在一维传感纤维的制备过程中，纺丝液中的DMF与水分子在凝固浴中快速交换引起TPU分子链聚集，从而形成宏观纤维。该纤维制备方法简单，速度可达168 m/h。纤维的应力应变测试结果表明，离子液体的加入不会对纤维的机械性能造成明显影响，且该纤维可以轻松弯曲和打结，具备良好的可编织性能。元素扫描结果表明，离子液体的特征元素在纤维中均匀分布。

一维传感纤维的制备工艺及性能将制备的传感纤维编织为介电层，并置于两层织物电极中间，以制备全纤维基压力传感器。该压力传感器的监测范围为2~160 kPa，且具备170 ms的响应时间。在最大压力的负载-卸载过程中，滞后性仅有25.18%。研究人员对传感器进行灵敏度测试发现，其灵敏度可分为四个阶段，其中最高灵敏度高达8.8399 kPa-1。此外，通过10000次重复压力实验，证明该传感器具备可重复性能。与其他报道中的传感器相比，该传感器在监测范围和灵敏度方面具备显著优势。

压力传感器的传感原理及性能离子液体赋予该传感纤维优异的温度传感性能，将传感纤维外部涂覆水性聚氨酯（WPU）涂层后，即可作为独立的温度传感器使用，其中涂层可有效防止环境中水分子对温度监测的干扰。在温度升高时，传感器表现出典型的负温度系数效应。在25~40 ℃的温度区间内，传感器的相对电阻变化率几乎保持稳定，并可以用于监测呼吸引起的口罩温度的变化，具备较高的精度。将独立的温度传感器编入压力传感器的介电层中，制备一体化全纤维基双模态柔性传感器，纤维外部的涂层能有效杜绝交流电对电阻信号的影响。测试表明，压力和温度之间的干扰极小，该双模态传感器具备同时监测压力和温度的能力。

温度传感器及双模态传感器的性能表征利用双模态传感器结合阵列原理制备全纤维基阵列式传感智能坐垫。该坐垫具备1600个传感点，传感面积高达2500 cm2，可有效监测不同坐姿下的压力分布。通过与机器学习深度结合，该坐垫对不同坐姿的识别率高达99.65%。配合独立开发的智能监测系统，其可将监测数据可视化，以提醒久坐人员或护理人员定期更换坐姿，预防压力损伤。

阵列式传感坐垫用于监测压力和温度及识别不同坐姿

文章内容来源：传感器专家网
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/G0Xy1fnnsJM-a_iWWuC5sQ