基于压电俘能器的自供电步态检测系统设计*

张加宏李 玲高 翔李 敏刘清惓孟 辉

(1.南京信息工程大学，江苏省大气环境与装备技术协同创新中心，江苏 南京 210044；2.南京信息工程大学，电子与信息工程学院，江苏 南京 210044)

步态作为人体固有的生理特征，是指人体运动过程中身体的姿态变化信息[1-2]。 从人体运动行为中获取步态特征从而实现自适应检测是步态识别的关键。 步态识别技术相对于其他生物特征识别技术具有非侵害检查、难以隐瞒、不易混淆等特征，目前步态检测主要依赖于带有复杂图像处理软件的成像技术[3-4]和足底压力分布检测技术[5-6]。 前者使用摄像机采集人体步态图像信息生成步态数据库，利用深度学习交叉识别方法对所有视图进行训练构建对比网络，再将后续采集的图像信息输入神经网络处理，比对出当前人体步态信息[7-8]。 后者则利用位于足底的多路压阻传感器(部分含有加速度计)或压电传感器采集不同频率下人体的步态波形，从波形中提取相关特征参数构建神经网络模型，再对输入数据进行预测，可精准判断人体姿态[9-10]。 从低成本与可穿戴的角度出发，后者具有重要的研究价值[11]。 可穿戴便携式电子设备通常依赖于电化学电池供电，但电化学电池具有成本较高、寿命较短及处理废旧电池带来的环境污染等问题[12]，因此，寻找新的能量供给方式显得十分必要且迫切。

采集机械振动能量转换成电能为可穿戴电子设备自供电已成为当前研究热点。 在机械能收集的研究中，已报道的能量收集器采用了压电[12-13]、电磁[14]、摩擦[15]等多种换能原理。 例如，樊康旗等人[12]设计了安装在鞋上的压电俘能器，可收集人体行走时产生的能量。 温涛等人[14]设计了磁悬浮式电磁-摩擦复合生物机械能量采集器，对可穿戴设备实现自供电。 Meier 等人[16]研发了一种为足病感测装置供电的压电能量收集鞋，当人体步行或跑步时，可通过能量收集鞋获取能量。 上述研究无疑为可穿戴自供能技术提供了宝贵经验，在此基础之上，围绕能量收支平衡，本文系统研究了低成本、可穿戴的基于压电俘能器自供电的步态检测系统。 在压电俘能器设计方面，采用了陶瓷压电片阵列与塔簧，并设计了相应的压电俘能电路与低功耗程序运行流程。 在步态检测研究中，根据人体动静状态标记和优化薄膜压电传感器放置点位，并利用获得的压力波形对站立、步行、跑步和跌倒等步态活动进行识别。

1 整体系统设计

如图1 所示，基于压电俘能器自供电的步态检测系统以鞋体为主要支撑，鞋体内部被划分为双层结构，分别是由压电薄膜阵列构成的足底压力检测装置和由压电片阵列构成的压电俘能器。

图1 整体系统设计框图

基于PZT 陶瓷压电片阵列的压电俘能器将人体运动机械能转化成电能并通过设计的压电俘能电路存储到超级电容，再通过DC-DC 稳压给步态检测系统供电；足底压力检测装置通过柔性PVDF 压电薄膜阵列检测人体运动时足底的压力变化情况；当人体处于运动状态时，足部可以缓冲并吸收来自地面的冲击力，产生向前的推力。 当人体姿态发生变化时，足底压力分布也会发生相应改变，压力波形上呈现出明显变化，因此可通过分析输出波形得到人体的活动状态信息。 足底压力检测装置还包括信号调理模块和数据透传模块，信号调理模块由电荷放大器、电压抬升器与电压放大器组成，电荷放大器与电压抬升器对压电元件输出的微弱电荷信号进行差分放大与电压转换，电压放大器进一步调整输出电压幅值区间，保证数值满足AD 转化要求。 微处理器MCU 负责提取用于人体步态活动判别的压力波形，最终通过蓝牙模块将结果透传至上位机显示，用户可通过上位机发出命令唤醒MCU 工作。

