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WO2025002505A1 - Messverfahren für sensoren auf basis von polymer-nanokompositen und sensor auf basis von polymer-nanokompositen - Google Patents

Messverfahren für sensoren auf basis von polymer-nanokompositen und sensor auf basis von polymer-nanokompositen Download PDF

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Publication number
WO2025002505A1
WO2025002505A1 PCT/DE2024/100568 DE2024100568W WO2025002505A1 WO 2025002505 A1 WO2025002505 A1 WO 2025002505A1 DE 2024100568 W DE2024100568 W DE 2024100568W WO 2025002505 A1 WO2025002505 A1 WO 2025002505A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
sensor
impedance
polymer
parameter
electrode structure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/DE2024/100568
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Rajarajan RAMALINGAME
Olfa Kanoun
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanosen GmbH
Original Assignee
Nanosen GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanosen GmbH filed Critical Nanosen GmbH
Publication of WO2025002505A1 publication Critical patent/WO2025002505A1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Pending legal-status Critical Current

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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01K15/007—Testing
    • G—PHYSICS
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    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K7/00—Measuring temperature based on the use of electric or magnetic elements directly sensitive to heat ; Power supply therefor, e.g. using thermoelectric elements
    • G01K7/16—Measuring temperature based on the use of electric or magnetic elements directly sensitive to heat ; Power supply therefor, e.g. using thermoelectric elements using resistive elements
    • G—PHYSICS
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    • G01L1/14—Measuring force or stress, in general by measuring variations in capacitance or inductance of electrical elements, e.g. by measuring variations of frequency of electrical oscillators
    • G01L1/142—Measuring force or stress, in general by measuring variations in capacitance or inductance of electrical elements, e.g. by measuring variations of frequency of electrical oscillators using capacitors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B82—NANOTECHNOLOGY
    • B82Y—SPECIFIC USES OR APPLICATIONS OF NANOSTRUCTURES; MEASUREMENT OR ANALYSIS OF NANOSTRUCTURES; MANUFACTURE OR TREATMENT OF NANOSTRUCTURES
    • B82Y15/00—Nanotechnology for interacting, sensing or actuating, e.g. quantum dots as markers in protein assays or molecular motors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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    • B82Y30/00—Nanotechnology for materials or surface science, e.g. nanocomposites
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01N27/04—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating resistance
    • G01N27/12—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating resistance of a solid body in dependence upon absorption of a fluid; of a solid body in dependence upon reaction with a fluid, for detecting components in the fluid
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    • G01N27/127—Composition of the body, e.g. the composition of its sensitive layer comprising nanoparticles
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    • G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
    • G01N27/22—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating capacitance
    • G01N27/223—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating capacitance for determining moisture content, e.g. humidity

Definitions

  • Measuring method for sensors based on polymer nanocomposites and sensor based on polymer nanocomposites The invention relates to a measuring method for sensors based on polymer nanocomposites and a sensor based on polymer nanocomposites according to the preamble of the first and eleventh patent claims.
  • EIS electrochemical impedance spectroscopy
  • the EIS is measured over a wide frequency range, typically ranging from a few millihertz to a few megahertz.
  • an equivalent impedance model is developed to represent the system under investigation. Curve fitting is then used to compare the data obtained from the model with the measured data. This makes it possible to assess how well the model agrees with the experimental results, and to evaluate the behavior and properties of the system.
  • individual parameters of the model are also analyzed to show their influence on the measurement parameters. This contributes to a deeper understanding of the system response and the role of each parameter.
  • Impedance spectroscopy is partly used for the electrical characterization of sensors based on polymer nanocomposites, which can be used to measure physical stimuli such as force, pressure, strain, temperature and humidity. These sensors are characterized over a wide frequency range, ranging from a few hertz to several megahertz. The use of impedance spectroscopy is reported in the literature in two ways.
  • the complexity of implementing impedance spectroscopy in an embedded system is a major disadvantage.
  • the hardware and software requirements for accurately measuring impedance at multiple frequencies can be very extensive. This complexity of development, integration and maintenance increases the costs and technical requirements associated with integrating such a system into practical applications.
  • Another disadvantage is the limitation to single-frequency measurements. Measuring only at a specific frequency can compromise the sensitivity and selectivity of the sensor. Different sensor parameters can have different frequency responses, and important information can be lost when analyzing sensor performance at a single frequency. A single-frequency measurement cannot fully capture the sensor's behavior. This can lead to inaccurate characterization and suboptimal performance, especially incomplete characterization and a deterioration in the sensitivity and selectivity of the sensor.
  • EP 3242128 A1 describes a method for monitoring a composite material, wherein the composite material consists of an epoxy resin filled with electrically conductive nanoparticles, wherein at least one electrical property, such as the impedance of the composite material, is influenced by mechanical deformation.
  • the composite material is integrated into an electrical circuit which emits an electrical signal whose value depends on the electrical property of the composite material, so that a warning message is issued when a certain threshold is exceeded.
  • the measured property of the sensor is in particular the electrical impedance.
  • the multiple measurements in a range from 1 mV to 220 V are disadvantageous.
  • the publication EP 2902774 B1 describes the continuous or almost continuous monitoring and evaluation of the properties, in particular carbonate hardness of liquids and non-solid materials, whereby this field of application differs from the present invention.
  • the measuring method It is proposed to use a specific impedance equivalent circuit that contains a CPE element in series with a parallel circuit of a resistor and a capacitor.
  • the parameters for measuring the properties of water solutions are defined in this patent.
  • the parameters for the equivalent circuits are not selected according to their sensitivity, but according to their physical significance.
  • the object of the invention is to develop a measuring method for sensors based on polymer nanocomposites and a sensor based on polymer nanocomposites, which provides a simple structural design and a reliable, fast measuring method to save time and be capable of real-time operation. Furthermore, a suitable sensor for carrying out the method is to be provided, which can be operated not only under laboratory conditions. This object is solved with the features of the first and tenth patent claims. Advantageous embodiments emerge from the subclaims.
  • the invention relates to a measuring method for sensors based on polymer nanocomposites, wherein the method comprises a measuring device connected to the sensor, an analysis module, a parameter identification module and a monitoring module, wherein in a first method step a selection of at least three different frequencies within a predetermined frequency range is made and subsequently the impedance of the sensor excited at the selected frequencies is measured in the selected frequency range using the measuring device. However, more frequencies within the frequency range are also possible. In a second method step, the measured impedance values are analyzed to determine an impedance model of the sensor using the analysis module.
  • the parameter identification module is used to identify the optimal measurement parameter on the basis of the impedance model, wherein the optimal measurement parameter has the highest sensitivity and selectivity for the excitation of the sensor.
  • an optimal measurement parameter is used for real-time monitoring of the sensor response at one or more of the selected frequencies using the monitoring module.
  • the impedance measurement comprises the following steps: a. a time/frequency varying current or voltage signal which is treated using the Discrete Fourier Transform (DFT) to derive frequency-dependent components, b. processing the frequency-dependent components to calculate the frequency-dependent impedance spectrum Z(f), c.
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • the acquisition and analysis of the sensor output is carried out in such a way that the sensor to be tested is first subjected to a time/frequency varying current or voltage signal without external excitation signals and the corresponding voltage or current pulse is measured. These signals are then separated using signal analysis techniques such as the Discrete Fourier Transform (DFT) to extract the corresponding frequency-dependent voltage U(f) and current I(f), which form the basis for the calculation of Z(f), or to directly extract the frequency-dependent gain and phase.
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • the typically used frequency range is from 1 Hz to 100 MHz. It can be extended depending on the sensor effect and sensor dimension.
  • This analysis provides insights into the complex electrical behavior of the polymer nanocomposite sensors.
  • the obtained impedance spectrum is then processed with a signal processing unit.
  • This could advantageously be based on an equivalent circuit model (ECM), a neural network (NN), a distributed relaxation time calculation (DRT), a differential impedance analysis (DIA) calculation or a combination of these and other signal processing methods of impedance spectroscopy, e.g. digital filters.
  • ECM equivalent circuit model
  • NN neural network
  • DRT distributed relaxation time calculation
  • DIA differential impedance analysis
  • Each of these methods can provide different key indicators, such as different electrical parameters from ECM, different features and machine learning models from NN, distribution of time constants from DRT and local equivalent circuit model from DIA. These key indicators are then used to track and measure the desired measurement parameters of the sensor.
  • the three or more selected frequencies are evenly distributed within the frequency range.
  • the impedance model preferably comprises a series resistance (R s ), a parallel resistance (R p ) and a parallel capacitance (C p ).
  • the impedance model may comprise a constant phase element (a) as a replacement for the parallel capacitance (C p ) in case of a depressed semicircular Nyquist plot.
  • the optimal measurement parameter is preferably determined by evaluating the sensitivity and selectivity of each parameter in the impedance model.
  • the real-time monitoring of the sensor response in the selected frequencies is carried out using an embedded circuit.
  • the admittance and/or the permittivity and/or the dielectric constant and/or the capacitance of the sensor are preferably measured on the basis of polymer nanocomposites in the predetermined frequency range.
