基于摩擦纳米发电机的车辆踏板运动量化模型

作者：张浩东; 王武宏^*; 陆逍; 谭海秋; 蒋晓蓓; 石健

来源：机械工程学报, 2022, 58(17): 215-225.

• 摩擦纳米发电机
• 循环神经网络
• 车辆踏板运动
• 量化模型

针对当前车辆踏板角度传感器结构复杂，对复杂材料的需要以及对外部电源的依赖等问题，提出一种基于扇形单电极滑动模式摩擦纳米发电机(Sector-single electrode sliding mode triboelectric nanogenerator, S-SETENG)踏板运动量化模型。首先，在单电极滑动模式摩擦纳米发电机(Single electrode sliding mode triboelectric nanogenerator, SETENG)基础上，根据接触面积与开路电压值之间的潜在规律，开发可获取踏板运动信息的S-SETENG。其次，进行模拟驾驶实验，获取自然驾驶状态下的车辆踏板运动数据，包括驾驶模拟器输出的踏板角度数据和S-SETENG输出的电压数据。然后，利用S-SETENG电压数据和车辆踏板角度数据完成踏板运动量化模型的训练。最后，根据模型在测试集上的结果显示，基于门控循环单元网络(Gate recurrent unit, GRU)加速踏板运动量化模型和基于长短记忆网络(Long-short term memory, LSTM)的制动踏板运动量化模型的表现最佳，决定系数(R2)的值都超过0.94，证明该方法的准确性和可行性。这不仅在角度测量领域展示了一种新的方法，而且极大地扩展了摩擦纳米发电机作为自供电传感器的适用性。

• 单位
  物理学院; 上海电力大学; 北京理工大学