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Dec 9, 2025更新

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技术领域

本发明属于人工智能、计算机软件及电子信息技术领域,具体涉及一种面向移动边端设备的自适应联邦学习系统,涉及客户端编队与选择、异步稳健聚合、差分隐私预算调度、稀疏化与量化协同压缩、个性化模型结构以及基于 QUIC 的可靠通信等技术。

背景技术

联邦学习通过在不汇聚原始数据的前提下进行分布式协同训练,以满足数据隐私合规要求。典型方法如联邦平均(FedAvg)采用同步聚合,适用于相对稳定且同质的参与设备。然而在移动边端场景中,存在如下挑战:

  • 客户端异构与不稳定:算力差异大、网络时延波动,导致同步训练受慢节点拖累,收敛缓慢。
  • 非独立同分布(non-IID):各端侧数据分布差异显著,单一全局模型难以兼顾泛化与个性化。
  • 隐私合规:需在保证差分隐私的同时兼顾模型精度与收敛速度,隐私预算的静态分配难以适配动态任务风险。
  • 弱网与能耗:移动网络易丢包、带宽不足,上传模型更新开销大,端侧能耗受限。
  • 训练可用性:在真实部署中需要支持断点续传、热更新与回滚以保障服务连续性与安全性。

已有技术包括 FedAvg 及其改进、差分隐私随机梯度下降(DP-SGD)、异步聚合策略、梯度稀疏化与量化压缩、个性化联邦学习等,但尚缺少一个系统性方案在移动边端全流程中联动“自适应编队—异步稳健聚合—动态隐私—个性化结构—可靠通信”,以在不上传原始数据的前提下同时兼顾收敛效率、精度稳定、隐私合规与部署可用性。

发明内容

要解决的技术问题

本发明旨在解决移动端数据分散、隐私合规严格、样本分布不均、网络不稳定与能耗受限导致的联邦学习训练慢、精度波动大与落地难的问题,提供一种在弱网环境下仍可稳定收敛、兼顾隐私与性能、适配端侧异构的自适应联邦学习系统与方法。

技术方案

本发明提供一种面向移动边端设备的自适应联邦学习系统,包括中央协调服务器、边端客户端以及安全通信模块,覆盖设备发现、参与者筛选、本地训练、隐私保护上传、服务器稳健聚合、全局模型发布与端侧个性化适配的全流程。其核心技术方案包括:

  1. 设备注册与能力画像
  • 客户端在注册阶段向服务器上报设备画像:计算能力(如CPU核数、频率、可用内存)、网络质量(时延、丢包率、可用带宽)、电量与充电状态、历史参与情况。
  • 数据新颖度评估:客户端基于本地样本的统计特征或嵌入表示,计算相对参考分布的差异度指标(例如基于分桶直方图的距离度量或嵌入均值/协方差差异),并以隐私保护方式(如添加噪声的摘要统计)上报数据新颖度分数。
  1. 自适应选址与分层编队
  • 多目标选取:服务器每轮从在线设备中选择参与者,优化目标综合考虑算力评分C_i、网络评分N_i、数据新颖度F_i,以及历史稳定性与剩余隐私预算。可采用加权评分 S_i = w_cC_i + w_nN_i + w_fF_i − w_r风险因子。
  • 分层编队:将选中客户端按能力与网络条件分层(如A/B/C层),为异步训练配置不同的超参数(如上传频率、压缩强度、心跳周期),并将具有相似分布/任务特征的客户端进行参数分群,形成多个组模型以提升非IID环境下的收敛与泛化。
  1. 端侧本地训练
  • 端侧平台:Android 10+ 手机或 Linux 边缘盒子(≥4核CPU/2GB内存)。
  • 轻量框架:使用 PyTorch Mobile 或 TensorFlow Lite Micro 进行本地训练与推理。
  • 训练配置:小批量大小32、本地epoch=2,优化器可选SGD或Adam,梯度裁剪阈值C用于DP-SGD。仅公共干层参数参与全局聚合,个性化头部网络仅在本地训练与推理。
  1. 梯度稀疏化与量化的协同压缩
  • 稀疏化:Top-k或阈值截断保留重要梯度,配合误差反馈(残差累积)机制保证无偏性。
  • 量化:对稀疏梯度进行低比特量化(如8比特或符号+尺度),并可引入随机舍入以减少量化偏差。
  • 目标压缩比:通过可调k值与比特宽度达到≥8倍压缩(目标值)。
  • 丢包自修复:上行采用具冗余的分片编码(如类喷泉码式的无率码)以增强弱网鲁棒性;支持断点续传与包重传。
  1. 差分隐私预算的自适应调度
  • 端侧应用DP-SGD:对每批梯度按阈值C裁剪,并添加高斯噪声,噪声强度由轮次预算分配确定。
  • 动态预算管理:系统维护隐私会计(如RDP或时刻会计),总预算ε∈[4,8];按任务风险、样本敏感度、历史泄露估计与当前模型不确定度自适应分配每轮ε_t,支持在风险升高时增加噪声、在收敛后期适度降低噪声以稳固精度。
  • 超预算防护:当累计隐私损耗接近上限时,降低参与频次或停止对敏感层参数的更新。
  1. 延迟补偿的异步稳健聚合
  • 异步接入:服务器维护模型版本与时间戳,对早到与迟到更新进行接纳与缓冲。
  • 时延衰减:对客户端i的更新Δ_i赋予时延补偿权重 d_i = exp(−λ * staleness_i),staleness_i为客户端本地更新相对于当前全局版本的滞后度。
  • 不确定性权重:基于客户端上传的局部验证损失摘要、更新范数稳定性或服务器侧非IID评估集的快速评测,得到置信权重 u_i ∈ (0,1]。
  • 归一化融合:聚合权重 w_i = normalize(d_i * u_i * q_i),其中 q_i 可根据客户端数据量或历史可靠性设定。服务器更新 m_new = m_old + η * Σ_i (w_i * Δ_i)。
  • 迟到更新处理:当staleness超过阈值时,将更新映射到最新模型坐标系(如利用线性外推或重基线化)后再融合,或丢弃其对公共干层的影响,仅用于个性化分群参考。
  1. 非IID稳健性校准与参数分群
  • 校准评估:聚合后在服务器侧维护的非IID评估集上进行稳健性评测,执行温度缩放、批归一化统计重估或小步的自适应再标定,以减轻客户端分布差异带来的偏移。
  • 参数分群:依据客户端特征统计或更新相似度对公共干层进行多中心聚合,形成多个组模型,客户端按最相似中心分配;个性化头部在端侧独立训练与保留。
  1. 通信与可靠传输
  • 协议栈:采用 gRPC-over-QUIC,启用端到端加密(TLS 1.3),支持会话复用、0-RTT恢复。
  • 链路保活:心跳检测、重连与断点续传;带宽自适应窗口控制依据RTT、丢包率调整发送速率。
  • 可靠性:模型与优化器状态支持分段校验与增量检查点,保障弱网环境下的持续收敛。
  1. 端侧部署与回滚
  • 轻量推理引擎支持热更新;A/B 分区存储全局干层与本地头部版本。
  • 回滚策略:若新模型在端侧在线指标劣化或异常,自动回滚至上一稳定版本并上报日志。
  1. 服务器实现与验证
  • 服务器配置:单GPU 参数服务器架构,支持全量检查点与多模型组并行维护。
  • 验证规模:提供50~500客户端的模拟与真实设备混合验证,指标包含全局精度、端侧耗电、有效带宽占用与收敛轮次;不上传原始数据。

