近日，jdb电子 朱雨田教授团队联合南开大学刘遵峰教授，在智能纤维传感与人机交互领域取得新进展。相关成果以 “Seamlessly Integrated, High-Output and Robust Triboelectric Nanoyarns: Continuously Electrospun Core-Sheath Architectures for Multimodal Sensing Platforms” 为题，发表在国际知名期刊 Advanced Functional Materials（2025，影响因子19）上。

织物基摩擦电纳米发电机（TENG）因其自供电的特性，在能量收集和智能传感领域引起了广泛关注。然而，目前基于织物的TENG主要采用多层结构，这种多层结构提高了材料刚性带来了界面稳定性的问题，同时不易集成到日常的服装中。

为应对这些局限性，研究团队成功制备了单电极同轴纳米纱线TENG（CNY-SE-TENG）。该TENG结构将镀银尼龙导电纱芯与含有无铅钙钛矿Cs₃Bi₂Cl₉纳米晶的PVDF-TrFE复合鞘层相结合。通过这种多尺度结构设计：1）分子尺度上通过引入Cs₃Bi₂Cl₉与PVDF-TrFE产生相互作用，增强PVDF-TrFE的β相结晶度和介电性能;2）微纳尺度上通过静电纺丝工艺优化表面形貌，增强表面粗糙度；3）宏观尺度上通过核壳结构设计消除了复杂的多层组装工序，为TENG的无缝集成提供了可能；实现了TENG输出性能与稳定性的同步提升。CNY-SE-TENG与织物的集成展现出固有的自供电传感能力，具有高灵敏度（3.64 V kPa⁻¹）、宽检测范围（最高可达50 kPa）、高耐久性（＞50000次循环）和优异穿着舒适性的特点，充分验证了其在下一代自供电可穿戴设备中的实际应用潜力。

图1. 同轴纳米纱线（CNYs）的制备与表征；a) 连续共轭静电纺纱制备CNYs的示意图；b) PVDF-TrFE/Cs₃Bi₂Cl₉ CNYs的光学照片：i) 成卷的CNYs，ii) 承受500g重量，iii) 十字绣"HZNU"图案，iv) 编织成斜纹织物；c) Cs₃Bi₂Cl₉微晶的XRD图谱；d) Cs₃Bi₂Cl₉的SEM图像及相应元素分布图；e) Cs₃Bi₂Cl₉与PVDF-TrFE相互作用示意图；f) 纯PVDF-TrFE和PVDF-TrFE/Cs₃Bi₂Cl₉复合材料的F 1s谱图；g) Cs₃Bi₂Cl₉及PVDF-TrFE/Cs₃Bi₂Cl₉复合材料的Cl 2p谱图；h) PVDF-TrFE及其复合材料的ν_as(CH₂)基团FT-IR光谱。

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图2. 单电极同轴纳米纱线TENG（CNY-SE-TENG）的应用演示一。a) 智能古筝系统的工作流程示意图；b) 演奏《茉莉花》旋律时智能古筝系统的输出信号；c) 集成在手套指关节处的CNY-SE-TENG摩尔斯电码传输系统示意图；d) 指关节上的CNY-SE-TENG编码数字序列“2025”的输出电压信号。

图3. CNY-SE-TENG的应用演示二。a) 织物识别工作流程示意图；b) 六种织物的摩擦电信号特征；c) 从六种织物采集的数据集可视化；d,e) 训练周期内的训练和测试准确率(d)与损失值(e)；f) 六种织物识别的混淆矩阵。

该研究通过连续共轭静电纺纱制备的纳米纱线，在能多个应用场景种展现出良好的潜力：

1）智能音乐接口：基于CNY-SE-TENG阵列构建了智能古筝系统，将纱线替换传统琴弦，演奏过程中，指腹拨弦动作可激发相应的电压信号，由ESP32单片机通过定制化电路进行信号采集与处理，并转换为控制指令驱动音频模块发声。该系统不仅能准确演奏五声音阶的连续旋律，还可再现《茉莉花》等经典旋律，验证了其在传统乐器数字化与智能音乐交互方面的可行性。

2）自供电通信系统：将CNY-SE-TENG集成于手套指关节处，利用不同弯曲角度产生的电压脉冲幅度差异进行编码识别：30°以下弯曲产生低幅脉冲（对应“.”），90°弯曲产生高幅脉冲（对应“-”）。使用者通过时序控制手指动作，成功实现数字序列“2025” 的编码与识别，展示了其在人机交互与简易通信领域的应用可能性。

3）智能织物识别：针对二维结构TENG在织物识别中的局限性，将一维CNY-SE-TENG集成于手套食指腹侧。当纱线滑过不同纹理织物时，因接触分离差异产生具有特异性的电压波形。通过构建一维卷积神经网络（1D-CNN）对六类织物的信号进行分析，模型在测试集上达到95.83%的准确率，混淆矩阵显示其对各类纹理均具备高精度识别能力，为基于摩擦电信号的织物表面形貌识别提供了新的思路。

jdb电子 硕士研究生陈轶群和博士后黄金荣为论文第一作者，朱雨田教授、陈建闻副教授与南开大学刘遵峰教授为共同通讯作者。jdb电子 为论文第一完成单位。