12]、[13]、压电效应[14]、[15]和电磁效应[16]——将环境能量转化为电能。作为一种新型的能量转换方法，TENG通过摩擦电效应和静电感应[17]、[18]将低频且不规则的环境信号转化为电信号。其高灵敏度使其适合作为环境监测的自供电传感器[19]，[20]。与基于法拉第感应定律工作的EMG相比，TENG具有低内阻、高电流输出和良好的可靠性，但需要稳定且相对较强的风速[21]；在高风速下，EMG在能量转换效率上优于TENG[22]。不同的转换机制在不同的场景下具有不同的优势，因此结合多种机制可以有效提高转换效率并扩大能量收集器的应用范围[23]。特别是电磁-摩擦电混合发电机结合了两种方法的优点，同时结构简单、易于制造且应用广泛[24]。
混合式电磁-摩擦电收集器可以有效提高输出电压性能；通过结合两种机制的工作特性，这些收集器可以实现自供电、低功耗的传感和自主环境监测[25]，[26]。提高转换效率和监测精度是研究的重点。为了提升系统效率，廖等人研究了磁铁与线圈之间的间隙对启动风速和转换效率的影响；通过使用基于惯性的自适应间距，他们在不同的风速下实现了高效的转换[27]。雍等人利用单层杯式风速计将来自任何方向的风转化为单向旋转的能力，设计了具有相反开口的双层杯式结构，实现了同轴双向旋转，提高了风能收集效率[28]。采用V形交错结构或添加V形附件可以在低风速下产生更大的振幅，从而增强能量捕获[29]，[30]。柔性材料——轻质、柔韧且高度可变形——非常适合多频段环境收集器[31]。廖等人使用柔性材料减少了摩擦和损耗，采用了自适应堆叠结构，在满足低启动风速、高效率和长寿命要求的同时提高了输出效率[32]。文等人结合了软接触和非接触设计来收集风能，克服了输出稳定性和设备耐用性的关键限制[33]。
结构优化和材料选择可以提高转换效率，但在实际条件下，环境干扰往往会导致收集器的输出电压不稳定，使其不适合直接为电子设备供电[34]。因此，需要电源管理接口电路来稳定和调节输出，增强系统的可扩展性，满足负载需求，并防止设备损坏[35]。研究表明，使用晶体管和齐纳二极管的自适应占空比控制或精确切换可以在一定程度上减少输出电压波动[36]，[37]。基于LTC3588和气体放电管的能量管理电路可以显著抑制输出电压噪声，表现出出色的稳定性和可靠性[38]，[39]。同时，由于TENG具有高输出阻抗和灵敏度，其信号可以用作自我监测的输入；当与深度学习模型结合时，可以实现人类运动和环境变化的实时监测[40]。廖等人使用不同风速下的TENG信号作为自我监测输入，并应用卷积神经网络（CNN）实现了准确的风速识别[30]。宗等人使用长短期记忆（LSTM）网络实现了99.53%的人类状态识别精度[41]；类似的方法已应用于风速和风向识别[42]、列车运行监测[43]和波浪动力学监测[44]。
强风是一种典型的危险天气类型，可能引发沙尘暴、洪水和山体滑坡等次生灾害，对人类生命和基础设施构成严重威胁。在全球气候变化的影响下，极端风事件的频率和强度明显增加，这一点已得到多项气候研究的证实。监测极端地区的风速有助于深入了解气候行为，对航空、海上作业和能源开发非常重要。目前，风速监测主要依赖于传统风速计，但在偏远或恶劣环境中，缺乏稳定的电源严重限制了传感器的部署。为了解决这个问题，本文提出了一种专为高风速环境设计的双转子微型风能收集器。该设备可以实时识别风速变化，并通过高效的转换机制产生大量的电能。经过接口电路的处理后，收集到的能量可以稳定存储并使用，为分布式传感器提供了可靠、可持续的电源，为极端地区传感网络的供电挑战提供了可行的解决方案。
部分摘录
结构设计和工作原理
风能作为一种可再生资源，具有广泛的空间分布、丰富的频谱内容和多尺度适应性，近年来受到了广泛关注。传统的风能收集器通常采用杯式转子配置，将来自任意方向的风转化为单向机械旋转，然后通过电磁感应或TENG效应将机械运动转化为电能。然而，现有设计面临
结论
本文提出并验证了一种双层EMG-TENG混合式能量收集器。通过构建可调间距的转换结构，研究了磁铁与线圈之间的间隙对能量转换效率的影响；实验结果表明，间隙减小时输出电压增加。在此基础上，通过仿真和实验比较了不同磁铁排列对输出性能的影响，发现N-S交替排列
CRediT作者贡献声明
李玉宝：撰写——原始草稿、验证、方法论、正式分析。张一燕：可视化、软件、方法论。李明：调查、数据整理。方连政：撰写——审阅与编辑、软件。胡浩浩：可视化、软件。于启乐：可视化、软件。齐凌飞：撰写——审阅与编辑、监督、资源获取。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文报告工作的竞争性财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（项目编号：52465009）、贵州省基础研究计划（自然科学）（项目编号：QianKeHeJiChu-ZK[2024]YiBan059）、贵州大学的专项课题（项目编号：[2023]27）、贵州省科技创新基地建设项目“智能山地农业装备重点实验室建设”（Qianke Hezhong Yindi [2023] 010）以及贵州大学的一般本科院校的支持。