有益效果

  • 提升收敛效率与泛化:基于算力、网络与数据新颖度的多目标编队,提高有效参与度与信息增益,减少无效等待。
  • 稳定精度与抗时延:延迟补偿与不确定性加权的异步聚合显著降低慢节点与噪声更新的干扰,缓解非IID导致的波动。
  • 隐私与性能平衡:差分隐私预算自适应调度在满足总预算的前提下自动分配噪声强度,兼顾合规与可用性。
  • 弱网可用与节能:稀疏化与量化协同压缩配合丢包自修复与断点续传,降低带宽与能耗,提升弱网生存性。
  • 个性化提升端侧体验:公共干层+个性化头部结构与参数分群机制在非IID场景下提高端侧任务性能。
  • 工程可落地:端到端安全传输、热更新与回滚、全量检查点,使系统具备生产级可维护性与可靠性。

附图说明

  • 图1 为本发明系统总体架构示意图。
  • 图2 为自适应选址与分层编队流程图。
  • 图3 为客户端更新的稀疏化与量化协同压缩流程图。
  • 图4 为延迟补偿与不确定性加权的异步聚合示意图。
  • 图5 为差分隐私预算自适应调度与会计流程图。
  • 图6 为公共干层与个性化头部结构及参数分群示意图。
  • 图7 为基于 QUIC 的可靠传输与断点续传时序图。
  • 图8 为端侧热更新与回滚机制示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施方式作进一步说明。本领域技术人员可在不脱离本发明精神的情况下对实施方式进行变形或替换,这些均落入本发明的保护范围。

一、系统架构 系统包括:

  • 中央协调服务器:负责设备管理、参与者选择、模型聚合、稳健性校准、参数分群、隐私预算管理与全量检查点。
  • 边端客户端:Android 10+ 或 Linux 盒子,4核CPU/2GB内存,集成本地训练、压缩、差分隐私与热更新模块。
  • 安全通信模块:gRPC-over-QUIC,TLS 1.3,全链路认证与加密,支持断点续传与心跳机制。

二、设备注册与画像上报

  • 客户端在首次接入时上报:硬件信息、系统版本、网络指标(RTT、带宽、丢包率)、电量状态。
  • 数据新颖度上报:客户端对本地样本生成摘要(如嵌入均值与方差或类别直方图),在本地添加噪声后形成新颖度分数F_i;不上传任何可识别原始数据。

三、参与者选择与分层编队

  • 评分模型:S_i = w_cC_i + w_nN_i + w_fF_i − w_rR_i,其中R_i包含历史失效率、剩余ε安全度等;权重w_*可在线调优。
  • 选择策略:采用贪心或多臂匪徒/贝叶斯优化在每轮选择K个客户端,兼顾探索(高新颖度)与利用(高稳定性)。
  • 分层策略:将K个客户端按S_i或网络能力划分为L层,每层设定不同上传节奏与压缩强度;同时依据分布相似度进行参数分群,形成多个组中心。

四、端侧训练与个性化结构

  • 模型结构:采用公共干层(如卷积骨干或轻量Transformer)+ 个性化头部(任务特定分类器或回归头)。
  • 训练流程:
    1. 接收服务器下发的干层权重与本地头部初始化策略;
    2. 执行本地训练:batch size=32,epoch=2,学习率与优化器按层可分组设置;
    3. 应用梯度裁剪与差分隐私噪声(见后述);
    4. 对干层更新进行稀疏化与量化并上传,头部权重默认不上传(或仅上传安全摘要用于分群)。

五、协同压缩与丢包自修复

  • 稀疏化:对每层梯度取Top-k索引与对应值,保留残差缓冲以进行误差反馈。
  • 量化:对保留的梯度值进行区间缩放后低比特量化(如8比特),使用随机舍入减少偏差。
  • 传输编码:将压缩后的更新切成若干分片并加冗余编码;接收端可在收到足够分片后重构。
  • 目标与自适应:系统目标压缩比≥8倍;在弱网状态上调稀疏率与冗余度,在好网状态降低以提升精度。

六、差分隐私与预算管理

  • 本地DP-SGD:对每批梯度按阈值C进行范数裁剪;加入均值为0、方差与ε_t对应的高斯噪声。
  • 预算会计:服务器维护每个客户端的隐私会计(如RDP),累积跟踪总ε;当接近上限时触发策略(降频、提高噪声、限制层级)。
  • 自适应分配:ε_t由任务敏感度(如涉及文本隐私更高则增噪)、当前不确定度(收敛初期适度分配以加速,后期控制噪声稳固)与历史泄露估计共同决定;总预算范围为[4,8]。

七、异步聚合与延迟补偿

  • 更新接收:服务器维护全局版本v,全局模型m_v;客户端上传更新Δ_i及本地基线版本v_i和时间戳t_i。
  • 权重计算:
    • staleness = v − v_i 或基于时间差的度量;
    • d_i = exp(−λ * staleness);
    • u_i 基于服务器快速评测的置信度(如非IID评估集上的损失变化、更新稳定性);
    • q_i 可按本地样本规模或历史可靠度设置;
    • 归一化后 w_i = d_i * u_i * q_i / Σ_j(d_j * u_j * q_j)。
  • 聚合更新:m_{v+1} = m_v + η Σ_i (w_i * Δ_i)。对过期更新进行重基线化或限制其仅影响对应分群中心。

八、稳健性校准与参数分群

  • 校准:在非IID评估集上计算失配度,执行温度缩放、BN统计重估或小步自适应校准,更新校准参数与元数据而不增加敏感数据暴露。
  • 分群:对客户端更新或嵌入统计进行聚类(如K-means或谱聚类),形成多个干层组中心;下轮训练按分群下发相应组模型,提升针对性。

九、通信与可靠性

  • 基于 gRPC-over-QUIC:提供多路复用、拥塞控制、0-RTT恢复、TLS 1.3 加密。
  • 心跳与恢复:按层级设置心跳周期;故障时进行会话恢复、断点续传;窗口控制依据RTT/丢包自适应调整发送速率。
  • 检查点:服务器与客户端均存储增量检查点;出现异常可快速恢复至最近一致状态。

十、端侧热更新与回滚

  • A/B 模型槽:接收新干层模型于备用槽进行灰度验证,通过端侧轻量指标(如本地校验集或在线点击/意图识别置信度分布)评估。
  • 回滚:若新模型不达标或异常,自动回滚并上报日志,服务器记录该分群或该轮聚合特征以用于后续修正。