2 压电俘能器设计

2.1 压电俘能结构

利用3D 制图软件Rhino 对压电俘能器进行结构设计，如图2(a)所示，鞋垫长260 mm 且最宽处9 mm，可满足正常的实验要求。 结构中主体部分为6片方形双晶陶瓷压电片，在趾骨、足中、足跟位置各放置两片。 鉴于压电陶瓷易碎韧性低的特点，引入拥有较强弹性形变能力的塔簧支撑压电片，保证其不受损，同时对压电片的能量输出起到弹性放大作用。 图2(b)和图2(c)分别是压电俘能器实物俯视图和侧视图。 该结构采用亚克力作为3D 打印材料，上下两层定制成鞋垫形状并通过轻质螺栓与螺母进行固定，再利用凹槽将双晶陶瓷压电片嵌入于鞋垫之中，同时采用导线分别从它的镀银层和铜片引出两极，最终6 路压电输出分别经全波整流电路整流后以并联的方式输入到压电俘能电路。

图2 压电俘能器3D 结构示意图与实物图

2.2 压电俘能电路

压电俘能电路是微能量收集系统的核心部分，本文采用有源能量收集模式，因而电路采集的能量既要主体上存入超级电容给后续步态检测系统供电，又要维持有源器件的正常工作。 由于双晶陶瓷压电片产生的是不稳定的交流电，因此需要整流电路将交流输出转化为直流，设计中选用低功耗二极管1N4148 搭建6 路全波整流电路，如图3 所示，6片压电片分别接入各路整流电路并将输出以并联方式连接作为能量输入端，接口J1 为俘能电路能量输出端。 整个电路采用了逐级充电的思想，详细的工作流程为:(1)首先整流后的电流流入小电容C1中，当C1两端电压逐渐升高但未达到NMOS 管Q1的开启阈值电压时，Q1处于截止状态，由于电阻R1的阻值很大，导致PMOS 管Q2栅极与源极电位相同，因此Q2也处于截止状态；(2)当C1两端电压上升到Q1的开启阈值电压后，Q2的栅极处于低电位从而也被导通，因此部分电流会流入大电容C2为其充电，同时流入C1的电流变小，C1两端的电压逐渐降低并小于阈值电压，Q1、Q2慢慢进入截止状态，然后电流再次全部流入C1中。 在此过程中，C1为施密特触发器U1 提供工作电压；(3)当C2电压上升到施密特触发器的开启阈值，即2/3VCC 时，施密特触发器使能电压转换器TPS61220，大电容C2中的电荷经转换器输出稳定的电压给超级电容充电[17]，当C2电压低于1/3VCC 时，转化器关闭，C2继续积蓄电能。 值得注意的是，转换器的输出端接二极管1N4148 防止超级电容中的电流倒流。

图3 压电俘能电路原理图

3 步态检测系统设计

3.1 足底压力检测点位选择

足底PVDF 压电传感器阵列主要检测人体静息和运动状态下的压力变化情况，足底点位包括足跟、足中、第一跖骨至第五跖骨、第一趾骨至第五趾骨等。 在选择点位之前，需进行压力标定，选择最合适的压电元件放置点位，足底压力测量结果见表1。结果显示，静态下足底压力分布为:足跟＞第2 跖骨＞第3 跖骨＞第4 跖骨＞第5 跖骨＞足中＞第1 趾骨＞第2 趾骨＞第3 ～5 趾骨。 动态下足底压力分布为:第3 跖骨＞足跟＞第2 跖骨＞第1 趾骨＞第4 跖骨＞第1 跖骨＞第2 趾骨＞足中＞第3 ～5 趾骨，且当人体处于动态时，足底压力分布较静态时明显增大。 根据足底压力标定的结果，最终挑选足跟、第2 跖骨、第3 跖骨这三个点位作为压电元件放置点位。

表1 静态与动态时足底压力测量数据

3.2 信号调理电路

由于足底PVDF 压电薄膜传感器输出的电荷信号比较微弱，必须设计匹配的调理电路将微弱电荷转换成电压信号并放大[18]，本文设计的信号调理电路如图4 所示，它由TCL2254 四路轨到轨微功耗运放芯片及其外围电路组成，TCL2254 具有较高的输入阻抗，适合于高阻抗源的小信号调节。 从图4 不难看出，本电路利用TLC2254 的第一级运放及电容、电阻构成高输入阻抗、高增益的电荷放大器。PVDF 压电薄膜受力产生的电荷由P13 口输入，经电荷放大器差分放大与转换可产生毫伏级的电压，仍需要电压放大器实现信号进一步放大，因此将第二级运放设计成电压放大器。 考虑到不同体重人群产生的步态信号强度不同，采用滑动变阻器R22 可以动态调整电压增益。 第三级运放设计成电压跟随器，其输出电压接入电荷放大器的同相输入端，主要起到电压抬升器的作用，可消除负电压，同时实现放大器之间的阻抗匹配。 未使用的第四级运放的输入输出管脚不能够悬空，悬空的管脚电平不稳定，容易受到外界电磁干扰，因此本设计中将它也连成电压跟随器形式，即:正相输入端接BT-VCC 的分压，反相输入端与输出端相连。 经过该信号调理电路之后输出的电压范围为0 V～3 V，满足ADC 的电压检测范围，最终电压信号输入至MCU 内置的ADC2通道。