  • the sensor according to the invention based on polymer nanocomposites has a polymer nanocomposite sensor layer, wherein the nanocomposite sensor layer has electrically conductive nanoparticles embedded in a polymer matrix, wherein the nanoparticles are smaller than 130 nm in at least one dimension.
  • An electrode structure is in contact with the polymer nanocomposite sensor layer, wherein electrical signals generated by the sensor in response to applied stimuli can be measured by means of the electrode structure.
  • the nanoparticles particularly preferably have a diameter of less than 100 nm in at least one dimension.
  • the polymer matrix of the polymer nanocomposite sensor layer belongs to one or more of the following polymer groups, in particular to the thermosetting, thermoplastic, cross-linked, elastomeric, biodegradable and/or conductive polymers. The selection of the polymer matrix depends on the specific requirements and the desired performance of the sensor.
  • the electrode structure in one embodiment, is in the form of a parallel plate electrode structure in which the sensing layer is arranged between two electrode plates. Alternatively, the electrode structure may be in the form of an interdigital electrode structure in which the sensing layer is attached or deposited on the electrode to make electrical contact.
  • the above two main types of electrode structures are commonly used in sensor designs.
  • the first type the parallel plate electrode structure, is arranged such that the sensing layer is arranged between two electrode plates. This configuration ensures that the electric field is evenly distributed across the sensing layer.
  • the second type is the interdigitated electrode structure in which the electrodes are arranged in an interlocking pattern. In this configuration, the sensing layer is attached or deposited on the electrodes to make electrical contact.
  • Various techniques are used to manufacture these electrode structures depending on the desired substrate and the requirements of the sensor.
  • the nanocomposite material of the sensor can be synthesized using techniques such as solution mixing, melt mixing, in situ polymerization, electrospinning, layer-by-layer deposition and inclusion polymerization.
  • the nanocomposite sensor is manufactured using techniques such as spin coating, dip coating, spray coating, layer-by-layer deposition, filament winding, drop casting, mold casting, electrospinning, laser reduction, hold pressing, 3D printing, screen printing and inkjet printing.
  • the electrodes of the electrode structure are preferably manufactured using techniques such as physical vapor deposition, chemical vapor deposition, screen printing, photolithography, inkjet printing, electroplating or laser ablation.
  • the choice of coating technique depends on factors such as the desired sensor design, substrate compatibility and manufacturing requirements.
  • the proposed invention offers several advantages over the prior art and in particular the classical approach to impedance measurement in sensors based on polymer nanocomposites.
  • the classical approach in which impedance spectroscopy is performed over a wide frequency range, is time-consuming. Data acquisition typically takes several seconds to minutes and is therefore impractical for real-time monitoring of sensor responses.
  • the method according to the invention uses a minimum of in particular three selected frequencies. This leads to faster measurement times without sacrificing accuracy.
  • the classical approach requires complex embedded systems to perform impedance spectroscopy measurements. This complexity limits the practical implementation of the measurement method, in particular in applications requiring real-time monitoring.
  • the inventive solution shortens the process of the measurement method and enables the use of less complex embedded circuits without compromising the performance of the sensor.
  • the applied multi-frequency measurement offers additional advantages.
  • FIG. 1 shows a polymer nanocomposite sensor layer 1 between a parallel plate electrode structure 2.
  • Figure 2 shows an alternative design of the sensor in the form of a polymer nanocomposite sensor layer 1 in combination with an interlocking electrode structure 3.
  • Figure 3 shows the measurement sequence that provides the various parameters of the sensor.
  • Figure 4 shows a plot that shows the correlation between the various components of the impedance and the excitation signal. Some or all of these parameters are fed to a signal processing unit 5 according to Figure 5, which provides the measurement parameters 7.
  • Figure 6 shows a typical Nyquist diagram of the sensor based on polymer nanocomposites, with the curves shown with a variant with parallel capacitance and a variant with a constant phase element. A typical equivalent circuit diagram for the variant with parallel capacitance and constant phase element is shown in Figure 7.
  • Figure 8 shows a representation of a typical real course of the impedance curve, plotted against the logarithm of the frequency, with at least three frequencies chosen that are equidistant in different frequency decades.
  • Figure 9 shows a diagram showing the correlation between the different parameters of the equivalent circuit and the measured quantity.
  • Figures 6 to 9 further explain an example of using ECM as a signal processing unit.
  • the frequency dependent impedance of the sensor is determined and a Nyquist plot is constructed ( Figure 6) showing the complex impedance of the sensor.
  • the Nyquist plot shows three parameters of interest: series resistance (R s ), parallel resistance (R p ), parallel capacitance (C p ).
  • the Nyquist plot may have a depressed semicircular shape, indicating the presence of a constant phase element (CPE) instead of C p .
  • CPE constant phase element
  • G* complex admittance
  • M* dielectric modulus
  • K* 1/M*
  • two or more frequencies can be chosen. By including multiple frequencies, a more robust and accurate model can be achieved, resulting in improved accuracy, sensitivity and selectivity of the sensor.
  • the method enables the analysis and monitoring of various other properties of the sensor.
  • the proposed invention provides an optimized measurement method for sensors based on polymer nanocomposites, which focuses on simultaneous impedance measurements at multiple frequencies in a specified frequency range, with the frequencies tuned to the excitation of the sensor.
  • a comprehensive set of impedance values is measured that represent various properties of the polymer nanocomposite.
  • various parameters are derived within an impedance model that accurately represent the behavior of the polymer nanocomposite sensor. Each parameter is associated with a specific feature or property of the sensor.
  • the example sensor is a sensor based on a polymer nanocomposite material in combination with a contact electrode structure.
  • the sensor functions as a force sensor whose electrical properties change when an external force acts on the sensor.
  • the sensor is connected to an impedance measurement device to examine the electrical properties.
  • impedance analyzers include impedance analyzers, LCR meters, network analyzers, electrochemical impedance spectroscopy devices, frequency response analyzers, oscilloscopes with impedance functions, digital multimeters with impedance functions, and embedded systems based on integrated chips for impedance measurements with integrated microcontrollers or microprocessors.
  • the device is configured to measure the impedance of the sensor over a frequency range of 1 Hz to 100 MHz. Both the real (resistance) and imaginary (reactance) components of the impedance are acquired. These measurements correspond to the response of the sensor to various weights applied to the sensor.
  • Figures 10 and 11 show the Bode plots of the real and imaginary components of the impedance as a function of frequency from 100 Hz to 1 MHz for various applied weights.
  • the data is subsequently plotted as a Nyquist curve, as shown in Figure 12, which plots the real part of the impedance against the imaginary part of the impedance.
  • This plot is particularly useful for visualizing the complex impedance behavior of the sensor.
  • the first frequency (500 Hz) is selected between 100 Hz and 1 kHz
  • the second frequency (5 kHz) between 1 kHz and 10 kHz
  • the third frequency (50 kHz) between 10 kHz and 100 kHz.
  • An example measurement device based on an embedded system (embedded solution) is shown below. Taking the selected frequencies into account, a portable solution for measuring using the sensor is developed. The portable solution can be based on c-DAQ, FPGA, or a microcontroller. A microcontroller-based solution is cost-effective, compact, and power-efficient compared to other solutions.
  • the various functional modules of the embedded system are shown in Figure 13 and include a signal processing unit, an offset removal module, an optional multiplexer or matrix switching module, voltage controlled current sources (VCCS), the device under test, the measuring system, the preamplifier, the signal conditioning and a microcontroller unit containing the analog-to-digital converter (ADC), the digital signal processor (DSP) and the impedance calculator.
  • the signal processing unit is used to synthesize the excitation signal with the selected frequency, which is realized by the integrated pulse width modulation (PWM) or digital-to-analog converter (DAC) or by external chips such as direct digital synthesis chips (DDS) or arbitrary waveform generators (AWG). Since most signal generation units can only deliver positive voltages, an offset voltage (DC bias) is always present.
  • the offset voltage must be removed from the DDS, DAC and PWM devices, which can be accomplished by a subtractor or high-pass filter.
  • the optional multiplexer/switch matrix module is required when using more than one DUT or a DUT as an array or matrix.
  • the VCCS is essential for maintaining a constant current in a circuit by regulating the current to match an input voltage, regardless of the impedance of the sensor.
  • Several VCCS architectures can be used, including load-in-the-loop, Howland circuits and derivatives, Tietze circuits, current conveyor (CCII) and operational transconductance amplifier (OTA), with Howland circuits being particularly suitable for high frequency measurements.
  • This excitation signal is transmitted to the sensor, which is connected to a measuring system.
  • the measuring system is based on the IU method, bridge mode, resonance method, or self-balancing bridge.
  • - IV method relies on the simultaneous measurement of voltage and current, which are subjected to AC analysis to extract the amplitude and phases of the current and voltage signals and hence the impedance.
  • - Bridge system based on the balance of two impedance arms, one containing the reference impedance and the other the object under measurement. In balance, the reference impedance and the sensor have the same voltage, so no current flows between the arms.
  • - Resonance method In this method, a sinusoidal signal is injected into the system and the response is measured to determine the impedance.
