传感器

开发锂电池传感器面临的主要挑战包括小型化、功耗、成本效益和可扩展性，以及与现有电池管理系统的兼容性。

传感器阵列虽能在一定程度上解决问题，但材料修饰过程复杂，限制了实际应用。

a单变量传感器、b传感器阵列和c多变量传感器的结构示意图。

a基于碳纳米管的FET型传感器阵列和沟道区域的SEM图像。

图1b展示的传感器阵列，虽通过增加传感单元数量来提升检测能力，但面临数据处理复杂、多种敏感材料修饰繁琐及设备体积庞大等问题。

图5a为传感器阵列及沟道区域的SEM图像，图5b详细呈现从其转移特性曲线提取11个特征参数的方法。

文章不仅为双模态传感器的设计与性能提升提供了新的思路和方法，也为其他基于压电电子学传感器的设计提供了有益的借鉴和参考。

这一发现为双模态传感器的设计提供了新思路，为发展新一代智能诊疗系统提供了重要参考。

期刊重点关注传感器设计、材料、信号处理和数据分析方面的技术进展和实际应用，突出传感技术对社会的变革性影响。

D传感器表面与缝隙的扫描电子显微镜(SEM)图像。

a化学电阻式传感器和五种场效应晶体管式化学传感器的结构示意图：b顶栅顶接触式、c顶栅底接触式、d背栅顶接触式、e背栅背接触式和f侧栅器件。

图6a为石墨烯基FET型生物传感器结构示意图，图6b展示用于识别COVID-19样本的三种曲线特征提取方案。

图6d为石墨烯基FET型气体传感器结构示意图，图6e展示其在不同气体中的瞬态电导率分布。

I化学传感器结构与原理演进

同时，分析了化学电阻型和FET型传感器的结构特点与制备工艺，介绍了响应/恢复时间、漂移、灵敏度等关键性能指标，以及主成分分析、线性判别分析等常用模式识别算法。

图文导读I化学传感器结构与原理演进本综述以图1为切入点，呈现化学传感器的发展轨迹。

III传感器结构与性能评估指标

III传感器结构与性能评估指标图3聚焦于化学电阻式和场效应晶体管(FET)型化学传感器的结构与性能指标。

图3聚焦于化学电阻式和场效应晶体管(FET)型化学传感器的结构与性能指标。

在美国约翰霍普金斯大学从事博士后研究工作期间，深入研究了基于有机晶体管器件的传感器结构设计及性能优化，并与美国NanoTerra公司合作研发商用晶体管传感器。

本刊涵盖新型传感器材料和装置的开发，以及传感器系统的设计、整合与广泛应用。

d基于石墨烯的FET型气体传感器示意图。

为解决这一问题，使用压力传感器监测不同充放电倍率(C-rate：0.5C、1C和2C)条件下这些电池的爆炸行为。

压电电子学传感器配有外部电源，利用压电势来调节界面势垒高度，从而控制流经传感器的电流。

这种独特的设计提高了压力传感器的灵敏度和机械性能。

显然，这种策略通过改变凝胶整体的结构而降低了水凝胶的模量，使电容式传感器的灵敏度升高。

该传感器的灵敏度高达1622kPa⁻1，检测范围为160kPa，电导率为4.01S/m，响应时间为33ms，检测限低至1.6Pa，优于大多数现有的纤维素传感器。

该传感器的灵敏度高达1622kPa⁻1，检测范围高达160kPa，电导率为4.01Sm⁻1，响应时间为33ms，检测限低至1.6Pa，优于大多数现有的纤维素传感器。

传统压电传感器和压电电子学传感器的比较在静态力(a)、动态力检测(b)和响应/恢复时间(c)方面的比较。

然而，锂电池内部的恶劣环境(如电解液的腐蚀性、电极反复膨胀/收缩以及显著的温度梯度)可能导致传感器材料的降解(如封装层脱层)。

在过去十年中，基于纳米纤维的柔性传感器材料取得了显著进展，但仍面临若干挑战，包括如下六个方面(图12)：复合材料的多样性：基于纳米纤维的复合材料传感器通过对各种组件优势的协同组合，表现出更高的性能。

