双模解耦柔性传感器：迈向长期稳定的可穿戴生理监测

论文题目：A Temperature-Pressure Dual-Mode Flexible Patch Sensor with Temperature Compensation and Pressure Decoupling Functions for Pulse Detection and Recognition

通讯作者：赵文杰、苏冬萌、陈寅生、徐丹（哈尔滨理工大学）

一、研究背景

人体脉搏波被视作心血管系统的“生理指纹”，包含心率、血压、血管弹性等关键生理信息，长期连续的脉搏监测对于高血压、动脉硬化、心力衰竭等心血管疾病的早期预警、日常健康管理以及运动状态下的生理评估具有重要临床意义。近年来，柔性可穿戴压力传感器凭借便携、贴合皮肤、可个性化监测等优势，被广泛应用于人体脉搏波检测。然而，传统柔性脉搏传感器大多为单模态设计，在实际穿戴场景中极易受到环境温度波动与人体生理温度变化的双重干扰，导致压力信号出现基线漂移、波形畸变等问题，严重降低监测的准确性与可靠性。尽管已有研究尝试开发温压双模态传感器，但普遍存在压力与温度信号相互耦合、温度传感单元易受压力应变干扰、解耦与补偿效果有限、器件柔性与集成度难以兼顾等瓶颈，无法在动态热环境下实现稳定、精准的双参数独立检测与实时信号校正。因此，开发一种能够实现压力?温度信号高效解耦、具备实时温度补偿功能、且柔性贴合的集成化双模脉搏传感器，成为可穿戴生理监测领域亟待解决的关键问题。

二、研究亮点

1. 利用指南针式（compass?like）垂直异构结构，搭配与压敏网格垂直的铂弧形电极布局，从结构根源抑制压力对温度单元的干扰。

2. 温度单元在30 kPa压力下电阻波动仅0.102%，实现近乎完全的压力解耦；补偿后压力信号温度漂移系数低至41×10?? ℃?1（5–45 ℃），抗温漂能力突出。

3. 压力检测覆盖50 Pa–200 kPa，响应/恢复时间60/96 ms，低压灵敏度达0.308 kPa?1；温度单元分辨率0.1 ℃，满足生理监测高精度需求。

4. 结合ResNet深度学习模型，脉搏信号分类准确率97.6%，可区分年龄、性别、运动状态等不同生理特征，支撑智能诊断与健康管理。

三、研究内容

1. 传感器制备与材料设计

图1 传感器制备与形貌表征：展示MoS?水热合成、印刷制备与封装流程，呈现1 cm×1 cm尺寸、边缘230 μm/中心30 μm超薄结构及贴肤柔性。

图2 敏感材料微观表征：SEM显示玫瑰状MoS?微球、复合结构与铂颗粒均匀分布，EDS mapping验证材料分散均匀性。

MoS?/石墨烯（GP）/碳纳米管（CNT）/热塑性聚氨酯（TPU）纳米复合，玫瑰状MoS?微球抑制填料团聚，强化隧穿效应，大幅提升压力灵敏度。

低温铂浆，烧结后形成铂薄膜，具备优异线性热阻特性，对温度敏感、对压力应变不敏感。

采用柔性微电子印刷技术，实现双单元一体化集成，流程高效、适合规模化制备。

多层结构：基底层→压敏层→绝缘隔离层→温敏层→圆形微孔增强层，垂直分层避免层间干扰，微孔层集中应力、提升传感性能。

2. 传感机理与解耦补偿原理

图3 传感机理与仿真：3D爆炸图展示多层结构，压阻/热阻机理示意响应原理，有限元仿真验证受压时压敏单元应变远大于温敏单元。

压力传感机理：压力作用使复合膜形变，拉伸导电网络，电阻增大；卸载后TPU弹性恢复，电阻复原，基于**隧穿效应**实现电阻?压力响应。

温度传感机理：温度升高，铂原子晶格热振动加剧，电子散射增强，电阻**线性增大**，遵循热阻效应规律。

压力解耦机制：材料层面铂膜温敏单元对压力应变敏感度远低于温度响应；结构层面弧形布局分散应力，温敏单元横截面积大、弹性模量高，受压应变远小于压敏单元，压力干扰可忽略。

温度补偿模型：以解耦后的纯温度信号为参考，通过算法修正压敏单元电阻漂移，实现压力信号纯输出。

3. 传感性能测试

图4 压力传感与补偿性能：对比微结构增强效果，展示微弱压力响应、快速响应速度、循环稳定性及补偿前后温漂差异。

图5 温度传感与压力解耦：呈现温度?电阻线性关系、响应速度、分辨率，验证压力对温度信号无干扰。

压力单元检测范围50 Pa–200 kPa，0.05–1 kPa灵敏度0.308 kPa?1，响应/恢复时间60/96 ms，4500次循环稳定，补偿后温度漂移41×10?? ℃?1；温度单元5–50 ℃线性灵敏度1500 ppm ℃?1，分辨率0.1 ℃，0–30 kPa压力下波动≤0.102%，压力完全解耦。

4. 脉搏检测与智能识别

图6 脉搏信号采集：展示标准脉搏波形、连续采集稳定性、性别与身体状态差异，验证生理监测普适性。

图7 动态温度补偿与智能识别：对比原始与补偿后脉搏波形，展示ResNet流程、特征可视化与97.6%分类精度。

静态环境可捕获完整清晰脉搏波形，提取脉率、传导时间等生理参数，连续采集稳定，可区分性别、坐姿/站姿/运动后状态；5–30 ℃交变环境中，补偿后基线稳定、波形保真；基于ResNet模型对6类脉搏信号分类，准确率97.6%。

四、总结与展望

本研究成功开发出一款面向脉搏监测的指南针式温压双模柔性贴片传感器，通过独特的垂直异构结构设计、纳米复合敏感材料调控与温度补偿算法结合，有效解决了传统柔性传感器在动态温度环境下压力?温度信号耦合、基线漂移、波形失真等核心难题。该传感器同时实现了宽范围、高灵敏度、快响应的压力检测与高分辨率、低干扰的温度检测，二者可独立输出且互不干扰，经温度补偿后压力信号温度漂移极低，能够在5–45 ℃的环境波动下稳定采集桡动脉脉搏波。结合基于ResNet的深度学习模型，传感器可对不同年龄、性别及生理状态下的脉搏信号实现高精度分类识别，为可穿戴式长期生理监测、智能疾病筛查与运动健康管理提供了稳定可靠的技术方案。整体而言，该工作在材料、结构、算法与系统集成层面实现了协同创新，为抗干扰柔性双模传感器件的设计提供了新思路。

原文链接：https://doi.org/10.1021/acssensors.5c04432

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