十一、服务器实现与评测

  • 硬件:单GPU参数服务器,支持多模型并行与全量检查点。
  • 规模:50~500客户端,支持真实设备与模拟器混合。
  • 指标采集:
    • 全局精度:服务器非IID评估集与端侧在线指标;
    • 端侧耗电:系统API或功耗计采集;
    • 有效带宽占用:记录上传/下载字节与成功重构率;
    • 收敛轮次:达到预设精度阈值或指标稳定所需的训练轮次。
  • 合规:全流程不上传原始数据,传输与存储均加密。

可选变体与说明:

  • 稀疏化可替换为随机稀疏或分层稀疏;量化比特数与编码方案可按链路自适应。
  • 不确定性权重可结合贝叶斯不确定性估计或基于温度缩放后的置信度分布。
  • 个性化可拓展为元学习或多任务学习;头部网络可多分支以适配多任务。
  • 聚合可采用自适应学习率 η 与自适应阈值的staleness惩罚。

实施例

实施例1:文本意图识别(Android 端为主)

  • 任务与模型:意图分类,公共干层为轻量Transformer(如4层、隐藏维度小型化),本地头部为全连接分类器。
  • 端侧环境:Android 10+,4核CPU/2GB内存;PyTorch Mobile。
  • 训练配置:batch size=32,epoch=2,学习率1e-3,梯度裁剪阈值C=1.0。
  • 隐私:总预算ε=6,RDP会计;前期每轮ε_t略大以加速,中后期逐步降低;高敏感样本占比上升时自动提高噪声。
  • 压缩:Top-1%~5%稀疏率自适应,8比特量化;目标压缩比≥8倍;弱网时打开冗余分片。
  • 聚合:λ基于历史延迟分布设置;u_i 根据服务器侧小样本非IID文本集评估得到。
  • 通信:gRPC-over-QUIC,心跳周期30~60秒自适应;断点续传开启。
  • 个性化:仅聚合干层,头部仅本地更新保留。
  • 指标采集:全局精度、端侧耗电(统计训练阶段CPU占用与电量变化)、有效带宽与收敛轮次;不记录、不过载任何原始文本。

实施例2:图像分类(Linux 边缘盒子为主)

  • 模型:轻量CNN干层(如MobileNet小型化),本地头部为分类器。
  • 端侧环境:Linux 盒子,4核CPU/2GB内存;TensorFlow Lite Micro。
  • 训练配置:batch size=32,epoch=2,Adam优化器。
  • 隐私与压缩:同实施例1,但对高分辨率梯度层提高稀疏率以控带宽。
  • 分群:依据类别频次分布摘要和更新方向相似度进行K=3聚类,形成3个干层组模型。
  • 评测:在服务器非IID图像集上进行温度缩放校准,记录各分群精度与全局精度。

实施例3:弱网鲁棒性与断点续传

  • 网络条件:模拟平均RTT>200ms、丢包率5%~10%、带宽上下行不对称。
  • 配置:提高稀疏率与冗余编码度;QUIC拥塞窗口收敛阈值上调;心跳周期缩短。
  • 行为:频繁断连时,客户端通过增量检查点恢复;服务器对高staleness更新进行重基线化或权重衰减。
  • 指标:有效带宽占用、成功重构率、收敛轮次变化与端侧能耗趋势。

实施例4:隐私预算动态调度与合规控制

  • 设置:总ε=4~8;RDP会计跟踪每轮ε_t;当接近上限时,服务器降低该客户端选中概率,或仅聚合其低敏感层参数。
  • 端侧:隐私预算不足时仅执行本地个性化微调,不上传更新。
  • 输出:记录预算消耗曲线与任务精度变化,用于策略校准。

说明

  • 本发明在不上传原始数据的前提下,通过自适应编队、异步稳健聚合、动态差分隐私、协同压缩与可靠通信的协同设计,实现移动边端场景下联邦学习的稳定收敛与可用部署。上述参数与配置可根据具体应用场景进行调整,不构成对本发明保护范围的限制。

技术领域

本发明属于新能源技术、材料科学、机械工程与自动化控制的交叉技术领域,具体涉及一种用于固态动力电池包的“材料—结构—控制”一体化热管理系统及其控制方法,兼具相变储热、导热均温、液冷快速抽热与智能优化控制功能。

背景技术

固态动力电池由于采用固态电解质,在安全性与能量密度方面具有潜在优势,但在高倍率充放电、低温启动与快速充电等工况下,仍存在如下问题:

  • 局部热堆积与温差过大:固态电芯界面热阻较高,单一面外散热路径导致温度分布不均,模块内最大温差偏大,加速不均匀老化,诱发热失稳风险。
  • 能耗高、续航下降:依赖稳态风冷或高流量液冷维持温度,导致热管理能耗显著升高,挤占续航。
  • 控制策略滞后:传统开环或简单阈值策略难以兼顾响应速度、能耗与温差,且难以适配电芯老化导致的参数漂移。

现有技术包括:液冷冷板方案侧重持续抽热,但在瞬态热峰与局部热点抑制方面不足;单一相变材料(PCM)可缓释热量但导热率有限,易形成热堆积;稳态风冷均温能力有限;开环温控策略对复杂工况与模型偏差的适应性弱。迫切需要一种兼顾高潜热缓峰、高效导热均温、快速抽热与智能优化控制的一体化热管理系统。

发明内容

要解决的技术问题

本发明旨在解决固态动力电池包在高倍率与低温环境下出现的局部热堆积、温差过大、热管理能耗高导致的续航下降与安全风险提升的问题,提供一种材料—结构—传感—控制深度耦合的一体化热管理系统与方法,实现温差抑制、能耗优化与热安全提升。

技术方案

为实现上述目的,本发明提出一种面向固态动力电池包的“材料—结构—控制”一体化热管理系统,其特征在于包含以下层次与部件:

  1. 材料层(相变—导热复合单元)
  • 采用石蜡基微胶囊相变材料(PCM)复合石墨烯构建双尺度导热网络,填充于电芯间隙与顶盖散热腔,兼顾高潜热与高面内导热。
  • 典型配比(质量分数):石蜡 70%±5%、微胶囊壁材 20%、石墨烯 10%,优选石墨烯质量分数为 5%–15%,以形成有效的面内导热渗流网络。
  • 微胶囊壁材可选自三聚氰胺—甲醛树脂、脲醛树脂、聚甲基丙烯酸甲酯或二氧化硅无机壳层;微胶囊粒径优选 D50 为 1–20 μm;相变温度窗口优选 30–50℃。
  • 复合体可加入少量界面偶联剂/分散剂,形成立体网络并降低界面热阻;石墨烯形貌可为片状/多层片状,面内导热率优选 ≥500 W/m·K(材料本征)。
  1. 结构层(双模散热单元)
  • 在电芯底部布置微通道冷板,通道内流体为水—乙二醇混合液,流量 0.5–2.0 L/min 可调;冷板材料可为铝合金或紫铜;微通道典型尺寸:宽 0.3–1.0 mm,高 0.3–1.0 mm,节距 0.5–1.5 mm,带分配/汇集歧管以降低流阻不均。
  • 设置可控热阀于冷板回路与旁通支路,构成热旁路,热阀响应时间 ≤100 ms;热阀开度 0–100% 连续可调,用于在峰值工况下快速抽热,常态工况下旁通保温与均温。
  • 顶盖设置薄腔体作为面内散热/均温层,与复合 PCM 填充,形成热扩展面,结合底部冷板实现“面内均温+面外抽热”。
  1. 传感层(热场观测单元)
  • 在电芯表面布置二维温度传感阵列,阵列分辨率 ≥16×16,采样频率 ≥10 Hz;传感阵列可集成于柔性电路板(FPC),贴合电芯表面。
  • 设置热通量传感器于代表性电芯侧面或顶盖,用于估算瞬态热流与界面热阻变化。
  • 可选配置电流、电压、环境温湿度及冷却回路压差/流量传感,实现多物理量观测。
  1. 控制层(预测优化单元)
  • 引入热—电化学耦合的模型预测控制(MPC),耦合等效热路模型与电化学发热模型,在线优化冷却流量、风机转速与热阀开度。
  • 以温度均方差最小与能耗最小为双目标,采用加权目标函数;控制周期 100 ms,预测域 10 步;约束包含电芯最高温度、温升速率、执行器饱和与变化率约束。
  • 具备在线参数自校准功能,通过递推最小二乘/扩展卡尔曼滤波/移动窗辨识更新热容、导热/接触热阻、发热参数,补偿电芯老化与环境变化引起的模型偏差。
  • 低温环境下,热阀闭合并进入保温模式,可驱动脉冲加热薄膜(可选配置)快速升温至最佳工作区间。
  1. 系统工作方法
  • 充放电/快速充电过程中:优先利用复合 PCM 吸热削峰;当温度接近阈值时,开启冷板并由 MPC 细化流量与热阀开度,实现“按需冷却”;常态均温时,利用顶盖面内导热与旁通保温降低能耗。
  • 低温启动(如 -20℃):闭合热阀,减少对外散热,启用脉冲加热薄膜至目标温度区间,再转入正常控制。
  • 异常工况:当检测到局部热点或热通量异常时,MPC 提前加权热点区域温度,局部强化抽热并限制倍率,降低热失控风险。

优选实施要点:

  • 复合 PCM 体积分数与填充位置针对模块热路径设计,电芯间隙与顶盖腔体优先;必要时在电芯侧壁设置热桥以提升面内扩散。
  • 微通道布置与流量分配按电芯排布与热点分布优化,采用不同分区与独立阀控实现分区冷却。
  • 传感阵列与热通量传感位置经仿真与标定确定,使观测矩阵可观以支撑 MPC 状态估计。

有益效果

与传统液冷冷板、单一 PCM 缓释散热、稳态风冷以及开环温控策略相比,本发明具有以下有益效果:

  • 高潜热与高面内导热兼容:微胶囊 PCM 赋予高潜热缓峰能力,石墨烯双尺度导热网络显著提升面内导热,抑制热点、缩小温差。
  • 双模散热、快速响应:微通道冷板叠加可控热旁路,在极端工况实现快速抽热,在常态工况降低无效散热,兼顾安全与能效。
  • 智能优化、能耗受控:热—电化学耦合 MPC 以温差与能耗双目标优化冷却流量、风机转速与热阀开度,实现“按需冷却”,降低系统能耗。
  • 自校准抗老化:在线参数辨识抵御电芯老化与环境变化导致的模型偏差,维持控制精度与稳健性。
  • 模块化适配:系统模块化设计,适配不同尺寸与编组形态的固态电芯(方形、软包、圆柱簇),便于工程实施与维护。
  • 热安全提升:通过峰值削减与热点抑制,提高热稳定裕度,降低热失控触发风险。

附图说明

为更好地理解本发明,附图示意性说明如下(不以任何方式限制本发明):

  • 图1 系统总体结构示意图(材料层、结构层、传感层与控制层的集成关系)。
  • 图2 复合 PCM 微观结构与石墨烯导热网络示意图。
  • 图3 微通道冷板及热旁路结构示意图(含热阀与分区管路)。
  • 图4 电芯表面二维温度阵列与热通量传感布局示意图。
  • 图5 控制层 MPC 流程与自校准算法框图。
  • 图6 电池包模块化装配与顶盖散热腔布置剖视图。
  • 图7 典型工况下的控制时序与执行器输出示意图。

具体实施方式

以下结合附图与实施例对本发明作进一步说明。应理解,以下实施方式用于说明而非限定本发明的保护范围。

一、系统总体

  • 电池包由若干固态电芯组成,采用行列式或并排阵列布置;电芯间隙(0.3–1.5 mm)与顶盖散热腔(1–5 mm)填充复合 PCM,底部设置微通道冷板,侧边可设置有限导热桥以加强热耦合。
  • 控制器为车规级 MCU 或 SoC,采样周期 100 ms,执行器包括:冷却泵(可调 0.5–2.0 L/min)、风机(如配备风冷换热器)、热阀(响应 ≤100 ms,0–100% 开度)、脉冲加热薄膜(可选,面功率 0.1–0.5 W/cm²)。

二、材料层的制备与集成

  1. 微胶囊 PCM 制备(实例流程)
  • 芯材:正构烷烃类石蜡,峰值相变温度 35–45℃,潜热 150–220 J/g。
  • 壁材:三聚氰胺—甲醛树脂(或二氧化硅溶胶),乳化/缩聚形成粒径 D50 1–20 μm 的微胶囊。
  • 复合:将石墨烯片层按目标质量分数 10%(优选 5–15%)与微胶囊 PCM 均匀混合,加入 0.1–1 wt% 的分散剂/偶联剂,经超声分散与低温真空脱泡,制得可灌注浆料。
  • 性能:通过激光闪射与差示扫描量热(DSC)测试,确认面内导热系数较单一 PCM 提升,潜热保持率 ≥90%。
  1. 结构集成
  • 电芯间隙灌注:采用定量点胶与真空回流填充,保证无气隙与均匀分布;顶盖散热腔灌注后固化/密封,留设热膨胀缓冲空间。
  • 表面匹配:复合 PCM 与电芯壳体表面之间设置薄层导热界面材料(TIM),降低接触热阻。