1.2静电纺丝纳米纤维的微观结构通过调整电纺丝参数可以获得不同微观结构的纳米纤维，而这些参数反过来又决定了传感器的机械和电气性能。

一些事件的发生，如交通事故的发生是一个客观事件，其发生的时间、地点和原因可以通过监控视频和传感器数据来确定。

态势感知的主客观性是同时存在的，这种融合使得态势感知成为一个动态的、适应性强的过程，在现代军事和安全领域，态势感知系统通常结合了传感器数据（客观）和人工智能算法（部分主观，因为算法的设计和训练受到人类经验的影响），这些系统能够实时处理大量数据，并提供决策支持。

相关技术正以多种方式快速发展并且人们对传感器技术的研究兴趣迅速增长。

II碳基材料特性与微观结构碳纳米管和石墨烯作为关键传感材料，其独特结构和优异性能对传感器性能起着决定性作用。

图3g和图3h分别为传感器的响应曲线和校准曲线，用于定义和理解响应时间、灵敏度等关键性能指标，这些指标是评估传感器性能的重要依据，有助于定量分析传感器在不同条件下的检测能力。

碳纳米管和石墨烯作为关键传感材料，其独特结构和优异性能对传感器性能起着决定性作用。

2.1基于光学传感器的性能优化

在原子和分子尺度上对材料进行改性，可显著提升用于锂离子电池(LiBs)监测的传感器性能。

纳米技术、小型化、机器学习算法和无线传感器网络的进步推动了锂电池传感器技术的创新潜力，这些有助于提高传感器性能。

虽然自愈合传感器已被广泛探索，但愈合后的传感特性将不可避免地下降，为应对这些挑战，未来的研究应侧重于开发创新策略，以提高柔性传感器的性能和可靠性。

(k)耐久性测试期间传感器响应能力演变。

c传感器响应与恢复时间；

智能传感器正在通过为现实世界中的挑战提供创新解决方案，革新医疗保健、人机交互和环境监测领域。

（1）设计了可控氧空位介导的MoO3微米带，用于高性能室温三甲胺传感器；

首先是内部模块协同，具身智能的传感器和执行器、离身智能的计算模块和数据处理模块、反身智能的自我监测和反思模块之间需要紧密协同。

如自动驾驶中，路况数据由分布式传感器收集，但"保护生命优先"的价值判断需集中决策。

IV结论与展望最后，分析了当前面临的挑战，并概述了基于电纺纳米纤维的复合材料传感器的未来前景。

同时，综述还探讨了能够对各种刺激做出响应的多模态传感器的开发，重点关注解耦多种信号的创新策略及其最新进展，分析了当前面临的挑战以及基于电纺纳米纤维的复合材料传感器的未来前景。

基于电纺纳米纤维的复合材料传感器的多信号传感。

复合材料的多样性：基于纳米纤维的复合材料传感器通过对各种组件优势的协同组合，表现出更高的性能。

循环利用和可持续发展：柔性复合材料传感器可以通过减少制造过程中的材料和能源消耗，实现轻量化和微型化。

最后，分析了当前面临的挑战，并概述了基于电纺纳米纤维的复合材料传感器的未来前景。

电纺纳米纤维复合材料传感器用于体液信号传感。

电纺纳米纤维复合材料传感器用于物理信号传感。

电纺纳米纤维复合材料传感器用于生理信号传感。

纳米纤维基复合材料传感器面临的主要挑战概述。

自供电电纺纳米纤维复合材料传感器的物理信号传感。

III用于电化学性能的传感器优化

例如，在智慧城市建设中，分布在城市各处的智能传感器能够通过协同计算，共同完成城市环境的实时监测、交通流量的优化调度、突发事件的快速响应等复杂任务。

例如，在环境监测中，智能传感器不仅能够感知温度、湿度、空气质量等数据，还能够根据环境标准或历史数据，自动判断当前环境是否异常，是否需要报警或采取进一步措施。

其次，未来的智能传感器将具备一定的“算计”能力，即能够根据预设的规则、模型或学习到的知识，对数据进行初步的语义理解和价值判断。