近日，上海交通大学机械与动力工程学院张文明教授团队、湖南工程学院魏克湘教授团队和西北工业大学周生喜教授团队联合在Advanced Energy Materials (IF=29.698)上发表综述论文“Mechanical intelligent energy harvesting: From methodology to applications”，并入选编辑精选。论文为解决能量采集系统对复杂环境与工况的适应性难题，提出了机械智能能量采集概念，阐明了机械智能能量采集设计方法论，综述了具有机械智能特征的能量采集系统典型设计，预测了机械智能能量采集的未来发展趋势。赵林川博士后为本文第一作者，张文明教授、湖南工程学院邹鸿翔教授和西北工业大学周生喜教授为通讯作者。

机械智能能量采集的概述

近年来，能量采集技术蓬勃发展，然而机械能量采集技术仍面临环境适应性差、可靠性低、输出功率低以及电能品质低等挑战。机械智能是一种新颖的提高机械能量采集系统综合性能的方法，可以通过机械设计提高系统的适应性，具备程序化能力。虽然已有研究人员设计了具有机械智能特征的各种能量采集系统，并取得了良好的效果，但是这种设计方法尚未被明确定义、分析和总结。

机械智能能量采集的发展路线图

论文明确了机械智能能量采集的定义：能量采集系统能够识别外部激励或自身状态并作出反应，而不依赖于电气元器件实现自适应或程序化功能，使外部激励满足系统要求，或系统的动力学行为与机电转换机制相匹配。因此，它可以减少系统对传感器和复杂控制系统的依赖性，简化系统的复杂性，提高系统的输出功率、电能质量、环境适应性、鲁棒性和可靠性。特别是对于微小型器件来说，机械智能可以简化复杂的系统，促进微型化器件设计和制造，实现更优越的性能。从能量采集效率的角度来看，机械智能能量采集系统有助于实现“开源节流”的目标。虽然在不同形式的机械能之间进行转换可能会消耗一定的能量，但从总体能量采集系统中看，机械智能使能量采集系统从环境中捕获更多的机械能，实现“开源”的效果。同时，它还可以降低机电转换和电路处理过程中的能量损失，实现“节流”的效果，从而提高整个系统的机电转换效率。基于机械智能能量采集的设计原理，该系统的设计方法可分为识别外部激励并调控输入激励、识别外部激励并调控能量采集系统、识别能量采集系统的状态并调控自身行为三类。

机械智能能量采集技术目前仍处于早期阶段。论文预测了机械智能能量采集的发展路线，未来十年，机械智能能量采集的研究将获得更多关注并促进能量采集技术的商业化应用，满足日益迫切的人工智能物联网可持续供能需求。

该研究工作获得国家自然科学基金、中国博士后科学基金、上海市科技创新行动计划等资助。张文明教授团队长期从事环境机械能量采集研究，近两年，该团队为解决能量采集系统对复杂环境与工况的适应性难题，提出了机械智能能量采集设计方法，设计并制造了系列机械能量采集系统样机，并在Science Advances、Advanced Materials、Advanced Energy Materials、Nano Energy等期刊上发表研究成果，相关技术已获国家发明专利授权，并应用于企业产品方案升级和新产品研发。

论文链接：https://doi.org/10.1002/aenm.202300557