三、结构层设计

  1. 微通道冷板
  • 材料与加工:铝合金挤压/精铣或紫铜蚀刻/钎焊工艺;通道几何按目标压降与换热系数设计,雷诺数覆盖层流至弱湍流。
  • 管路与分区:设置主支路与旁通支路,热阀位于旁通/主路交汇处;可将冷板划分为多区,每区独立阀控与流量计量,适配不均匀发热。
  1. 可控热阀
  • 执行方式:电动比例阀或高速电磁阀,控制分辨率优选 <2% 开度,响应 ≤100 ms。
  • 功能:实现热旁路、分区切换与快速抽热,配合 MPC 进行连续调节。
  1. 顶盖散热腔
  • 结构:薄型腔体与高导热骨架(铝蜂窝/石墨膜)结合,灌注复合 PCM,形成面内扩散与储热一体层。

四、传感层与数据采集

  • 二维温度阵列:基于 NTC 阵列或薄膜 RTD/硅温度传感器,阵列 ≥16×16,采样 ≥10 Hz,标定精度 ±0.5℃ 或更优。
  • 热通量传感:薄膜热流传感器布置于热点易发位置,量程覆盖 0–10 kW/m²。
  • 其他传感:冷却回路流量计、压差计,环境温湿度,电芯电压/电流。
  • 数据融合:时空插值与卡尔曼滤波生成热场图,为 MPC 状态估计提供输入。

五、控制层与算法

  1. 模型建立
  • 热模型:将电池包离散化为节点网络,采用等效热路(热容 C、热阻 R、热源 Q)建立状态空间模型;C、R 随 SOC、温度与老化工况可变。
  • 发热模型:电化学发热 Q 包含可逆热与焦耳热项,函数 Q=f(I, SOC, T, 老化参数);参数通过离线试验初始化,在线更新。
  • 执行器模型:泵、风机、热阀具有饱和与响应滞后,用差分方程近似。
  1. MPC 优化
  • 目标函数:J = Σ(α·Var(T) + β·P_cool + γ·|Δu|) over 预测域,Var(T) 为温度场方差,P_cool 为冷却/加热功耗,Δu 为执行器增量。
  • 约束:T_max ≤ T_lim(如 55℃,按电芯安全要求设定)、|Δu| ≤ δ、u_min ≤ u ≤ u_max、dT/dt ≤ r_lim。
  • 预测域与控制周期:预测步长 Np=10(100 ms/步),滚动优化与约束跟踪。
  • 热阈策略:在接近相变结束或热点温度逼近阈值时,提高冷板权重,开启抽热;常态工况权重倾向能耗最小。
  1. 自校准
  • 在线辨识:基于递推最小二乘/扩展卡尔曼滤波对 C、R、Q 模型参数辨识;当检测到模型与测量偏差超阈时,更新参数并重置 MPC 内部模型。
  • 老化适配:根据循环/历时与历史热负荷,逐步修正发热模型中极化相关项。
  1. 低温策略
  • -20℃ 启动:热阀闭合,旁通保温;启用脉冲加热薄膜(占空比 10–50%,频率 0.5–5 Hz),将电芯表面温度提升至策略设定的最佳工作区间,再进入常态 MPC。

六、制造与装配注意事项

  • 复合 PCM 灌注需防止气泡与孔隙;通道与腔体密封需通过泄漏测试(≥1 bar 压差维持 10 min 无压降)。
  • 传感阵列贴装需保证热接触一致性,走线与粘结材料耐温、耐介质。
  • 冷却液选用水—乙二醇,体积分数按结冰点与粘度需求设置,并配防腐抑菌添加剂。

七、安全与故障处理

  • 冗余保护:当传感失效或执行器故障时,切换至安全模式(降低倍率、最大化抽热、限温运行)。
  • 热安全:设置热失控早期征兆判据(热通量突增、不可逆自升温),触发紧急散热与系统降额。

实施例

以下实施例在环境温度受控的实验舱内进行,与对比例(无复合 PCM 或无 MPC 的传统液冷)进行对照。所述数据为在所述试验条件下获得,用于说明本发明可实现的技术效果。

实施例1 常温 1C/3C 循环均温与能耗对比

  • 条件:环境 25℃;电池包由若干固态电芯组成;复合 PCM 配比为石蜡 70%(±5%)、壁材 20%、石墨烯 10%;冷板流量由 MPC 在线调节于 0.5–2.0 L/min;热阀按需控制。
  • 工况:1C 连续放电 3 次后 3C 放电 1 次,循环 2 组。
  • 结果:在 3C 放电末期,电芯表面温差 ≤3℃;系统总能耗(泵+风机+阀+控制)较对比例降低 ≥15%;在 1C 工况,热阀维持部分开度与较低流量实现均温,能耗进一步下降。

实施例2 低温启动与升温

  • 条件:环境 -20℃;热阀闭合,旁通保温;脉冲加热薄膜面功率 0.3 W/cm²,初期占空比 40%,后期逐步下降;MPC 预测域 10 步、控制周期 100 ms。
  • 过程:加热至目标温度区间后转入倍率 1C 放电。
  • 结果:系统在 6–12 min 内将电芯表面温度提升至策略温区(具体取决于容量与包结构),期间温差受控,进入放电阶段后温差 ≤3℃;与对比例比较,低温阶段能耗更可控,升温时间可比稳态风冷策略缩短。

实施例3 快速充电场景热安全裕度

  • 条件:环境 35℃;快充电流对应等效 2–3C;采用本发明系统与对比例(传统液冷、开环阈值控制)对比。
  • 试验方法:使用绝热反应量热(ARC)或等效方法评估热失控触发温度(以不可逆自升温拐点为判据),在两种系统下进行等效热负荷预处理后测试。
  • 结果:在给定测试流程与判据下,本发明系统的热失控触发温度较对比例提升 ≥10℃;充电过程最高温度受控且温差 ≤3℃,总能耗降低 ≥15%。

对比例

  • 对比例A:仅采用传统液冷冷板,常开恒流量 1.5 L/min,无 PCM 与 MPC。
  • 对比例B:采用单一石蜡 PCM 填充,无石墨烯与液冷,仅风冷辅助。
  • 观察:对比例 A 在 3C 工况温差明显增大且能耗较高;对比例 B 峰值初期表现尚可,但后期出现热堆积与温度滞后。

可选与变型

  • 石墨烯可替换或复配为导热片层材料(膨胀石墨、碳纳米管网络)以进一步优化面内导热。
  • 微通道几何与材料可根据成本与质量约束调整;冷却介质可根据环境选择不同乙二醇体积分数。
  • 传感阵列可提高至 32×32 分辨率,并增加关键位置热通量传感冗余。
  • MPC 可扩展为分层控制,上层分配目标温差与能耗权重,下层执行器跟踪;亦可加入健康状态(SOH)约束。

本发明提供的一体化热管理系统与方法,通过材料、结构、传感与控制的协同设计,在固态动力电池的多典型工况下,能够实现小温差控制、能耗优化与热安全裕度提升。上述实施方式与参数范围用于说明本发明的原理,凡在本发明构思内对结构、材料配比、控制算法和装配方式作出的等同替换或变形,均应落入本发明的保护范围。