图4 信号调理电路原理图

3.3 自供电步态检测装置

图5(a)、5(b)、5(c)分别表示足底压力检测鞋垫实物图、整体装置图和穿戴测量示意图，其中足底压力检测装置由带有柔性压电元件的鞋垫、压电俘能器、压电俘能电路、信号调理电路、单片机最小系统、超低功耗蓝牙和上位机组成。 带有柔性PVDF压电薄膜阵列的鞋垫与压电俘能器均安置于鞋体之中，压电俘能器通过压电俘能电路给信号调理电路与单片机最小系统供电，微处理器MCU 接收并软件滤波处理柔性压电元件输出的波形数据，然后将结果通过蓝牙发送至上位机显示。

图5 足底压力检测装置及穿戴示意图

4 实验测试与分析

4.1 压电俘能器测试

对压电俘能器进行发电能力测试时，在能量俘获电路的DC-DC 转化芯片电压输出端外接1 F，5.5 V 的超级电容，人体保持大约1 Hz 行走频率，充电时长为1 h 且每隔5 min 记录一次超级电容电压增量情况，测试结果如图6 所示。

图6 超级电容电压增量过程图

压电俘能电路的电能增量E和功率P的计算公式如下:

式中:C为超级电容容量，V1和V2分别表示初始状态下和充电后超级电容上的电压值，Δt表示充电时间间隔，计算得到压电俘能电路在单位小时内的电能增量0.731 J，功率0.203 mW。 实验中还发现，如果人体行走频率加快，超级电容中电压上升速度加快，若人体保持行走频率降低，充电速度便有所减缓，说明运动频率快慢能够影响实际的充电性能。

4.2 步态检测模块能耗测试

选择STM32L1 为主控芯片，选择待机模式作为低功耗模式，其待机模式下电流值为11.1 μA，蓝牙以JDY-19 为核心，对其三种状态下的电流值进行测量分别为846 μA、8.9 μA 和682 μA；信号调理模块以TLC2254 为核心，其通道输出电流为235 μA。表2 给出了各单元实际测量值与理论值的比较结果。

表2 各单元实际测量值与理论值比较

4.3 低功耗方式设计

为尽可能减小步态检测系统的能量损耗，使其工作电流可以保持在较低水平并保证装置有效工作，需设计合理的低功耗工作流程，如图7 所示，共分为四个阶段:系统待机与充电过程Standby and charge、系统启动连接Standup、系统运行Run 和系统关闭Shut down，图7 中展现出各个阶段的工作时间和所消耗的电流大小。

图7 程序运行流程

①系统待机与充电阶段:单片机MCU 和蓝牙JDY-19 保持待机，超级电容持续充电，系统电流约为19.9 μA。 JDY-19 等待用户唤醒指令，MCU 等待上升沿唤醒指令；②系统启动连接阶段:JDY-19 唤醒和连接过程即用户手动打开并连接蓝牙过程大约持续2 s。 在唤醒未连接阶段，微处理器MCU 保持待机且JDY-19 保持未连接状态，动作约持续1 s，系统电流约693.1 μA。 唤醒连接阶段表示JDY-19正常工作但微处理器MCU 还处于待机状态，动作约持续1 s，系统电流约857.1 μA；③系统运行阶段:MCU 初始化后正常运行，以IO 控制方式切断JDY-19 电源，时间共持续约12 s。 系统初始化时间持续约2 s。 系统正常工作阶段主要包括打开外设、压电传感器采样，MCU 接收并处理数据的过程，传感器采样周期设为10 s，此阶段MCU 与步态检测信号调理电路正常工作电流约为1.015 mA；④系统关闭阶段:MCU 将处理结果发送至JDY-19 后再次进入待机，此阶段约持续1.014 s。 首先以IO 控制工作电源的方式关闭信号调理模块并开启JDY-19 模块电源，唤醒连接过程持续约1 s。 接着，MCU 向JDY-19 发送一帧数据结果，数据发送过程大约持续7 ms，最后MCU 切换至待机模式并再次等待唤醒指令到来，同时JDY-19 自动进入睡眠。 该阶段MCU正常工作、JDY-19 唤醒连接与正常工作的电流，电流分别为1.462 mA、1.67 mA 和788.9 μA。

