Powering and Sensing Advances in TENGs for Self‐Powered Sensing Systems Design

摩擦电效应 解耦(概率) 能量收集 计算机科学 可穿戴计算机 可穿戴技术 系统工程 高效能源利用 电阻抗 电气工程 能量(信号处理) 系统设计 电子工程 纳米技术 能源管理 光学(聚焦) 机械能 工程类 纳米机电系统 材料科学 功能(生物学) 能量转换 电源管理 智能系统
作者
Chuang Ye,Ruichao Zhang,Hao Sun,Shuhai Liu
出处
期刊:Small [Wiley]
卷期号:22 (19): e14433-e14433
标识
DOI:10.1002/smll.202514433
摘要

Self-Powered sensing systems based on triboelectric nanogenerators (TENGs) have attracted significant attention across various fields, including healthcare, wearable sensing, and environmental monitoring due to their ability to harvest ambient mechanical energy and convert the energy into electricity; simultaneously, their electrical output, which is sensitive to mechanical inputs (e.g., force, frequency) and environmental factors (e.g., humidity, temperature), enables them to function directly as sensors. Over the past decade, research efforts have primarily focused on enhancing TENG output and extending application scenarios through material modifications and device designs, alongside stabilizing its output performance via energy management circuits. Recently, significant advances have been made in improving TENG's powering performance using strategies such as impedance decoupling (e.g., synchronous switch, shunt circuit) and self-calibration, which also substantially enhance the sensing accuracy of self-powered sensing. Here, we systematically review the evolution of TENG-based self-powered sensing over the past decade first, then focus on recent progress, particularly in enhancing the powering performance of TENG for accurate self-powered sensing, and propose guidelines for constructing self-powered sensing systems. Finally, we discuss the current challenges and prospects for TENG development in self-powered sensing.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
haha完成签到,获得积分10
刚刚
It完成签到 ,获得积分10
刚刚
nuantong1shy完成签到,获得积分10
刚刚
WM完成签到,获得积分10
刚刚
万金油完成签到,获得积分10
1秒前
傲娇时光完成签到,获得积分10
1秒前
九月完成签到,获得积分10
3秒前
鳗鱼傲柏完成签到,获得积分10
3秒前
hyman1218完成签到 ,获得积分10
3秒前
weiCli完成签到,获得积分20
3秒前
3秒前
鱼山发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
勤奋靖易完成签到,获得积分10
4秒前
chenxiang发布了新的文献求助10
5秒前
魔山西红柿完成签到,获得积分10
5秒前
一只滦完成签到,获得积分10
5秒前
谨慎的花生完成签到,获得积分10
5秒前
李狗蛋完成签到,获得积分10
6秒前
聪慧不可完成签到,获得积分10
6秒前
侯妍冰完成签到,获得积分10
8秒前
小梦完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
sdd211完成签到,获得积分10
8秒前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
huang应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
天天快乐应助科研通管家采纳,获得30
9秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得30
9秒前
王令完成签到,获得积分10
9秒前
拼搏的败完成签到 ,获得积分10
9秒前
Iris完成签到,获得积分10
10秒前
NiL完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
zhang完成签到,获得积分10
11秒前
华仔应助侯妍冰采纳,获得10
11秒前
可靠的千凝完成签到 ,获得积分10
12秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Mechanisms of Photosynthesis, 4th Edition 1000
Organic Reactions, Volume 116 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7253008
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8875175
关于积分的说明 18735271
捐赠科研通 6933598
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3199840
关于科研通互助平台的介绍 2374606
邀请新用户注册赠送积分活动 2174506