  • the impedance can be calculated by analyzing the frequency at which the maximum response occurs.
  • - Auto-balancing bridge uses a reference signal that is automatically phase shifted to emulate the impedance response. If the signal is symmetrical, it emulates the reference measurement object and the system is matched. Both the IU method and the auto-balancing bridge have very good measurement accuracy and can measure frequencies up to 1 MHz.
  • the excitation signal generator injects a voltage (potentiostatic mode) or a current (galvanostatic mode) into the sensor.
  • a pre-amplification module is used when signal amplification is required for better detection.
  • the signal conditioning module typically consists of active filters, differential operational amplifiers, instrumentation amplifiers and amplifiers.
  • Signal conditioning ensures that the microcontroller can read and interpret the signal by reducing noise and amplifying the signal to match the voltage levels of the microcontroller (e.g. 0 to 3.3 V).
  • the voltage levels of the microcontroller e.g. 0 to 3.3 V.
  • Synchronization of the timers responsible for excitation and voltage and current measurements is critical. Starting from the current and voltage signals in the time domain, an AC analysis is performed to determine the amplitude ratio and phase shift between the voltage and current signals. This can be done using analog circuits or using digital signal processing. In analog circuits such as I/Q demodulation or gain phase detector (GPD), analog multiplication circuits demodulate the amplitude and phase of the response signal followed by a low pass filter.
  • I/Q demodulation or gain phase detector (GPD) analog multiplication circuits demodulate the amplitude and phase of the response signal followed by a low pass filter.
  • the real and imaginary values are output as DC voltages using the I/Q demodulator while the gain and phase are output as DC voltages using the GPD.
  • digital signal processing the voltage and current signals are conditioned and then directly connected to an ADC.
  • the microcontroller extracts the magnitude and phase after digital AC analysis.
  • the extracted amplitudes and phases of the voltage and current signals are then analyzed using Discrete Fourier Transform (DFT) solutions using methods such as Fast Fourier Transform (FFT) and Goertzel filter to speed up the calculation of the DFT coefficients.
  • DFT Discrete Fourier Transform
  • FFT Fast Fourier Transform
  • Goertzel filter Goertzel filter to speed up the calculation of the DFT coefficients.
  • Other methods such as discrete-time Fourier transform (DTFT), sine fitting by ordinary linear least squares (OLS) and nonlinear least squares (NLLS) can also be used.
  • DTFT discrete-time Fourier transform
  • OLS ordinary linear least squares
  • NLLS non
  • the impedance is determined after calculating the real and imaginary parts of the voltage and current signals using AC analysis techniques at excited frequencies. For an excited frequency index (f), this is done by a complex division of the voltage U(f) by the current I(f) as follows:
  • the equivalent circuit model corresponding to the sensor can be used to decompose the measured impedance of the sensor and calculate the different components of the impedance.
  • the microcontroller-based solution can also be interfaced with ICs specifically designed for impedance measurement, providing a compact and energy-efficient solution.
  • Examples of these impedance measurement ICs are AFE4300, MAX32600, AD5933 and AduCM350.
  • the sensor is then excited at the three chosen frequencies and the impedance change is determined for the different weights applied.
  • the information obtained is then fed into the equivalent circuit model to calculate the different components of the impedance. Understanding the equivalent circuit model is essential for predicting the sensor behavior under different conditions and for optimizing the design for improved sensitivity. In this example, it can be seen from the Nyquist diagram in Figure 14 that it is not characterized by a perfect semicircle, indicating the presence of a constant phase element (CPE).
  • CPE constant phase element
  • the resulting equivalent circuit represents the impedance characteristic of the sensor by a combination of electrical components such as series resistance (R s ), parallel resistance (R p ) and parallel capacitance or a constant phase element (CPE) as shown in Figure 13 and is expressed as: where, R s is the resistance between the contact electrode and the sensor material and the intrinsic resistance of the conductive nanoparticles in the sensor material, R p is the tunnel resistance between the nanoparticles in the polymer matrix, CPE is the frequency dependent impedance caused by inhomogeneities or distributed time constants.
  • R s series resistance
  • R p parallel resistance
  • CPE constant phase element
  • the identification of the measurement parameters is shown, where the R s value is significantly smaller than that of the rest of the components.
  • a detailed representation of the R s value shows that R s is not strongly affected by changes in the applied weight, suggesting that a high frequency component is not suitable for this sensor.
  • both R p and CPE vary significantly with the applied weight at frequencies between 100 Hz and 1 MHz. One or more frequencies at different intervals within the frequency range can be chosen to understand the influence of the frequencies on the different electrical parameters.
  • First frequency 500 Hz: Selected between 100 Hz and 1 kHz. At this frequency, it can be seen from Figure 16 and Figure 17 that the real part of the impedance is relatively more sensitive to the applied weights than the imaginary part.
  • Second frequency (5 kHz): Selected between 1 kHz and 10 kHz. At this frequency, it can be seen from Figure 18 and Figure 19 that the real part of the impedance is less affected by changes in the applied weights; however, the imaginary part shows good sensitivity.
  • Third frequency 50 kHz: Selected between 10 kHz and 100 kHz.
  • the real part is almost unaffected by changes in the applied weight, while the imaginary part has a relatively linear sensitivity to the applied weight.
  • the third frequency 50 kHz
  • the CPE is the optimal measurement parameter for this sensor.
  • the meter is programmed to measure the optimal measurement parameter of the sensor, in particular the CPE, at a frequency of 50 kHz.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer-Nanokompositen, wobei das Verfahren eine, mit dem Sensor verbundene Messvorrichtung, ein Analysemodul, ein Parameteridentifizierungsmodul und ein Überwachungsmodul aufweist, wobei a. in einem ersten Verfahrensschritt eine Auswahl von wenigstens drei unterschiedlichen Frequenzen innerhalb eines vorbestimmten Frequenzbereichs erfolgt und nachfolgend die Impedanz des, in den ausgewählten Frequenzen angeregten, Sensors in dem ausgewählten Frequenzbereich mittels der Messvorrichtung gemessen wird und b. in einem zweiten Verfahrensschritt eine Analyse der gemessenen Impedanzwerte zur Bestimmung eines Impedanzmodells des Sensors mittels des Analysemoduls erfolgt und c. in einem dritten Verfahrensschritt mit dem Parameteridentifizierungsmodul eine Identifizierung des optimalen Messparameters auf der Grundlage des Impedanzmodells erfolgt, wobei der optimale Messparameter die höchste Empfindlichkeit und Selektivität für die Anregung des Sensors aufweist und d. der optimale Messparameter wird vom Überwachungsmodul zur Echtzeitüberwachung der Sensorreaktion bei einer oder mehreren der ausgewählten Frequenzen verwendet. Des Weiteren betrifft die Erfindung einen Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen mit einer Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht, wobei die Nanokomposit-Sensorschicht in eine Polymermatrix eingebettete elektrisch leitfähige Nanopartikel aufweist, wobei die Nanopartikel in zumindest einer Dimension kleiner als 130 nm aufweisen und wobei eine Elektrodenstruktur in Kontakt mit der Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht ist, wobei mittels der Elektrodenstruktur elektrische Signale, die von dem Sensor als Reaktion auf angelegte Reize erzeugt werden, messbar sind.