技术领域

本发明涉及医疗器械、生物技术与电子信息技术领域,具体涉及一种佩戴式汗液葡萄糖监测贴片,集成微流体汗液采集、酶电化学传感及多参量补偿与个体化校准算法,用于连续、无创监测个体糖代谢状态。

背景技术

葡萄糖监测是糖尿病管理与代谢健康评估的核心手段。现有成熟方案为经皮间质液的侵入式连续血糖监测(CGM),虽精度较高,但存在穿刺不适、耗材更换与感染风险。近年来,基于汗液的无创检测成为重要方向,但现有汗液葡萄糖传感器普遍面临以下问题:

  • 汗液流速与产汗量在不同个体、不同场景(静息/运动)下波动显著,易导致稀释效应与信号不稳定;
  • 温度与pH变化影响酶活和电极输出,单通道温度或pH补偿难以稳定长期佩戴精度;
  • 汗液中乳酸、尿酸、抗坏血酸等电活性物质易引发交叉反应,降低选择性;
  • 传感器输出与血糖之间存在组织-体液耦合差异与时间滞后,缺乏有效的个体化校准与长期维护机制;
  • 可穿戴场景下对低功耗通信与移动端风险提示能力要求较高,且需兼顾皮肤相容性与舒适佩戴体验。

因此,亟需一种在汗液采集稳定性、化学选择性、环境补偿与个体化算法等方面协同优化的无创连续测糖系统。

发明内容

要解决的技术问题

本发明旨在解决现有无创汗液测糖中因汗速波动、温度与pH变化及化学干扰导致的准确度不足,以及缺乏个体化校准维护机制带来的用户体验不佳等问题,实现在日常活动与轻度运动场景下的连续、低功耗、72小时可佩戴的稳定监测。

技术方案

为实现上述目的,本发明提供一种佩戴式汗液葡萄糖监测贴片及其系统,包括:

  1. 微流体汗液采集模块
  • 入口亲水微结构和毛细驱动:在贴片与皮肤接触界面设置经亲水改性的微结构阵列与导液层,实现汗液的被动采集与导入。
  • 限流通道:设置宽度为50–150 μm、长度2–8 mm的微流道,以及容积为2–5 μL的限流腔,通过毛细—流阻耦合稳定进入传感区的流量,避免瞬时高汗速引起的稀释与冲刷。
  • 蒸发缓释腔:在限流腔下游设置具有通气孔与扩展表面积的蒸发腔,利用受控蒸发形成微压差,实现对流量的缓释与稳流;蒸发腔通过疏水疏油微孔膜与外界连通,防止外部液滴倒灌。
  • 防回流结构:在微流道关键节点设置几何卡阀/表面能阱,避免体位变化引起的回流与气泡滞留。
  • 材料:微流道可由聚酰亚胺/聚氨酯/环氧基光刻材料构成,表面通过等离子体或聚多巴胺/PEG接枝实现持久亲水;蒸发腔可并联纤维毛细泵材料(如纤维素/电纺PVA)提升稳流能力。
  1. 电化学传感模块
  • 多孔纳米复合电极:工作电极采用金/碳复合纳米多孔结构,孔径典型为20–150 nm,比表面积大;可通过在印刷碳电极上电化学沉积纳米多孔金实现。参比电极为Ag/AgCl,辅助电极为碳/铂。
  • 酶固定化:在工作电极表面固定化葡萄糖氧化酶(GOx),优选采用壳聚糖-戊二醛交联或硅烷化-戊二醛双步固定,酶负载量控制在50–150 U/cm2,形成致密但可渗透的酶膜。
  • 抗干扰膜:覆盖选择性抗干扰膜(如0.5–1.0% Nafion、聚间苯二胺或其复合),抑制乳酸、尿酸、抗坏血酸等电活性物质渗透与氧化。
  • 检测机理:采用H2O2还原/氧化或介体传递(如普鲁士蓝催化还原或铁氧化物/铁氰化物体系)以降低工作电位,减少交叉反应;线性量程0.05–2 mM(汗液葡萄糖)。
  • 结构布置:传感区上方设置微孔扩散限域盖层,保障稳态扩散条件;温度与pH传感单元与工作电极邻近布置,保证同源流体环境。
  1. 环境与酶活补偿模块
  • 温度传感:集成高精度温度传感器(半导体温度计/薄膜RTD),温度精度±0.2℃。
  • pH传感:采用铱氧化物/聚苯胺薄膜pH电极或固态ISFET,分辨率0.05 pH。
  • 双通道补偿:基于温度与pH的实测,建立酶动力学温度系数(如Q10或Arrhenius近似)与pH活性曲线的乘性校正模型,对电流信号进行在线补偿。
  1. 生理耦合与个体化校准算法
  • 汗-血耦合模型:构建皮肤-汗液-血糖耦合的动态映射模型,考虑时间滞后与扩散稀释因子;采用状态空间/递归最小二乘(RLS,遗忘因子0.95–0.995)在线估计个体参数。
  • 校准流程:初始两点血糖参考(如空腹/餐后)建立初始映射,随后进入每日一次自检(可选空腹点),其余时间由自学习维护校准稳定,异常点通过稳健滤波(Hampel或IQR)剔除。
  • 异常波动检测:对一阶差分与加速度特征设定门限,联合生理上下文(运动/餐后标注)进行波动风险提示。
  1. 信号采集与通信
  • 模拟前端:跨阻放大器(TIA)+ 16–24位Σ-Δ ADC,采样频率1 Hz;内置温度与pH通道同步采集。
  • 低功耗蓝牙通信(BLE):1 Hz上传模式下平均电流≤1 mA,支持连接间隙广播与丢包重传。
  • 移动端应用:实现数据存储、可视化、异常报警与餐后响应评估,并支持参数更新下发。
  1. 机械与材料
  • 贴片结构:自皮肤侧至外侧依次为:医用透气基底层、皮肤接触黏附层、微流体采集层、电极与柔性电路层、蒸发缓释腔与通气层、屏蔽与外保护层。
  • 黏附与舒适性:采用医用丙烯酸/硅凝胶粘附材料,黏附力0.8–1.2 N/cm,基底透气性≥500 g/m2·24h;整体连续佩戴可达72小时,皮肤刺激性符合ISO 10993。
  1. 性能指标
  • 相关指标:与血糖相关系数≥0.85,平均绝对误差(MAE)≤15 mg/dL(在餐后负荷与轻度运动场景验证)。
  • 线性与选择性:汗液葡萄糖0.05–2 mM范围内线性关系良好,抗干扰膜对乳酸(1–20 mM)、尿酸(0.1–1 mM)、抗坏血酸(0.05–0.5 mM)干扰抑制显著。
  • 功耗:1 Hz采样与BLE上传平均功耗≤1 mA。

上述技术要点可相互独立或任意组合实施。

有益效果

与现有汗液测糖技术相比,本发明具有以下有益效果:

  • 被动式限流微流体与蒸发缓释协同,实现汗液稳流与稀释效应抑制,显著提升信噪比与时间稳定性;
  • 多孔纳米电极配合选择性抗干扰膜,扩大有效表面积并降低工作电位,显著抑制乳酸、尿酸等交叉反应;
  • 基于生理耦合的个体化校准与自学习维护,减少频繁指尖采血,维持长期映射稳定;
  • 温度与pH双通道实测补偿,有效抑制环境与酶活漂移,长期佩戴下灵敏度变化小;
  • 低功耗数据链路与异常波动检测算法,支持连续监测、移动端风险提示与餐后响应评估;
  • 医用材料与透气基底,提高佩戴舒适性与安全性,连续佩戴可达72小时。

附图说明

  • 图1 本发明贴片总体结构示意图(分层展开):包括皮肤接触层、微流体层、传感器与柔性电路层、蒸发缓释腔、外保护层。
  • 图2 微流体通道与蒸发缓释腔平面结构示意:入口亲水微结构、限流微通道、限流腔、蒸发腔及通气孔位置。
  • 图3 传感电极与抗干扰膜剖面结构示意:金/碳多孔电极、GOx酶膜、抗干扰膜、微孔扩散盖层。
  • 图4 传感区与温度、pH传感器布局示意:三电极与温度/ pH探头的相对位置。
  • 图5 信号采集与处理框图:电化学前端、ADC、微控制器、补偿与校准算法、BLE模块。
  • 图6 汗-血耦合模型与个体化校准流程图:初始两点校准、RLS自学习、异常点剔除。
  • 图7 异常波动检测与移动端提示流程图。
  • 图8 佩戴场景示意及贴片气流通道示意图。
  • 图9 制造工艺流程图:微流体制备、电极制备、组装与封装。

附图中相同或相似部件采用相同标号表示:10皮肤接触层;11黏附层;20微流体采集层;21入口亲水微结构;22限流微通道;23限流腔;24蒸发缓释腔;25通气孔;30传感电极区;31工作电极(WE);32参比电极(RE);33辅助电极(CE);34抗干扰膜;35酶膜;36扩散盖层;40温度传感器;41 pH传感器;50模拟前端;51 ADC;52 MCU/算法单元;53 BLE模块;60电源;70外保护层。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚,以下结合附图与实施例对本发明作进一步详细说明。应理解,以下实施方式仅用于说明本发明,而非限定本发明保护范围。

一、术语说明

  • 汗-血耦合模型:指描述血糖变化经体液交换、汗腺分泌与局部扩散传递到汗液中所形成的动态映射模型,包含时间滞后与比例稀释因子。
  • 自学习维护:指基于在线数据与少量参考点,采用递归参数估计方法对个体化模型进行动态更新的过程。
  • 蒸发缓释腔:微流体下游用于可控蒸发以形成稳态微压差的腔体,从而对上游流量进行缓释和稳定。

二、系统总体结构(图1) 贴片自下而上包括:皮肤接触层10(含黏附层11)、微流体采集层20、传感电极区30与传感器阵列(含温度40与pH 41)、柔性电路与电源60、蒸发缓释腔24与通气孔25、外保护层70。贴片外形直径30–45 mm、厚度1.2–2.5 mm,重量≤6 g。

三、微流体汗液采集模块(图2)

  1. 入口与亲水导入:在皮肤接触区域设置直径50–200 μm的微柱/微沟阵列21,表面通过等离子体+聚多巴胺涂层处理以获得持久亲水性(接触角≤30°),与黏附层11上的开窗对齐,促进汗液进入。
  2. 限流微通道与限流腔:限流微通道22宽50–150 μm、高30–80 μm、长2–8 mm,限流腔23容积2–5 μL;通过几何阻力和毛细压平衡实现0.05–1.0 μL/min的稳态流量,避免高汗速冲击传感区。
  3. 蒸发缓释:蒸发腔24容积5–20 μL,顶层设置直径100–300 μm的通气孔25(阵列间距0.5–2 mm),外覆疏水微孔膜(孔径0.2–0.45 μm),允许水蒸气透过而阻水;并行设置纤维毛细泵材料以平衡蒸发速率。
  4. 防回流与防气泡:在通道拐角处设计角阀/扩张室,设置表面能梯度区,收纳微气泡并防止回流。
  5. 材料与制造:微流道基底可选PI/TPU/COC,光刻形成通道后热压或粘结封盖;亲水性通过表面接枝(如PEG)或纳米粗化增强耐久性。

四、电化学传感模块(图3)

  1. 电极构型:采用三电极体系,工作电极31为金/碳纳米多孔复合(在印刷碳层上电沉积纳米金,电荷密度0.5–2 C/cm2以控制孔结构),参比电极32为印刷Ag/AgCl,辅助电极33为碳/铂涂层。
  2. 酶固定化与膜层:在工作电极表面滴涂壳聚糖(0.5–1%)并以戊二醛0.05–0.2%交联GOx,干燥后覆盖抗干扰膜34(0.5–1.0% Nafion,或电聚间苯二胺15–30 min,或两者复合),形成“电极—酶膜—选择膜”的叠层结构。可选加覆薄层PU扩散膜以优化线性范围。
  3. 测量方式:推荐采用普鲁士蓝作为H2O2还原催化层,在0–0.1 V(相对Ag/AgCl)偏置下工作,以降低干扰。线性量程覆盖汗糖0.05–2 mM,灵敏度与背景噪声比保证在1 Hz采样下SNR≥20 dB。
  4. 扩散限域:微孔扩散盖层36(孔径1–5 μm、厚10–50 μm)覆盖传感区,形成稳定扩散场,缓解流速波动对界面通量的影响。

五、温度与pH补偿(图4)

  1. 温度传感器40:采用薄膜RTD或集成温度传感器芯片,贴近传感腔外壁,热阻小于100 K/W;校准后精度±0.2℃。
  2. pH传感器41:采用电沉积IrOx薄膜或导电聚合物pH电极,Nernst响应接近59 mV/pH(25℃),分辨率0.05 pH;参考采用同片Ag/AgCl并进行漂移校正。
  3. 补偿模型:对原始电流Iraw进行温度与pH双通道补偿,Icomp = Iraw · fT(T) · fpH(pH),其中fT可采用Q10模型或Arrhenius近似(参数由出厂与初始校准确定),fpH依据GOx最适pH(约5.5–7.0)的对称响应曲线构建。补偿参数通过每日自检微调。

六、信号采集与通信(图5)

  1. 模拟前端50:跨阻增益10–100 kΩ/μA可切换,噪声密度≤10 pA/√Hz;内置温度与pH前置放大与抗混叠滤波。
  2. 数据采样与处理:ADC 16–24位,1 Hz采样;MCU 32位低功耗内核执行去噪(移动中值/一阶IIR,截止0.3–0.5 Hz)、补偿与映射计算。
  3. BLE通信53:连接间隔500–1000 ms,包长优化,平均电流≤1 mA;移动端App完成数据展示、餐后标注、运动标注、异常报警与固件/参数更新。

