首页

学院快讯
首页-> 学院快讯-> 正文
姚永明和李天宇团队在无人机及自供电传感领域持续取得进展
发布时间:2024-07-26        作者:李天宇        编辑:李天宇       浏览:

能量收集与传感技术是新能源和新质生产力发展的重要驱动力,摩擦纳米发电机(TENG)在新能源开发利用和自供电传感领域展现出巨大潜力,能够高效地收集非常规能源,能够有效地将微小机械能转换为电信号实现灵敏检测。近日,我院姚永明教授和李天宇副教授团队,围绕低空经济国家战略性新兴产业和环境保护国家基本国策,依托吉林省航空绿色高效新能源氢燃料电池技术科技资源服务平台,在基于摩擦纳米发电机的无人机及自供电传感技术领域持续取得进展,在国际顶级学术期刊Advanced Energy Materials(1篇,IF=24.4)、Nano Energy(2篇,IF=16.8)和ACS Applied Materials & Interfaces(1篇)发表了系列高水平学术论文。

团队在Advanced Energy Materials期刊发表《Bidirectional Rotating Turbine Hybrid Triboelectric-Electromagnetic Wave Energy Harvester for Marine Environment Monitoring》(论文1),其中李天宇为第一作者,姚永明为共同通讯作者,硕士生王啸等参与了研究工作;在Nano Energy期刊发表《Self-Powered System for Real-Time Wireless Monitoring and Early Warning of UAV Motor Vibration Based on Triboelectric Nanogenerator》(论文2),其中博士生王宽宽为第一作者,李天宇为共同通讯作者;在Nano Energy期刊发表题为《A bioinspired triboelectric wireless anemometer with low cut-in wind speed for meteorological UAVs》(论文3),其中博士生刘懿锌为第一作者,李天宇为共同通讯作者。以上工作与中国科学院北京纳米能源与系统研究所程廷海研究员团队进行了合作研究。团队在ACS Applied Materials & Interfaces期刊发表《A Triboelectric–Electromagnetic Hybrid Generator for Harvesting River Energy and Wind Energy for River Ecosystem Monitoring》(论文4),其中李天宇为第一作者,姚永明为通讯作者,硕士生黎晨曦等参与了研究工作。

论文1提出一种用于海洋环境监测的双向旋转涡轮混合摩擦电电磁波能量收集器该系统结合了TENG、带行星齿轮系统的电磁发电机(EMG)和驱动涡轮机,TENG和EMG组件的峰值功率输出分别为115和350 mW,功率密度为32.55和329.78 W m-3。该项工作提供了一种有效的方法来放大水波力,增强了实际海洋环境监测的能量收集能力。

论文2提出了一种基于TENG的无人机电机振动实时无线监测和预警自供电系统,设计了具有磁性弹簧结构的振动传感器(AV-TENG)用于监测无人机电机振动。实验结果表明,磁性弹簧具有良好的稳定性,AV-TENG可以实现宽频带的频率检测。该项工作构建了一个成本低廉、易于制造的信号采集系统,实现了对无人机电机振动频率和加速度的监测,实现了预警,有望推动无人机领域的发展以及摩擦纳米发电机的实际应用。

论文3提出一种基于TENG的用于气象无人机的低切入风速仿生摩擦电无线风速计(BOW-TENG)。该研究受猫头鹰翅膀的启发,确定了具有优异气动特性的翼型结构,开发出重量轻、成本低、切入风速低的风速传感器,在1.6~10.7m/s范围内能准确检测风速。同时设计了一种经济高效的摩擦电信号处理系统,将BOW-TENG集成到无人机中。该项工作结合了仿生学,提出了无人机摩擦电传感器的实际应用,以及在气象无人机监测领域开发风速传感器的解决方案。

论文4提出了一种电磁-摩擦复合纳米发电机(CX-TEHG),包括用于测量流速的摩擦电纳米发电机(W-TENG)以及测量水位上升速度的摩擦纳米发电机(F-TENG)。为高效收集水流能,通过行星齿轮组对河流能驱动的W-EMG进行增速,风能驱动F-EMG进行能量收集,实现风能和水流能的多能量收集。该项工作通过低成本的信号采集系统和信息传输系统对流速、水位上升速度、温度、湿度、水质等进行信息采集,实现对河流生态环境的全方位监测。

论文1链接:https://doi.org/10.1002/aenm.202400313

论文2链接:https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.110012

论文3链接:https://doi.org/10.1016/j.nanoen.2024.109917

论文4链接:https://doi.org/10.1021/acsami.4c02743

版权所有 7026威尼斯(老品牌-MGM认证)官网-Best App Store  地址:吉林省长春市人民大街5988号

电话:0431-85095428   邮编:130025