Description

Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer-Nanokompositen und Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen Die Erfindung betrifft ein Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer- Nanokompositen und einen Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen nach dem Oberbegriff des ersten und elften Patentanspruchs. Im Bereich der Elektrochemie beruhen die Bewertung und die Leistungsanalyse verschiedener Systeme auf der Verwendung eines äquivalenten Impedanzmodells. Dieses Modell wird in der Regel durch die Anwendung der elektrochemischen Impedanzspektroskopie (EIS) erreicht, die bei der Untersuchung von Sensoren für medizinische Anwendungen, Gassensoren und elektrochemischen Systemen wie Batterien, Brennstoffzellen, Korrosionsprozessen und Elektroden/Elektrolyt-Grenzflächen weit verbreitet ist. Konventionell wird die EIS über einen breiten Frequenzbereich gemessen, der typischerweise von einigen Millihertz bis zu einigen Megahertz reicht. Auf der Grundlage des resultierenden Nyquist-Diagramms wird ein äquivalentes Impedanzmodell entwickelt, um das untersuchte System darzustellen. Mit Hilfe einer Kurvenanpassung werden nachfolgend die aus dem Modell gewonnenen Daten mit den gemessenen Daten verglichen. Auf diese Weise lässt sich beurteilen, wie gut das Modell mit den experimentellen Ergebnissen übereinstimmt, wobei das Verhalten und die Eigenschaften des Systems bewertet werden können. In bestimmten Fällen werden auch einzelne Parameter des Modells analysiert, um ihren Einfluss auf die Messparameter darzustellen. Dies trägt zu einem tieferen Verständnis der Systemreaktion und der Rolle der einzelnen Parameter bei. Auf dem Gebiet der elektrischen Impedanzspektroskopie, das über das Gebiet der Elektrochemie hinausgeht, liegt der Schwerpunkt auf der Analyse der elektrischen Eigenschaften verschiedener Systeme, die insbesondere resistive, kapazitive und induktive Komponenten umfassen. Diese Technik liefert Erkenntnisse über das elektrische Verhalten, die Materialeigenschaften und die Reaktion des untersuchten Systems. Die Impedanzspektroskopie wird teilweise zur elektrischen Charakterisierung von Sensoren auf der Basis von Polymer-Nanokompositen eingesetzt, die zur Messung physikalischer Reize wie Kraft, Druck, Dehnung, Temperatur und Feuchtigkeit verwendet werden können. Diese Sensoren werden über einen breiten Frequenzbereich charakterisiert, der von einigen Hertz bis zu mehreren Megahertz reicht. In der Literatur wird über den Einsatz der Impedanzspektroskopie in zweierlei Hinsicht berichtet. Zum einen als Charakterisierungswerkzeug zur Validierung gemessener Daten gegenüber simulierten Daten unter Verwendung eines Ersatzschaltungsmodells oder als Messverfahren, bei dem das gesamte Impedanzspektrum die Anregung des Sensors darstellt. Der klassische Ansatz der Impedanzspektroskopie, bei der ein breiter Frequenzbereich durchlaufen wird, ist zeitaufwändig. Der Messvorgang kann mehrere Sekunden bis Minuten dauern, so dass er für die Echtzeitüberwachung der Sensorreaktion unpraktisch ist. Ursache ist die Frequenzabtastung, da bei der Impedanzspektroskopie die Abtastung über einen großen Frequenzbereich hinweg durchgeführt werden muss. Bei diesem Verfahren werden Impedanzmessungen an zahlreichen Punkten durchgeführt, was einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand erfordert. Der große Frequenzbereich trägt zur Gesamtdauer des Messverfahrens bei. Diese Einschränkung erschwert die Erfassung dynamischer Veränderungen im Verhalten des Sensors. Zudem ist die Komplexität der Implementierung der Impedanzspektroskopie in einem eingebetteten System (Embedded System) ein großer Nachteil. Die Hardware- und Softwareanforderungen für die genaue Messung der Impedanz bei mehreren Frequenzen können sehr umfangreich sein. Diese Komplexität aus Entwicklung, Integration und Wartung erhöht die Kosten und technischen Anforderungen, die mit der Integration eines solchen Systems in praktische Anwendungen verbunden sind. Ein weiterer Nachteil liegt in der Beschränkung auf Einzelfrequenzmessungen. Durch die ausschließliche Messung bei einer bestimmten Frequenz können die Empfindlichkeit und Selektivität des Sensors beeinträchtigt werden. Verschiedene Sensorparameter können unterschiedliche Frequenzgänge haben, wobei bei der Analyse der Sensorleistung bei einer einzigen Frequenz wichtige Informationen verloren gehen können. Eine Einzelfrequenzmessung kann das Verhalten des Sensors nicht vollständig erfassen. Dies kann zu einer ungenauen Charakterisierung und suboptimalen Leistung, insbesondere einer unvollständigen Charakterisierung und einer Beeinträchtigung der Empfindlichkeit und Selektivität des Sensors führen. Des Weiteren behindert die fehlende Echtzeitfähigkeit eine Anwendung in dynamischen Umgebungen, in denen eine sofortige und kontinuierliche Überwachung der Sensorreaktion erforderlich ist. Die Unfähigkeit, dynamische Veränderungen und Schwankungen im Sensorverhalten zu erfassen, schränkt die Effektivität bei bestimmten Anwendungen ein. Aus der Druckschrift EP 3242128 A1 ist ein Verfahren zur Überwachung eines Verbundmaterials, wobei das Verbundmaterial aus einem mit elektrisch leitfähigen Nanopartikeln gefüllten Epoxidharz besteht, wobei mindestens eine elektrische Eigenschaft, wie die Impedanz des Verbundmaterials, durch eine mechanische Verformung beeinflusst wird. Das Verbundmaterial ist in einen elektrischen Schaltkreis integriert, der ein elektrisches Signal aussendet, dessen Wert von der elektrischen Eigenschaft des Verbundmaterials abhängt, so dass bei Überschreiten eines bestimmten Schwellenwerts eine Warnmeldung ausgegeben wird. Die gemessene Eigenschaft des Sensors ist dabei insbesondere die elektrische Impedanz. Nachteilig sind die vielfachen Messungen in einem Bereich von 1 mV bis 220 V. Das bedingt viele Messungen und daher eine eingeschränkte Möglichkeit der Echtzeitüberwachung. Aus der Druckschrift DE 10018745 A1 ist ein Verfahren und eine Vorrichtung zur schnellen Messung komplexer elektrischer Widerstände oder Impedanzspektren bekannt, wobei mittels des Verfahrens und der Vorrichtung die elektrischen Eigenschaften von Lipidmembranen erfasst werden, wobei das Verfahren die Messung und Charakterisierung nichtstationärer Systeme mit hoher Zeitauflösung ermöglicht. Es handelt sich um ein Verfahren zur Impedanzmessung auf klassische Weise zur Verwendung bei der Charakterisierung von Lipid-Protein-Membranen im Labor und zur Erkennung von Adsorptionsprozessen. Als Messverfahren für Feldsensoren außerhalb des Labors ist das Verfahren nicht geeignet. Die Druckschrift EP 2902774 B1 beschreibt die kontinuierliche oder nahezu kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Eigenschaften, insbesondere Karbonathärte von Flüssigkeiten und nicht festen Materialien, wobei sich dieses Anwendungsgebiet von der vorliegenden Erfindung unterscheidet. In dem Messverfahren wird vorgeschlagen, eine spezifische Impedanz-Ersatzschaltung zu verwenden, die ein CPE-Element in Reihe mit einer Parallelschaltung aus einem Widerstand und einem Kondensator enthält. Des Weiteren sind die Parameter für die Messung der Eigenschaften von Wasserlösungen in diesem Patent festgelegt. Die Parameter für die Ersatzschaltbilder werden nicht nach ihrer Empfindlichkeit, sondern nach ihrer physikalischen Bedeutung ausgewählt. Aufgabe der Erfindung ist es, ein Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer- Nanokompositen und einen Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen zu entwickeln, welches einen einfachen konstruktiven Aufbau und ein zuverlässiges schnelles Messverfahren zur Zeitersparnis und Echtzeitfähigkeit bereitstellt. Des Weiteren soll ein geeigneter Sensor zur Durchführung des Verfahrens bereitgestellt werden, der nicht nur unter Laborbedingungen betrieben werden kann. Diese Aufgabe wird mit den Merkmalen des ersten und zehnten Patentanspruchs gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen. Die Erfindung betrifft ein Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer- Nanokompositen, wobei das Verfahren eine, mit dem Sensor verbundene Messvorrichtung, ein Analysemodul, ein Parameteridentifizierungsmodul und ein Überwachungsmodul aufweist, wobei in einem ersten Verfahrensschritt eine Auswahl von wenigstens drei unterschiedlichen Frequenzen innerhalb eines vorbestimmten Frequenzbereichs erfolgt und nachfolgend die Impedanz des, in den ausgewählten Frequenzen angeregten, Sensors in dem ausgewählten Frequenzbereich mittels der Messvorrichtung gemessen wird. Jedoch sind