单个程序运行周期完成，微处理器MCU 再次进入待机状态，利用下式对系统运行周期内的功耗W和平均功率进行计算。

式中:U表示工作电压3.3 V，In表示n阶段的工作电流大小，tn表示各个阶段的运行时间，最终运算结果为单周期功耗58.1 mJ，平均功率为3.87 mW。 已知压电自供能装置输出功率P为203 μW，而单个运行周期的平均功率为3.87 mW，收集的电能并不能满足程序在单运行周期内电能的损耗。 若要实现能量的收支撑平衡，可采取“间断性”数据采集的方式来工作，即一段时间集能，一段时间系统工作，间断时间也即压电自供能装置的充电时间。

式中:t表示间断时间，W1表示单个程序运行周期的功耗，P表示待机状态下，压电式自供能装置的输出功率，I表示待机状态下电流19.9 μA，U表示待机状态下的电压。 最终计算结果表明，当间隔时间为423 s，步态检测系统可完成一次完整的数据采集与处理。

4.4 不同步态下足底压力波形特征分析

步态测试实验要求规范如下:①告知测试者实验流程及实验须知；②记录测试者性别、身高与体重三要素；③按照要求穿上鞋并保持脚掌与传感器点位完全接触；④通过示波器观测压电元件输出波形，待输出波形稳定开始测验；⑤测试者按照指令执行对应的动作完成站立、步行、跑步和跌倒这四种动作；⑥实验数据保存在微处理器缓冲区中，实验结束后利用缓冲区的波形特征数据对人体活动进行判别。 图8 给出了一次完整的经过软件滤波处理后的足底压力输出波形，当人体静止站立时压电传感元件的电压输出为站姿基准线，在站姿基准线以上的部分，波形从第一次显著上升沿开始到第二次显著上升沿开始记为一个运动周期T。 整个周期划分为t1，t2，t3和t4四个阶段。t1表示人体开始对足部柔性压电传感元件施加压力时，该时刻存在一个峰值点且对应压力的极大值。t2对应人体足部逐渐松开压电元件的过程，该时刻压力值慢慢减小。t3对应人体完全松开压电元件的过程，该时间由于传感器存在向上的形变，压力值对应输出一个最低点。t4时刻表示人体摆动的过程，该时刻压力曲线相对平稳，无其他异动。

图8 足底压力输出波形

图9 则展示了测试者穿上鞋完成站立、步行、跑步与跌倒四种步态活动对应压电元件的输出压力波形。 每路波形中纵坐标代表ADC 数值经归一化后的结果，横坐标表示窗口期即10 s 的采样时间。 图9(a)给出了测试者穿上鞋到站立不动的过程，当人体静止时，压力波形便趋向于平稳，此刻波形均值保持在“站姿基准线”位置，且由于人体足部受力的原因，每路传感器的站姿基准线输出幅值上存在细微差异。 图9(b)表示人体由站立到步行的过程，此时可以看到每路传感器输出波形均存在明显的周期。图9(c)对应人体由步行开始跑步的过程，当人体跑步频率加快时，峰与峰之间的间距逐渐减小，缓冲波形t3和t4时间段缩短甚至只存在t1和t2波段的过程。 图9(d)是人体步行时不小心跌倒的过程，当人体跌倒时，波形变得平滑且数值低于站姿基准线。由实验检测结果可见，根据足底压力波形特征可以有效判断出此刻人体的步态信息。

图9 人体站立、步行、跑步和跌倒过程压力输出波形

5 结论

本文设计完成了基于压电俘能器的自供电步态检测系统，该系统以压电元件为核心，将人体运动机械能转换成电能并存储于超级电容中，用于足底压力测量装置的供电。 通过分析多路压电元件输出压力波形的特征可以对人体站立、步行、跑步、跌倒四种步态活动进行检测。 通过实验测试验证了人体在正常步行情况下，压电俘能器转化的电能可满足步态检测系统“间断性”工作，并且系统能够有效地实现人体步态检测，本文结果为基于压电自供电的步态检测系统的研究提供了一定的参考。