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据世界卫生组织统计，心血管疾病所导致的死亡率占所有死亡原因的首位，已经成为人类健康的“头号杀手”。面对心血管疾病的威胁，人们从最初的全力“治已病”转向聚焦“治未病”，做到早发现、早预防、早治疗。由于脉搏波蕴含着丰富的与人体心血管系统健康状况相关的信息，对其进行实时连续监测，能够及早发现心血管系统的异常，并及时预防或就医，避免重大病情的发生。目前临床常用的检测生理参数的医疗设备（动脉硬化检测仪、医疗心电监护仪等）测量准确度较高，但由于体积庞大、操作复杂等各种条件限制，通常不能实现便携式人体生理参数的监测。近年来，随着传感技术、电子技术和人工智能的发展，可穿戴式的智能健康监测设备快速发展，为了满足人们对于小型化、柔性化、舒适化等诸多需求，越来越多的研究学者致力于柔性可穿戴传感器在智能医疗领域的研究，旨在通过柔性传感器的设计实现人体心血管系统健康状况的监测。本学位论文基于摩擦起电和静电感应原理，研究了三类柔性压力传感器及其相关应用，主要研究内容如下：
①研究了柔性薄膜式压力传感器。采用多层结构，包括聚二甲基硅氧烷（Polydimethylsiloxane,PDMS）保护层、聚四氟乙烯（Polytetrafluoroethylene，PTFE）中间摩擦层和聚乙烯对苯二酸脂（Polyethylene terephthalate，PET）基底摩擦层。利用PTFE材料的柔软和化学稳定特性，将多个PTFE矩形条带编织成网状结构，兼具间隙层和摩擦层的作用。当传感器受到外力作用时，交叉编织条带间的空隙受到挤压，使得条带相互聚拢，产生较大形变，且网状结构具有较好的弹性回复能力，不仅能够为不同摩擦层之间的相对运动提供充分的间隙空间，还可与PET基底之间实现接触分离。采用弹性力学理论对传感器受力形变后不同摩擦层间的接触面积进行了分析，并对传感器受力形变分布和电势分布进行了仿真。进一步地，对编织条带数目和传感器制作材料进行了优化。传感器输出性能测试表明，当外界压强P＜0.71kPa时，具有较高的灵敏度，可达到45.7mV/Pa，检测极限低至2.5Pa。
②研究了指腹按压式脉搏传感器，采用多层膜结构，包括纳米半球修饰的聚二甲基硅氧烷（Polydimethylsiloxane,PDMS）、纳米半球修饰的聚乙烯（polyethylene,PE）薄膜。利用阳极氧化铝模板（AnodicAluminum Oxide,AAO）在材料表面制作微结构可降低材料表面的粘附性，缩短传感器的响应时间，同时，微结构的存在增加了摩擦层之间的间隙，为其产生形变提供相对运动空间，使得传感器能够感知到较宽范围内的压力信号。采用赫兹接触理论对纳米半球结构进行了理论受力分析，对传感器不同受力状态下的电势分布进行了仿真。通过实验测试结果可知，纳米半球结构的修饰有效地提高了传感器的输出性能，灵敏度达到49.8mV/Pa（＜0.91kPa），最小压力检测极限可至3Pa，具有宽频响应范围（0.5-30Hz）和快速响应时间（＜6ms）。