auch mehr Frequenzen innerhalb des Frequenzbereichs möglich. In einem zweiten Verfahrensschritt erfolgt eine Analyse der gemessenen Impedanzwerte zur Bestimmung eines Impedanzmodells des Sensors mittels des Analysemoduls. Nachfolgend erfolgt in einem dritten Verfahrensschritt mit dem Parameteridentifizierungsmodul eine Identifizierung des optimalen Messparameters auf der Grundlage des Impedanzmodells, wobei der optimale Messparameter die höchste Empfindlichkeit und Selektivität für die Anregung des Sensors aufweist. Im vierten Schritt wird mittels des Überwachungsmoduls ein optimaler Messparameter für die Echtzeitüberwachung der Sensorantwort bei einer oder mehreren der ausgewählten Frequenzen verwendet. Bevorzugt umfasst die Impedanzmessung die folgenden Schritte: a. ein zeit-/frequenzveränderliches Strom- oder Spannungssignal, das unter Verwendung der Diskreten Fourier-Transformation (DFT) behandelt wird, um frequenzabhängige Komponenten abzuleiten, b. Verarbeitung der frequenzabhängigen Komponenten zur Berechnung des frequenzabhängigen Impedanz Spektrums Z(f), c. Analyse des Impedanz Spektrums Z(f) mittels einer Signalverarbeitungseinheit, um die Messparameter des Sensors zu erhalten. Die Erfassung und Analyse der Sensorausgabe erfolgt derart, dass zunächst der zu prüfende Sensor ohne äußere Anregungssignale mit einem zeitlich/frequenzmäßig variierenden Strom- oder Spannungssignal beaufschlagt und der entsprechende Spannungs- oder Stromimpuls gemessen wird. Diese Signale werden dann mit Hilfe von Signalanalysetechniken wie der diskreten Fourier-Transformation (DFT) aufgetrennt, um die entsprechende frequenzabhängige Spannung U(f) und den Strom I(f) zu extrahieren, die die Grundlage für die Berechnung von Z(f) bilden, oder direkt die frequenzabhängige Verstärkung und Phase zu extrahieren. Der typischerweise genutzte Frequenzbereich geht von 1 Hz bis 100 MHz. Er kann je nach Sensoreffekt und Sensordimension erweitert werden. Diese Analyse liefert Einblicke in das komplexe elektrische Verhalten des Polymer-Nanokomposit Sensoren. Das gewonnene Impedanz Spektrum wird dann mit einer Signalverarbeitungseinheit verarbeitet. Diese könnte vorteilhafter Weise z. B. auf einem Ersatzschaltkreismodell (ECM), einem neuronalen Netz (NN), einer Berechnung der verteilten Relaxationszeiten (DRT), einer Berechnung der differentiellen Impedanz Analyse (DIA) oder einer Kombination dieser und anderer Signalverarbeitungsmethoden der Impedanzspektroskopie, z. B. digitalen Filtern, basieren. Jedes dieser Verfahren kann verschiedene Schlüsselindikatoren liefern, wie z. B. verschiedene elektrische Parameter von ECM, verschiedene Merkmale und maschinelle Lernmodelle von NN, Verteilung der Zeitkonstanten von DRT und lokales Ersatzschaltbildmodell von DIA. Diese Schlüsselindikatoren werden dann verwendet, um die gewünschte Messparameter des Sensors zu verfolgen und zu messen. In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens sind die drei oder mehr ausgewählten Frequenzen gleichmäßig innerhalb des Frequenzbereichs verteilt. Das Impedanzmodell umfasst bevorzugt einen Serienwiderstand (Rs), einen Parallelwiderstand (Rp) und eine Parallelkapazität (Cp). In einer Ausgestaltung des Verfahrens kann das Impedanzmodell ein Element mit konstanter Phase (a) als Ersatz für die Parallelkapazität (Cp) im Falle eines gedrückten halbkreisförmigen Nyquist-Plots umfassen. Der optimale Messparameter wird bevorzugt durch Auswertung der Empfindlichkeit und Selektivität jedes Parameters im Impedanzmodell bestimmt. In einer vorteilhaften Ausgestaltung des Verfahrens wird die Echtzeitüberwachung der Sensorantwort in den ausgewählten Frequenzen unter Verwendung einer eingebetteten Schaltung durchgeführt. Die Admittanz und/oder die Permittivität und/oder die Dielektrizitätskonstante und/oder die Kapazität des Sensors werden bevorzugt auf Basis von Polymer-Nanokompositen in dem vorbestimmten Frequenzbereich gemessen. Der erfindungsgemäße Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen weist eine Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht auf, wobei die Nanokomposit-Sensorschicht in eine Polymermatrix eingebettete elektrisch leitfähige Nanopartikel auf, wobei die Nanopartikel in zumindest einer Dimension kleiner als 130 nm aufweisen. Eine Elektrodenstruktur ist in Kontakt mit der Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht, wobei mittels der Elektrodenstruktur elektrische Signale, die von dem Sensor als Reaktion auf angelegte Reize erzeugt werden, messbar sind. Besonders bevorzugt haben die Nanopartikel in zumindest einer Dimension einen Durchmesser weniger als 100 nm. Diese Nanopartikel sind für die Bereitstellung der gewünschten elektrischen Leitfähigkeit verantwortlich. Sie können metallisch, kohlenstoffbasiert oder eine Kombination aus beidem sein. Die Polymermatrix der Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht gehört zu einer oder mehreren der folgenden Polymergruppen, insbesondere zu den duroplastischen, thermoplastischen, vernetzten, elastomeren, biologisch abbaubaren und/oder leitfähigen Polymeren. Die Auswahl der Polymermatrix hängt von den spezifischen Anforderungen und der gewünschten Leistung des Sensors ab. Die Elektrodenstruktur ist in einer Ausgestaltung in Form einer parallelen Plattenelektrodenstruktur, bei der die Sensorschicht zwischen zwei Elektrodenplatten angeordnet ist, ausgebildet. Alternativ kann die Elektrodenstruktur in Form einer interdigitalen Elektrodenstruktur ausgebildet sein, bei der die Sensorschicht auf der Elektrode angebracht oder abgelagert ist, um einen elektrischen Kontakt herzustellen. Die vorgenannten zwei Haupttypen von Elektrodenstrukturen werden üblicherweise in Sensorkonstruktionen verwendet. Der erste Typ, die parallele Plattenelektrodenstruktur ist derart ausgebildet, dass die Sensorschicht zwischen zwei Elektrodenplatten angeordnet ist. Diese Konfiguration gewährleistet, dass das elektrische Feld gleichmäßig über die Sensorschicht verteilt ist. Der zweite Typ ist die verzahnte Elektrodenstruktur, bei der die Elektroden in einem ineinandergreifenden Muster angeordnet sind. Bei dieser Konfiguration wird die Sensorschicht auf die Elektroden aufgebracht oder abgeschieden, um einen elektrischen Kontakt herzustellen. Für die Herstellung dieser Elektrodenstrukturen werden je nach dem gewünschten Substrat und den Anforderungen des Sensors verschiedene Techniken eingesetzt. Das Nanokomposit-Material des Sensors kann unter Verwendung von Techniken wie Lösungsmischen, Schmelzmischen, In-situ-Polymerisation, Elektrospinnen, schichtweises Auftragen und Einschlusspolymerisation synthetisiert werden. In einer vorteilhaften Ausgestaltung wird der Nanokomposit-Sensor unter Verwendung von Techniken wie Spin-Coating, Dip-Coating, Spray-Coating, Schicht-für-Schicht- Abscheidung, Filament-Winding, Drop-Casting, Mold-Casting, Elektrospinning, Laser- Reduktion, Hold-Pressing, 3D-Druck, Siebdruck und Inkjet-Druck hergestellt. Die Elektroden der Elektrodenstruktur werden bevorzugt unter Verwendung von Techniken wie physikalischer Gasphasenabscheidung, chemischer Gasphasenabscheidung, Siebdruck, Fotolithografie, Tintenstrahldruck, Galvanisierung oder Laserablation hergestellt. Die Wahl der Beschichtungstechnik hängt von Faktoren wie dem gewünschten Sensordesign, der Substratkompatibilität und den Herstellungsanforderungen ab Die vorgeschlagene Erfindung bietet mehrere Vorteile gegenüber dem Stand der Technik und insbesondere dem klassischen Ansatz zur Impedanzmessung in Sensoren auf Basis von Polymer-Nanokompositen. Zum einen ist der klassische Ansatz, bei dem die Impedanzspektroskopie über einen breiten Frequenzbereich durchgeführt wird, zeitaufwändig. Die Datenerfassung dauert in der Regel mehrere Sekunden bis Minuten und ist daher für die Echtzeitüberwachung von Sensorreaktionen unpraktisch. Im Gegensatz dazu verwendet das erfindungsgemäße Verfahren ein Minimum von insbesondere drei ausgewählten Frequenzen. Das führt zu schnelleren Messzeiten ohne Einbußen bei der Genauigkeit. Des Weiteren erfordert der klassische Ansatz komplexe eingebettete Systeme (Embedded System) zur Durchführung von Impedanzspektroskopie-Messungen. Diese Komplexität schränkt die praktische Umsetzung des Messverfahrens ein, insbesondere bei Anwendungen, die eine Echtzeitüberwachung erfordern. Die erfindungsgemäße Lösung verkürzt den Prozess des Messverfahrens und ermöglicht die Verwendung weniger komplexer eingebetteter Schaltungen, ohne die Leistung des Sensors zu beeinträchtigen. Darüber hinaus bietet die angewandte Mehrfachfrequenz-Messung