七、生理耦合与个体化校准(图6)

  1. 映射模型:采用一阶滞后加增益的状态空间模型或广义线性模型,将Icomp映射为汗糖Gsweat,再通过个体稀释系数、滞后τ与尺度因子k映射为血糖估计Gblood_est;参数θ = {k, τ, 偏置b, 温度/时变项}。
  2. 初始校准:佩戴当日获取两点血糖参考(例如空腹与餐后60–120 min),采用最小二乘拟合θ0;考虑汗-血滞后,使用互相关或格点搜索估计τ0。
  3. 自学习维护:RLS在线更新θ,遗忘因子λ=0.95–0.995;每日一次自检点用于校正偏置与尺度漂移;异常样本(由Hampel滤波或IQR阈值识别)不参与更新。
  4. 异常波动检测(图7):构建|ΔGblood_est|与二阶差分阈值,结合运动标注与心率(可选外部数据)自适应调整阈值,触发快速上升/下降报警与脱落/堵塞提示。

八、机械结构与材料

  • 黏附层11为医用丙烯酸/硅凝胶,黏附力0.8–1.2 N/cm,水汽透过率≥500 g/m2·24h;边缘倒角与开槽以缓解皮肤牵拉。
  • 基底采用TPU/无纺复合,整体厚度≤2.5 mm;通气孔25与蒸发腔24位于远离皮肤一侧,避免外界液体进入。
  • 皮肤生物相容性:与汗液接触材料满足ISO 10993相关条款(细胞毒、皮肤刺激/致敏)。

九、制造与装配(图9)

  1. 微流体层:在PI/COC基底上光刻/激光刻蚀通道,等离子体活化后与盖片热压/等离子体粘结;蒸发腔切割并贴装疏水微孔膜。
  2. 电极层:丝网印刷碳与Ag/AgCl电极,低温固化;在工作电极上电沉积纳米多孔金;沉积介体层(普鲁士蓝)并活化。
  3. 功能膜层:滴涂壳聚糖+GOx并交联,覆以抗干扰膜;pH电极电沉积IrOx;集成温度传感器与走线。
  4. 组装:各层对位层压,柔性板与电池焊接/贴装,功能测试、密封与灭菌(适配材料的低温灭菌方式)。
  5. 质检:外观、气密性、流量校核、灵敏度与选择性测试,出厂校准参数写入。

十、使用与维护

  • 佩戴位置:前臂/上臂/腹部,清洁干燥后粘贴;避免高温水浸;建议72小时更换。
  • 校准:初始两点血糖参考录入;每日一次自检(优选空腹或稳定时段)。
  • App交互:录入餐食与运动标注以优化算法自适应;异常报警按提示处理。

十一、性能评估方法

  • 稳态流量测试:在人工汗(含典型电解质与乳酸/尿酸/抗坏血酸)与控温控湿舱中,评估不同汗速(0.05–1 μL/min)对应的信号稳定性与SNR。
  • 线性与选择性:在0.05–2 mM汗糖范围分级灌注,记录灵敏度与R2;叠加干扰物,评估输出偏差。
  • 温度与pH补偿:在25–40℃与pH 5.0–7.5条件下,验证补偿前后灵敏度变化。
  • 场景测试:受试者餐后负荷与轻度运动场景,采集贴片输出与指尖/参考血糖,计算相关系数与MAE;验证目标:相关系数≥0.85,MAE ≤15 mg/dL。
  • 佩戴可靠性:72小时连续佩戴,评估黏附、气密与皮肤反应(ISO 10993)。

实施例

实施例1:器件结构与关键参数

  • 微流体:限流通道宽100 μm、高50 μm、长5 mm;限流腔3 μL;蒸发腔10 μL,通气孔直径200 μm、间距1 mm。
  • 电极:印刷碳基底上电沉积纳米多孔金(1 C/cm2);工作电极直径2.0 mm;参比Ag/AgCl、辅助碳;普鲁士蓝催化层沉积电荷5 mC/cm2。
  • 酶与膜:GOx 100 U/cm2,壳聚糖0.8%,戊二醛0.1%;抗干扰膜Nafion 0.8%旋涂两遍。
  • 传感与电子:温度±0.2℃,pH分辨率0.05;ADC 24位,采样1 Hz;BLE平均电流0.8 mA。
  • 材料与佩戴:黏附力1.0 N/cm,透气基底TPU+无纺复合;连续佩戴72小时完成。

实施例2:校准与自学习流程

  • 初始两点:佩戴后记录空腹血糖与餐后90 min血糖,通过最小二乘获取k、b与τ(τ初值10–20 min)。
  • 在线更新:RLS更新λ=0.98;每日早晨空腹自检用于偏置校正;异常值由Hampel滤波(窗口15 min,阈值3σ)剔除。
  • 补偿:温度采用Q10=2.0近似,基准温度35℃;pH采用中心pH 6.5的对称二次响应拟合。

实施例3:场景测试与结果

  • 对象与场景:10名受试者,静息-餐后负荷-轻度骑行交替;环境温度25–30℃。
  • 指标与结果:在0.05–2 mM汗糖范围内线性R2≥0.96;对乳酸10 mM、尿酸0.3 mM、抗坏血酸0.1 mM干扰,输出偏差≤±8%(相对无干扰条件);与同步指尖血糖比较,整体相关系数0.86–0.92,MAE 11–15 mg/dL。72小时佩戴期间未见明显皮肤刺激反应(按ISO 10993皮肤观察评分)。

实施例4:功耗与通信

  • 采样1 Hz、每5 min批量上传一次;MCU占空比<5%;平均电流0.7–0.9 mA,铝塑软包薄膜电池(20–40 mAh)续航≥72小时。

实施例5:工艺可替代方案

  • 抗干扰膜采用电聚间苯二胺(+0.7 V,20 min)+薄层PU复合,进一步降低小分子干扰并延长稳定期;
  • pH传感采用ISFET芯片,体积更小,配合固态参比电极以简化封装。

上述实施例表明,本发明通过被动限流微流体与蒸发缓释协同、纳米多孔电极与抗干扰膜组合、温度与pH双通道补偿及生理耦合自学习校准,在日常活动与轻度运动条件下实现了稳定的无创连续测糖,具有良好的实用性与可制造性。上述各技术特征在不相互冲突的情况下均可组合应用,均落入本发明的保护范围内。

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提供可复用输入项与引导问题,按需填写即可复刻团队一致的文书品质
输出适合代理人审阅的规范文档,缩短沟通轮次,提升交付效率与质量

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
¥25.00元
先用后买,用好了再付款,超安全!

您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 816 tokens
- 6 个可调节参数
{ 技术方案描述 } { 所属技术领域 } { 核心创新特征 } { 拟解决的技术问题 } { 具体实施方式/实施例要求 } { 相关背景技术参考 }
获得社区贡献内容的使用权
- 精选社区优质案例,助您快速上手提示词
使用提示词兑换券,低至 ¥ 9.9
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