③研究了织物压力传感器。由导电纤维缝制而成的多个独立花瓣结构摩擦层、尼龙圆环支撑层和镀银导电织物基底层构成，其中，尼龙圆环支撑层解决了传统织物传感器中由于纱线存在摩擦阻碍而导致较多的外界能量被纱线吸收的问题，为导电纤维受力后向周围产生形变提供了充足的空间。传感器导电纤维摩擦层设计为多个独立花瓣状，而不是整片状，由于每个独立的花瓣面积相对较小，当传感器受力后，作用于每片花瓣上的压强大，有利于提高传感器的灵敏度，尤其适用于对微小压力信号的灵敏感测。利用赫兹理论对传感器受外力后摩擦层之间的接触面积进行了分析，并分别对导电纤维缝制的整片状结构、条纹长度相同以及条纹长度不一致的独立花瓣结构的受力形变分布进行了分析。进一步地，对传感器的结构参数进行了优化，包括缝制的花瓣数量、缝制花瓣条纹的导电纤维捻合匝数等。测试结果表明，采用单匝导电纤维缝制而成的六个花瓣结构的传感器，其输出性能最优，在较小的压力范围内（＜4.3kPa），灵敏度可达到3.88V/kPa。
④研制了可穿戴健康监测系统，利用所研究的传感器对脉搏信号进行实时连续监测。基于网状结构的柔性可穿戴薄膜压力传感器测试了人体不同部位、不同年龄以及不同健康状况人群的脉搏信号；基于纳米半球结构的指腹按压式脉搏传感器测试了不同物体表面、不同按压力度以及不同手指的指腹脉搏信号；基于花瓣结构的可穿戴织物压力传感器测试了不同人群和人体不同部位的脉搏信号。测试结果表明，三种传感器均可清晰地提取脉搏波波形中的特征点，显示了所研究的传感器具有较高的灵敏度以及较强的适用性。将测试到的脉搏波与医疗监护仪所测得的脉搏波进行对比，结果显示，二者保持高度一致。
⑤针对所研究的脉搏传感器，在心血管疾病监测方面展开了相关应用研究。通过提取脉搏波波形中的特征点计算了心血管健康参数，包括反射波增强指数、K值、脉搏波传导速度等，并在医院采集了113名不同健康状况被测者（年龄分布在22-82岁之间）的脉搏波数据进行了参数测试。利用脉搏波传导速度与心血管参数相结合的方法，建立了血压计算模型，通过将血压模型计算的结果与OMRON血压计测试的结果进行对比，收缩压和舒张压的平均绝对误差/平均相对误差分别为2.75/2.31%和1.52/2.11%，验证了所建立血压模型的可靠性与准确性。将织物压力传感器佩戴在被测者手腕处，能够清晰地捕捉到睡眠时的人体脉搏信号。提取脉搏波波形中的峰值点和谷值点并计算脉搏周期，而后与非睡眠呼吸事件引起的脉搏波峰-谷值和脉搏周期的变化趋势进行对比，发现二者具有一定的差异，可以初步判断被测者是否发生了睡眠呼吸事件。
①研究了柔性薄膜式压力传感器。采用多层结构，包括聚二甲基硅氧烷（Polydimethylsiloxane,PDMS）保护层、聚四氟乙烯（Polytetrafluoroethylene，PTFE）中间摩擦层和聚乙烯对苯二酸脂（Polyethylene terephthalate，PET）基底摩擦层。利用PTFE材料的柔软和化学稳定特性，将多个PTFE矩形条带编织成网状结构，兼具间隙层和摩擦层的作用。当传感器受到外力作用时，交叉编织条带间的空隙受到挤压，使得条带相互聚拢，产生较大形变，且网状结构具有较好的弹性回复能力，不仅能够为不同摩擦层之间的相对运动提供充分的间隙空间，还可与PET基底之间实现接触分离。采用弹性力学理论对传感器受力形变后不同摩擦层间的接触面积进行了分析，并对传感器受力形变分布和电势分布进行了仿真。进一步地，对编织条带数目和传感器制作材料进行了优化。传感器输出性能测试表明，当外界压强P＜0.71kPa时，具有较高的灵敏度，可达到45.7mV/Pa，检测极限低至2.5Pa。