zusätzliche Vorteile. Durch die gleichzeitige Messung der Impedanz bei mehreren Frequenzen ist es möglich, den optimalen Messparameter zu ermitteln, der die höchste Empfindlichkeit und Selektivität gegenüber den Anregungen des Sensors aufweist. Dieser Messparameter ist entscheidend für die genaue Charakterisierung und Überwachung der Sensorreaktion. Der erfindungsgemäße Sensor ist besondere für die Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens geeignet. Dabei findet der Sensor insbesondere für die Messung von Kraft, Temperatur, Dehnung und Feuchtigkeit Anwendung. Die Erfindung wird nachfolgend an einem Ausführungsbeispiel und zugehörigen Zeichnungen näher erläutert. Figur 1 zeigt eine Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht 1 zwischen einer parallelen Plattenelektrodenstruktur 2. Die Figur 2 zeigt eine alternative Ausgestaltung des Sensors in Form einer Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht 1 in Kombination mit einer verzahnten Elektrodenstruktur 3. In Figur 3 ist die Messsequenz dargestellt, die die verschiedenen Parameter des Sensors liefert. Dazu erfolgt eine Berechnung in einer Recheneinheit 4 und die Weitergabe an eine Signalverarbeitungseinheit 5. Mittels der Signalverarbeitungseinheit 5 werden die Schlüsselindikatoren 6 ermittelt. In Figur 4 ist ein Plot dargestellt, der die Korrelation zwischen den verschiedene Komponenten der Impedanz und dem Anregungssignal zeigt. Einige oder alle diese Parameter werden gemäß Figur 5 einer Signalverarbeitungseinheit 5 zugeführt, die die Messparameter 7 liefert. In Figur 6 ist ein typisches Nyquist-Diagramm des auf Polymer-Nanokompositen basierenden Sensors dargestellt, wobei die Kurven mit einer Variante mit paralleler Kapazität und einer Variante mit konstantem Phasenelement dargestellt sind. Ein typisches Ersatzschaltbild für die Variante mit paralleler Kapazität und konstantem Phasenelement ist in Figur 7 dargestellt. Figur 8 zeigt eine Darstellung eines typischen realen Verlaufs der Impedanzkurve, aufgetragen gegen den Logarithmus der Frequenz, wobei mindestens drei Frequenzen gewählt wurden, die in verschiedenen Frequenzdekaden äquidistant sind. In Figur 9 ist ein Diagramm dargestellt, das die Korrelation zwischen den verschiedenen Parametern des Ersatzschaltbildes und der gemessenen Größe zeigt. In den Figuren 6 bis 9 wird ein Beispiel für die Verwendung von ECM als Signalverarbeitungseinheit näher erläutert. Die frequenzabhängige Impedanz des Sensors wird ermittelt, und es wird ein Nyquist-Diagramm erstellt (Figur 6), dass die komplexe Impedanz des Sensors anzeigt. Die Nyquist-Darstellung zeigt drei Parameter von Interesse: Serienwiderstand (Rs), Parallelwiderstand (Rp), Parallelkapazität (Cp). In bestimmten Fällen kann die Nyquist-Darstellung eine gedrückte halbkreisförmige Form aufweisen, was auf das Vorhandensein eines Konstant-Phasen-Elements (CPE) anstelle von Cp hinweist. Durch eine sorgfältige Analyse des Nyquist-Diagramms und die Extraktion der relevanten Parameter kann eine umfassende ECM erstellt werden (Figur 7), um die elektrische Reaktion des auf einem Polymer-Nanokomposit basierenden Sensors darzustellen. Um eine umfassende Analyse des auf Polymer-Nanokompositen basierenden Sensors zu gewährleisten, werden mindestens drei Frequenzen für die drei Messparameter ausgewählt (wie in Figur 8 dargestellt). Diese Messparameter (siehe Figur 9) werden dann verwendet, um die Reaktion des Sensors bei einer oder mehreren der ausgewählten Frequenzen zu messen. Durch dieses Verfahren werden sowohl die Empfindlichkeit als auch die Selektivität des Sensors für einen bestimmten Messparameter erheblich verbessert. Diese Verstärkung ermöglicht eine präzisere und genauere Messung der Reaktion des Sensors auf die gewünschten Anregungssignale. Folglich wird die Gesamtleistung des Sensors und seine Fähigkeit, bestimmte Anregungssignale in Echtzeit zu erkennen und zu unterscheiden, erheblich verbessert. Außerdem kann das Messverfahren mit verschiedener Impedanz relevanten Größen durchgeführt werden. Dazu gehören die komplexe Admittanz (G* = 1/Z*), das dielektrische Modul (M* = jωZ*) und die Kapazität (K* = 1/M*). Um die Wirksamkeit des Verfahrens zu erhöhen, können zwei oder mehr Frequenzen gewählt werden. Durch die Einbeziehung mehrerer Frequenzen kann ein robusteres und genaueres Modell erzielt werden, was zu einer verbesserten Genauigkeit, Empfindlichkeit und Selektivität des Sensors führt. Zusätzlich zur Empfindlichkeit und Selektivität ermöglicht das Verfahren die Analyse und Überwachung verschiedener anderer Eigenschaften des Sensors. Zu diesen Eigenschaften gehören Linearität, Alterungseigenschaften, Homogenität und vieles mehr. Durch die Anwendung desselben Verfahrens kann ein umfassendes Verständnis der Leistung und des Verhaltens des Sensors erreicht werden, was eine gründliche Bewertung und Optimierung seiner Gesamtfunktionalität ermöglicht. Mit der vorgeschlagenen Erfindung wird ein optimiertes Messverfahren für Sensoren auf der Basis von Polymer-Nanokompositen bereitgestellt, das sich auf eine gleichzeitige Impedanzmessungen bei mehreren Frequenzen in einem festgelegten Frequenzbereich konzentriert, wobei die Frequenzen auf die Anregung des Sensors abgestimmt sind. Verfahrensgemäß wird ein umfassender Satz von Impedanzwerten gemessen, die verschiedenen Eigenschaften des Polymer-Nanokomposits darstellen. Mittels der Analyse der gemessenen Impedanzen werden verschiedene Parameter innerhalb eines Impedanzmodells abgeleitet, welche das Verhalten des Polymer- Nanokomposit-Sensors exakt darstellen. Jeder Parameter ist einem bestimmten Merkmal oder einer Eigenschaft des Sensors zugeordnet. Unter Berücksichtigung des Zusammenhangs zwischen den Parametern und der gewünschten Sensorleistung kann der Parameter identifiziert werden, der den größten Einfluss auf das Erreichen des gewünschten Ergebnisses ausübt. Dieser ermittelte Parameter, der so genannte optimale Messparameter, wird dann als Schlüsselfaktor für den Betrieb des Sensors und für die Leistungsoptimierung verwendet. Durch die Überwachung des optimalen Sensorparameters werden die Nachteile der üblichen Messverfahren stark minimiert und die Gesamtleistung von Sensoren auf der Basis von Polymer-Nanokompositen maximiert. Nachfolgend wird eine beispielhafte impedanzspektroskopische Analyse des auf Polymer- Nanokompositen basierenden Senors beschrieben. Der beispielhafte Sensor ist ein Sensor auf der Grundlage eines polymeren Nanokompositmaterials in Kombination mit einer Kontaktelektrodenstruktur. In diesem Beispiel funktioniert der Sensor als Kraftsensor, dessen elektrische Eigenschaften sich ändern, wenn eine äußere Kraft auf den Sensor einwirkt. Der Sensor wird mit einem Gerät zur Impedanzmessung verbunden, um die elektrischen Eigenschaften zu untersuchen. Beispiele für diese Geräte sind unter anderem Impedanzanalysatoren, LCR-Meter, Netzwerkanalysatoren, elektrochemische Impedanzspektroskopiegeräte, Frequenzganganalysatoren, Oszilloskope mit Impedanzfunktionen, Digitalmultimeter mit Impedanzfunktionen und eingebettete Systeme auf der Grundlage integrierter Chips für Impedanzmessungen mit integrierten Mikrocontrollern oder Mikroprozessoren. Das Gerät ist so konfiguriert, dass es die Impedanz des Sensors über einen Frequenzbereich von 1 Hz bis 100 MHz misst. Es werden sowohl die realen (Widerstand) als auch die imaginären (Reaktanz) Komponenten der Impedanz erfasst. Diese Messungen entsprechen der Reaktion des Sensors auf verschiedene auf den Sensor ausgeübte Gewichte. Die Figuren 10 und 11 zeigen die Bode-Diagramme der realen und imaginären Komponenten der Impedanz in Abhängigkeit von der Frequenz von 100 Hz bis 1 MHz für verschiedene aufgebrachte Gewichte. Die Daten werden nachfolgend als Nyquist-Kurve aufgezeichnet, wie in Figur 12 gezeigt, die den Realteil der Impedanz gegen den Imaginärteil der Impedanz darstellt. Diese Darstellung ist besonders nützlich, um das komplexe Impedanzverhalten des Sensors zu visualisieren. Durch die Analyse der Nyquist-Kurve können charakteristische halbkreisförmige Muster und andere Formen, die die elektrischen Eigenschaften des Sensors widerspiegeln, identifiziert werden. Auf der Grundlage der Nyquist-Kurve und der Bode-Diagramme können drei oder mehr unterschiedliche Frequenzen ausgewählt werden. In diesem Beispiel wird die erste Frequenz (500 Hz) zwischen 100 Hz und 1 kHz, die zweite Frequenz (5 kHz) zwischen 1 kHz und 10 kHz und die dritte Frequenz (50 kHz) zwischen 10 kHz und 100 kHz gewählt. Ein beispielhaftes Messgerät auf Basis eines eingebetteten