康复训练监测是促进患者器官功能恢复及健康维持的核心手段。然而，现有的摩擦电压力传感技术受限于动态响应范围有限及高载荷下灵敏度衰减，无法满足精准康复监测的临床需求。因此，突破宽量程、高灵敏摩擦电传感织物的制备技术，对于推动智能可穿戴医疗设备的临床转化，具有重要的战略价值。

近期，香港理工大学黄琪瑶课题组在Advanced Fiber Materials上发表了题为“Skin-inspired，Permeable，Structure-gradient Fiber Mats for Pressure Sensing in Rehabilitation Assistance”的研究成果。该研究设计出一种模拟人体皮肤特性的透气梯度结构纤维毡（Structure-Gradient Fiber Mat，SGFM），用于摩擦电压力传感织物的合成。基于模板辅助逐层静电纺丝技术制备的SGFM，成功模拟了人体皮肤的机械梯度特性。这种独特的结构设计使得SGFM基摩擦电压力传感织物展现出优异的传感性能，其在0~53 kPa和53~660 kPa压力范围内，分别实现了0.068 kPa-1和0.013 kPa-1的高灵敏度。进一步将该材料集成于可穿戴康复监测系统，实现了对脉搏信号、股四头肌活动状态及足底压力的实时监测，为姿势追踪与矫正提供了可靠的技术支持。这一创新成果在提升康复辅助效率方面展现出显著的应用潜力，为智能康复设备的发展提供了新的解决方案。

研究团队采用模板辅助的逐层静电纺丝方法构建SGFM的梯度结构，通过调控纺丝溶液中功能材料的比例来实现其梯度特性。在静电纺丝过程中，以金属网收集器为模板，使SGFM表面形成类似人类皮肤纹理的凸起结构。纤维毡的结构从顶部到底部的纤维分布逐渐由致密变得疏松。由于纤维毡的多孔结构，SGFM表现出优异的透气性（74 mm/s）和透湿性（528 g/（m2·d）），与棉织物相当，且显著优于硅橡胶，突显了其穿戴舒适性。

图1 SGFM的形貌及透气透湿性表征

采用逐层静电纺丝工艺调控碳纳米管（CNT）浓度，诱导纤维毡结构的渐进性转变，构建出的SGFM在厚度方向上实现了材料组成、介电常数和机械性能的多方面梯度分布。这种多尺度梯度结构有效增强了传感器的灵敏度和压力检测范围。

图2 SGFM介电性能与机械性能表征

施加压力从5 kPa增加到660 kPa，基于SGFM的摩擦电压力传感织物的开路电压从1.1 V增至11.1 V，展现出宽压力范围内的高灵敏度。得益于SGFM的高相对介电常数、低介电损耗及独特的梯度结构，该压力传感织物在大压力范围内的综合性能优于传统HFM和HFM-BTO织物。

图3 SGFM基摩擦电压力传感织物压力传感性能

为验证该研究的实际应用价值，开发了基于SGFM压力传感织物的智能监测系统，并将其应用于保加利亚深蹲训练的康复监测。这种训练对前交叉韧带（ACL）术后患者的功能恢复至关重要。该系统采用模块化设计，集成了脉搏监测模块、股四头肌收缩监测模块和足底压力监测模块。其中，脉搏监测模块位于手腕部位，可实时检测脉搏率，确保训练强度安全；股四头肌收缩监测模块置于大腿部位，用于捕捉深蹲运动频率；足底压力监测模块基于集成9个SGFM摩擦电压力传感织物的鞋垫，通过分析足底压力分布，实时反馈训练姿势，辅助姿势矫正。这3个模块能够同时检测生理信号和训练姿势，为训练监测和姿势纠正提供有价值的信息。借助机器学习算法，该系统对常见错误的检测和识别准确率可达100%，显著提升了康复训练的效率和安全性。

图4 SGFM基摩擦电压力传感织物用于康复训练监测

原文链接：https://doi.org/10.1007/s42765-025-00531-y

（来源：Advanced Fiber Materials）