②研究了指腹按压式脉搏传感器，采用多层膜结构，包括纳米半球修饰的聚二甲基硅氧烷（Polydimethylsiloxane,PDMS）、纳米半球修饰的聚乙烯（polyethylene,PE）薄膜。利用阳极氧化铝模板（AnodicAluminum Oxide,AAO）在材料表面制作微结构可降低材料表面的粘附性，缩短传感器的响应时间，同时，微结构的存在增加了摩擦层之间的间隙，为其产生形变提供相对运动空间，使得传感器能够感知到较宽范围内的压力信号。采用赫兹接触理论对纳米半球结构进行了理论受力分析，对传感器不同受力状态下的电势分布进行了仿真。通过实验测试结果可知，纳米半球结构的修饰有效地提高了传感器的输出性能，灵敏度达到49.8mV/Pa（＜0.91kPa），最小压力检测极限可至3Pa，具有宽频响应范围（0.5-30Hz）和快速响应时间（＜6ms）。
③研究了织物压力传感器。由导电纤维缝制而成的多个独立花瓣结构摩擦层、尼龙圆环支撑层和镀银导电织物基底层构成，其中，尼龙圆环支撑层解决了传统织物传感器中由于纱线存在摩擦阻碍而导致较多的外界能量被纱线吸收的问题，为导电纤维受力后向周围产生形变提供了充足的空间。传感器导电纤维摩擦层设计为多个独立花瓣状，而不是整片状，由于每个独立的花瓣面积相对较小，当传感器受力后，作用于每片花瓣上的压强大，有利于提高传感器的灵敏度，尤其适用于对微小压力信号的灵敏感测。利用赫兹理论对传感器受外力后摩擦层之间的接触面积进行了分析，并分别对导电纤维缝制的整片状结构、条纹长度相同以及条纹长度不一致的独立花瓣结构的受力形变分布进行了分析。进一步地，对传感器的结构参数进行了优化，包括缝制的花瓣数量、缝制花瓣条纹的导电纤维捻合匝数等。测试结果表明，采用单匝导电纤维缝制而成的六个花瓣结构的传感器，其输出性能最优，在较小的压力范围内（＜4.3kPa），灵敏度可达到3.88V/kPa。
④研制了可穿戴健康监测系统，利用所研究的传感器对脉搏信号进行实时连续监测。基于网状结构的柔性可穿戴薄膜压力传感器测试了人体不同部位、不同年龄以及不同健康状况人群的脉搏信号；基于纳米半球结构的指腹按压式脉搏传感器测试了不同物体表面、不同按压力度以及不同手指的指腹脉搏信号；基于花瓣结构的可穿戴织物压力传感器测试了不同人群和人体不同部位的脉搏信号。测试结果表明，三种传感器均可清晰地提取脉搏波波形中的特征点，显示了所研究的传感器具有较高的灵敏度以及较强的适用性。将测试到的脉搏波与医疗监护仪所测得的脉搏波进行对比，结果显示，二者保持高度一致。
⑤针对所研究的脉搏传感器，在心血管疾病监测方面展开了相关应用研究。通过提取脉搏波波形中的特征点计算了心血管健康参数，包括反射波增强指数、K值、脉搏波传导速度等，并在医院采集了113名不同健康状况被测者（年龄分布在22-82岁之间）的脉搏波数据进行了参数测试。利用脉搏波传导速度与心血管参数相结合的方法，建立了血压计算模型，通过将血压模型计算的结果与OMRON血压计测试的结果进行对比，收缩压和舒张压的平均绝对误差/平均相对误差分别为2.75/2.31%和1.52/2.11%，验证了所建立血压模型的可靠性与准确性。将织物压力传感器佩戴在被测者手腕处，能够清晰地捕捉到睡眠时的人体脉搏信号。提取脉搏波波形中的峰值点和谷值点并计算脉搏周期，而后与非睡眠呼吸事件引起的脉搏波峰-谷值和脉搏周期的变化趋势进行对比，发现二者具有一定的差异，可以初步判断被测者是否发生了睡眠呼吸事件。