Systems (embedded solution) wird nachfolgend dargestellt. Unter Berücksichtigung der gewählten Frequenzen wird eine tragbare Lösung zur Messung mittels des Sensors entwickelt. Die tragbare Lösung kann auf c-DAQ, FPGA oder einem Mikrocontroller basieren. Eine mikrocontrollerbasierte Lösung ist im Vergleich zu anderen Lösungen kostengünstig, kompakt und stromsparend. Die verschiedenen Funktionsmodule des eingebetteten Systems sind in Figur 13 dargestellt und umfassen eine Signalverarbeitungseinheit, ein Offset-Entfernungsmodul, ein optionales Multiplexer- oder Matrix-Schaltmodul, spannungsgesteuerte Stromquellen (VCCS), das Messobjekt, das Messsystem, den Vorverstärker, die Signalaufbereitung und eine Mikrocontroller- Einheit, die den Analog-Digital-Wandler (ADC), den digitalen Signalprozessor (DSP) und den Impedanzrechner enthält. Die Signalverarbeitungseinheit dient zur Synthese des Erregungssignals mit der gewählten Frequenz, die durch die integrierte Pulsweitenmodulation (PWM) oder Digital- Analog-Wandler (DAC) oder durch externe Chips wie direkte digitale Synthesechips (DDS) oder Arbiträrsignalgeneratoren (AWG) realisiert wird. Da die meisten Signalerzeugungseinheiten nur positive Spannungen liefern können, ist immer eine Offsetspannung (DC-Bias) vorhanden. Um die Impedanz ohne Gleichstromvorspannung durchzuführen, muss die Offsetspannung von den DDS-, DAC- und PWM-Bausteinen entfernt werden, was durch einen Subtrahierer oder einen Hochpassfilter erreicht werden kann. Das optionale Multiplexer-/Schaltmatrixmodul ist erforderlich, wenn mehr als ein DUT oder ein DUT als Array oder Matrix verwendet wird. Der VCCS ist für die Aufrechterhaltung eines konstanten Stroms in einer Schaltung unerlässlich, indem er den Strom so regelt, dass er einer Eingangsspannung entspricht, unabhängig von der Impedanz des Sensors. Es können mehrere VCCS-Architekturen verwendet werden, darunter Load-in-the-Loop, Howland-Schaltungen und Derivate, Tietze-Schaltungen, Current Conveyor (CCII) und Operational Transconductance Amplifier (OTA), wobei Howland-Schaltungen besonders für Hochfrequenzmessungen geeignet sind. Dieses Anregungssignal wird an den Sensor übertragen, der mit einem Messsystem verbunden ist. Das Messsystem basiert auf der I-U-Methode, dem Brückenmodus, der Resonanzmethode oder der Selbstabgleichbrücke. - I-V-Methode: Beruht auf der gleichzeitigen Messung von Spannung und Strom, die einer Wechselstromanalyse unterzogen werden, um die Amplitude und die Phasen der Strom- und Spannungssignale und damit die Impedanz zu extrahieren. - Brückensystem: Basiert auf dem Gleichgewicht von zwei Impedanzarmen, von denen einer die Referenzimpedanz und der andere das Messobjekt enthält. Im Gleichgewicht haben die Referenzimpedanz und der Sensor die gleiche Spannung, so dass zwischen den Armen kein Strom fließt. - Resonanz-Methode: Bei dieser Methode wird ein sinusförmiges Signal in das System eingespeist und die Reaktion gemessen, um die Impedanz zu bestimmen. Die Impedanz kann durch Analyse der Frequenz, bei der die maximale Reaktion auftritt, berechnet werden. - Auto-Balancing Bridge: Verwendet ein Referenzsignal, das automatisch in der Phase verschoben wird, um die Impedanzantwort zu emulieren. Wenn das Signal symmetrisch ist, emuliert es das Referenzmessobjekt, und das System ist angepasst. Sowohl die I-U-Methode als auch die Auto-Balancing-Brücke haben eine sehr gute Messgenauigkeit und können Frequenzen bis zu 1 MHz messen. Bei einem auf der I-U- Methode basierenden Messsystem injiziert der Erregungssignalgenerator eine Spannung (potentiostatischer Modus) oder einen Strom (galvanostatischer Modus) in den Sensor. Ein Vorverstärkungsmodul wird eingesetzt, wenn eine Signalverstärkung zur besseren Erkennung erforderlich ist. Das Signalkonditionierungsmodul besteht in der Regel aus aktiven Filtern, differenziellen Operationsverstärkern, Instrumentenverstärkern und Verstärkern. Die Signalaufbereitung stellt sicher, dass der Mikrocontroller das Signal lesen und interpretieren kann, indem er das Rauschen reduziert und das Signal so verstärkt, dass es den Spannungspegeln des Mikrocontrollers entspricht (z. B.0 bis 3,3 V). Für eine genaue Impedanzmessung ist es wichtig, sowohl die Reaktion des Systems als auch das realisierte Erregungssignal zu messen. Die Synchronisierung der für die Erregung und die Spannungs- und Strommessungen zuständigen Zeitgeber ist von entscheidender Bedeutung. Ausgehend von den Strom- und Spannungssignalen im Zeitbereich wird eine Wechselstromanalyse durchgeführt, um das Amplitudenverhältnis und die Phasenverschiebung zwischen den Spannungs- und Stromsignalen zu ermitteln. Dies kann mit analogen Schaltungen oder mit digitaler Signalverarbeitung erfolgen. Bei analogen Schaltungen wie der I/Q-Demodulation oder dem Gain-Phase-Detektor (GPD) demodulieren analoge Multiplikationsschaltungen die Amplitude und Phase des Antwortsignals, gefolgt von einem Tiefpassfilter. Die Real- und Imaginärwerte werden mit Hilfe des I/Q-Demodulators als Gleichspannungen ausgegeben, während die Verstärkung und Phase mit Hilfe des GPD als Gleichspannungen ausgegeben werden. Bei der digitalen Signalverarbeitung werden die Spannungs- und Stromsignale aufbereitet und dann direkt mit einem ADC verbunden. Der Mikrocontroller extrahiert den Betrag und die Phase nach einer digitalen AC-Analyse. Die extrahierten Amplituden und Phasen der Spannungs- und Stromsignale werden dann mit Hilfe von DFT-Lösungen (Diskrete Fourier-Transformation) analysiert, wobei Methoden wie die schnelle Fourier-Transformation (FFT) und der Goertzel-Filter zur Beschleunigung der Berechnung der DFT-Koeffizienten verwendet werden. Andere Methoden wie die zeitdiskrete Fourier-Transformation (DTFT), die Sinusanpassung durch gewöhnliche lineare kleinste Quadrate (OLS) und nichtlineare kleinste Quadrate (NLLS) können ebenfalls verwendet werden. Mikrocontroller, z. B. solche, die auf ARM- Technologie wie STM32 basieren, nutzen spezielle Bibliotheken (z. B. CMSIS) für eine effiziente Signalverarbeitung, die Operationen wie FFT für Signallängen bis zu 4096 unterstützen und die Rechenleistung und Speicherverwaltung in Impedanzanalyseanwendungen verbessern. Die Impedanz wird nach Berechnung der Real- und Imaginärteile der Spannungs- und Stromsignale mit Hilfe von Wechselstromanalyseverfahren bei angeregten Frequenzen bestimmt. Für einen angeregten Frequenzindex (f) geschieht dies durch eine komplexe Division der Spannung U(f) durch den Strom I(f) wie folgt:
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Das dem Sensor entsprechende Ersatzschaltungsmodell kann verwendet werden, um die gemessene Impedanz des Sensors zu zerlegen und die verschiedenen Komponenten der Impedanz zu berechnen. Die mikrocontrollerbasierte Lösung kann auch mit ICs verbunden werden, die speziell für die Impedanzmessung entwickelt wurden und eine kompakte und energieeffiziente Lösung darstellen. Beispiele für diese Impedanzmess-ICs sind AFE4300, MAX32600, AD5933 und AduCM350. Der Sensor wird dann mit den drei gewählten Frequenzen angeregt, und die Impedanzänderung wird für die verschiedenen angelegten Gewichte ermittelt. Die erhaltenen Informationen werden dann in das Ersatzschaltbildmodell eingegeben, um die verschiedenen Komponenten der Impedanz zu berechnen. Das Verständnis des Ersatzschaltungsmodells ist für die Vorhersage des Sensorverhaltens unter verschiedenen Bedingungen und für die Optimierung des Designs im Hinblick auf eine verbesserte Empfindlichkeit unerlässlich. In diesem Beispiel ist aus dem Nyquist- Diagramm in Figur 14 ersichtlich, dass es nicht durch einen perfekten Halbkreis gekennzeichnet ist, was auf das Vorhandensein eines Konstantphasen-Elements (CPE) hinweist. Das sich daraus ergebende Ersatzschaltbild stellt die Impedanzcharakteristik des Sensors durch eine Kombination elektrischer Komponenten wie Serienwiderstand (Rs), Parallelwiderstand (Rp) und Parallelkapazität oder ein Konstantphasen-Element (CPE) dar, wie in Figur 13 gezeigt, und wird ausgedrückt als:
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wobei, Rs der Widerstand zwischen der Kontaktelektrode und dem Sensormaterial und der Eigenwiderstand der leitfähigen Nanopartikel im Sensormaterial ist, Rp ist der Tunnelwiderstand zwischen den Nanopartikeln in der Polymermatrix, CPE ist die frequenzabhängige Impedanz, die durch Inhomogenitäten oder verteilte Zeitkonstanten verursacht wird. Der CPE, der dargestellt wird als: ^^ ^^ ^^ = ^^( ^^ ^^)ఈ wobei, Q eine Konstante ist, ω die Winkelfrequenz ist, α ist ein Parameter, der von 0 bis 1 reicht, und für α = 1 verhält sich CPE wie ein idealer Kondensator. In der Figur 15 ist die Identifizierung der Messparameter dargestellt, wobei der Rs-Wert deutlich kleiner ist als der der übrigen Komponenten. Eine detaillierte Darstellung des Rs- Wertes zeigt, dass Rs durch Änderungen des aufgebrachten Gewichts nicht stark beeinflusst wird, was darauf hindeutet, dass eine Hochfrequenzkomponente für diesen Sensor nicht geeignet ist. Allerdings variieren sowohl Rp als auch CPE signifikant mit dem angelegten Gewicht bei Frequenzen zwischen 100 Hz und 1 MHz. Es können eine oder mehrere Frequenzen in verschiedenen Abständen innerhalb des Frequenzbereichs gewählt werden, um den Einfluss der Frequenzen auf die verschiedenen elektrischen Parameter zu verstehen. Zum Beispiel werden drei Frequenzen betrachtet: 1. Erste Frequenz (500 Hz): Ausgewählt zwischen 100 Hz und 1 kHz. Bei dieser Frequenz ist aus Figur 16 und Figur 17 ersichtlich, dass der Realteil der Impedanz relativ empfindlicher auf die angelegten Gewichte reagiert als der Imaginärteil. 2. Zweite Frequenz (5 kHz): Ausgewählt zwischen 1 kHz und 10 kHz. Bei dieser Frequenz ist aus Figur 18 und Figur 19 ersichtlich, dass der Realteil der Impedanz weniger von Änderungen der aufgebrachten Gewichte beeinflusst wird; der Imaginärteil zeigt jedoch eine gute Empfindlichkeit. 3. Dritte Frequenz (50 kHz): Ausgewählt zwischen 10 kHz und 100 kHz. Bei dieser Frequenz ist aus den Figuren 20 und 21 ersichtlich, dass der Realteil von Änderungen des aufgebrachten Gewichts nahezu unbeeinflusst bleibt, während der Imaginärteil eine relativ lineare Empfindlichkeit gegenüber dem aufgebrachten Gewicht aufweist. Vergleicht man die Empfindlichkeit gegenüber den Parametern innerhalb dieser drei Frequenzen aus Figur 22, Figur 23 und Figur 24, so zeigt die dritte Frequenz (50 kHz) eine gute Empfindlichkeit und bessere Linearität für den Imaginärteil der Impedanz, d. h. den CPE, mit vernachlässigbarem Einfluss des Realteils, d. h. Rs und Rp. Somit ist der CPE der optimale Messparameter für diesen Sensor. In Bezug auf die Echtzeit-Überwachung des Sensors ist das Messgerät so programmiert, dass es den optimalen Messparameter des Sensors, insbesondere des CPE, bei einer Frequenz von 50 kHz misst. Um die Stabilität zu erhöhen, können zusätzliche Frequenzen in der Nähe dieser gewählten Frequenz zur Messung des Sensors herangezogen werden. Die Mittelung des CPE der Impedanz über diese Frequenzen ermöglicht eine stabile Echtzeitüberwachung der Sensorreaktion. Bezugszeichenliste 1 Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht 2 Plattenelektrodenstruktur 3 Elektrodenstruktur 4 Recheneinheit 5 Signalverarbeitungseinheit 6 Schlüsselindikatoren 7 Messparameter

Claims

Patentansprüche 1. Messverfahren für Sensoren auf Basis von Polymer-Nanokompositen, wobei das Verfahren eine, mit dem Sensor verbundene Messvorrichtung, ein Analysemodul, ein Parameteridentifizierungsmodul und ein Überwachungsmodul aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass a. in einem ersten Verfahrensschritt eine Auswahl von wenigstens drei unterschiedlichen Frequenzen innerhalb eines vorbestimmten Frequenzbereichs erfolgt und nachfolgend die Impedanz des, in den ausgewählten Frequenzen angeregten, Sensors in dem ausgewählten Frequenzbereich mittels der Messvorrichtung gemessen wird und dass b. in einem zweiten Verfahrensschritt eine Analyse der gemessenen Impedanzwerte zur Bestimmung eines Impedanzmodells des Sensors mittels des Analysemoduls erfolgt und dass c. in einem dritten Verfahrensschritt mit dem Parameteridentifizierungsmodul eine Identifizierung des optimalen Messparameters auf der Grundlage des Impedanzmodells erfolgt, wobei der optimale Messparameter die höchste Empfindlichkeit und Selektivität für die Anregung des Sensors aufweist und dass d. der optimale Messparameter wird vom Überwachungsmodul zur Echtzeitüberwachung der Sensorreaktion bei einer oder mehreren der ausgewählten Frequenzen verwendet. 2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Impedanzmessung die folgenden Schritte umfasst: a. ein zeit-/frequenzveränderliches Strom- oder Spannungssignal, das unter Verwendung der Diskreten Fourier-Transformation (DFT) behandelt wird, um frequenzabhängige Komponenten abzuleiten, b. Verarbeitung der frequenzabhängigen Komponenten zur Berechnung des frequenzabhängigen Impedanz Spektrums Z(f), c. Analyse des Impedanz Spektrums Z(f) mittels einer Signalverarbeitungseinheit, um die Messparameter des Sensors zu erhalten. 3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Signalverarbeitungseinheit ein Ersatzschaltungsmodell zum Extrahieren verschiedener elektrischer Parameter und/oder ein neuronales Netzwerk zum Extrahieren verschiedener Merkmale und das Anwenden von Modellen des maschinellen Lernens oder eine Analyse der verteilten Relaxationszeiten zum Bestimmen der Verteilung der Zeitkonstanten oder eine differentielle Impedanz Analyse zum Ableiten eines lokalen Ersatzschaltungsmodells umfasst. 4. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die drei oder mehr ausgewählten Frequenzen gleichmäßig innerhalb des Frequenzbereichs verteilt sind. 5. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Impedanzmodell einen Serienwiderstand (Rs), einen Parallelwiderstand (Rp) und eine Parallelkapazität (Cp) umfasst. 6. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Impedanzmodell ein Element mit konstanter Phase (a) als Ersatz für die Parallelkapazität (Cp) im Falle eines gedrückten halbkreisförmigen Nyquist-Plots umfasst. 7. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der optimale Messparameter durch Auswertung der Empfindlichkeit und Selektivität jedes Parameters im Impedanzmodell bestimmt wird. 8. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Echtzeitüberwachung der Sensorantwort in den ausgewählten Frequenzen unter Verwendung einer eingebetteten Schaltung durchgeführt wird. 9. Verfahren nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Admittanz und/oder die Permittivität und/oder die Dielektrizitätskonstante und/oder die Kapazität des Sensors auf Basis von Polymer-Nanokompositen in dem vorbestimmten Frequenzbereich gemessen wird. 10. Sensor auf Basis von Polymer-Nanokompositen zur Durchführung eines Messverfahrens nach Anspruch 1 mit einer Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht, dadurch gekennzeichnet, dass die Nanokomposit-Sensorschicht in eine Polymermatrix eingebettete elektrisch leitfähige Nanopartikel aufweist, wobei die Nanopartikel in zumindest einer Dimension kleiner als 130 nm aufweisen und dass eine Elektrodenstruktur in Kontakt mit der Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht ist, wobei mittels der Elektrodenstruktur elektrische Signale, die von dem Sensor als Reaktion auf angelegte Reize erzeugt werden, messbar sind. 11. Sensor nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Polymermatrix der Polymer-Nanokomposit-Sensorschicht zu einer oder mehreren der folgenden Polymergruppen gehört: duroplastische, thermoplastische, vernetzte, elastomere, biologisch abbaubare und leitfähige Polymere. 12. Sensor nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Elektrodenstruktur in Form einer parallelen Plattenelektrodenstruktur, bei der die Sensorschicht zwischen zwei Elektrodenplatten angeordnet ist, ausgebildet ist. 13. Sensor nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass die Elektrodenstruktur in Form einer interdigitalen Elektrodenstruktur ausgebildet ist, bei der die Sensorschicht auf der Elektrode angebracht oder abgelagert ist, um einen elektrischen Kontakt herzustellen. 14. Sensor nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Nanokomposit-Material unter Verwendung von Techniken wie Lösungsmischen, Schmelzmischen, In-situ-Polymerisation, Elektrospinnen, schichtweises Auftragen und Einschlusspolymerisation synthetisiert wird. 15. Sensor nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Nanokomposit-Sensor unter Verwendung von Techniken wie Spin- Coating, Dip-Coating, Spray-Coating, Schicht-für-Schicht-Abscheidung, Filament- Winding, Drop-Casting, Mold-Casting, Elektrospinning, Laser-Reduktion, Hold- Pressing, 3D-Druck, Siebdruck und Inkjet-Druck hergestellt wird. 16. Sensor nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Elektroden der Elektrodenstruktur unter Verwendung von Techniken wie physikalische Gasphasenabscheidung, chemische Gasphasenabscheidung, Siebdruck, Fotolithografie, Tintenstrahldruck, Galvanisierung oder Laserablation hergestellt werden.
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