CN204102401U - 一种用于模拟忆阻元件的实验装置 - Google Patents

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李力行
梁涵卿
董文凯
季一宁
邓忻依
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Abstract

一种用于模拟忆阻元件的实验装置,它包括积分电路、V/I变换电路、非线性电阻和反馈电路,所述V/I变换电路包括两个运算放大器和五个电阻,第一运算放大器的同相输入端经第一电阻接积分电路的输出端,反相输入端经第二电阻接地并经第三电阻接其输出端,输出端依次经第四电阻和非线性电阻接地,第二运算放大器接成电压跟随器,其输入端接于第四电阻和非线性电阻之间,输出端经第五电阻接第一运算放大器的同相输入端。本实用新型利用由普通电路元器件构成的电路成功模拟了纳米尺度下忆阻元件的伏安特性,很好地解决了目前忆阻元件的实验教学难以开展的难题,为学习和研究忆阻电路提供了实用工具。

Description

一种用于模拟忆阻元件的实验装置
技术领域
本实用新型涉及一种在教学实验中使用的用于模拟忆阻元件的实验装置,属于实验仪器技术领域。
背景技术
忆阻器是一种具有记忆功能的非线性电阻,是继电阻、电容、电感之后的第四种无源基本电路元件。作为基本元件的忆阻器的出现,必将导致电子电路的结构体系、原理、设计理论的变革,并促进电子行业新的应用领域的发展。忆阻器(Memristor)是由电荷q和磁通φ定义的一种非线性电阻。2008 年惠普实验室在纳米级上实现了具有忆阻器性能的器件后,相继提出了实现忆阻器性能的各种物理模型或装置。忆阻器在生物科学,人工神经网络,微电子等多个领域展现了其潜在的应用前景。
忆阻元件虽然由惠普实验室成功开发出了纳米尺度下的忆阻元件,但由于其尺度过小,致使对于忆阻元件的实验难以开展,忆阻元件的学习只能停留在概念上,给忆阻元件的教学造成了极大的困难。
实用新型内容
本实用新型的目的在于针对现有技术之弊端,提供一种用于模拟忆阻元件的实验装置,为高校开展忆阻元件的实验教学提供方便。
本实用新型所述问题是以下述技术方案实现的:
一种用于模拟忆阻元件的实验装置,构成中包括积分电路、V/I变换电路、非线性电阻和反馈电路,所述V/I变换电路包括两个运算放大器和五个电阻,第一运算放大器的同相输入端经第一电阻接积分电路的输出端,反相输入端经第二电阻接地并经第三电阻接其输出端,输出端依次经第四电阻和非线性电阻接地,第二运算放大器接成电压跟随器,其输入端接于第四电阻和非线性电阻之间,输出端经第五电阻接第一运算放大器的同相输入端。
上述用于模拟忆阻元件的实验装置,所述反馈电路包括微分电容、两个运算放大器和三个电阻,第三运算放大器的同相输入端经第六电阻接地,反相输入端经第七电阻接其输出端并经第八电阻接于第四电阻和非线性电阻之间,第四运算放大器采用AD844,其同相输入端接第三运算放大器的输出端,反相输入端经微分电容接地,TZ端接积分电路的输入端。
上述用于模拟忆阻元件的实验装置,所述积分电路包括第五运算放大器、积分电容和第九电阻,第五运算放大器采用AD844,其同相输入端为积分电路的输入端,反相输入端经第九电阻接地,TZ端经积分电容接地。
上述用于模拟忆阻元件的实验装置,所述非线性电阻由二极管和两个电阻连接而成,第十电阻与二极管串联连接后再与第十一电阻并联连接。
本实用新型利用由运算放大器、电阻等普通电路元器件构成的电路成功模拟了纳米尺度下忆阻元件的伏安特性,很好地解决了目前忆阻元件的实验教学难以开展的难题,为学习和研究忆阻电路提供了实用工具。
附图说明
下面结合附图对本实用新型作进一步详述。
图1是线性双口网络的结构;
图2是由两受控源组成的双口网络的电路示意图;
图3是本实用新型的电原理图;
图4是本实用新型的仿真结果。
图中各标号清单为:F1~F5、第一运算放大器~第五运算放大器,D、二极管,C1、微分电容,C2、积分电容,R1~R11、第一电阻~第十一电阻。
具体实施方式
根据忆阻元件的定义:                                                ,实现忆阻元件装置的总思路为:通过构建一个将输出口电压电流关系转换为输入口电荷磁链关系的双口网络,将非线性电阻转换为忆阻。
    本实用新型依据的原理为,设有一个线性双口网络(如图1),其传输参数方程如式(1)所示:
                        (1)
由式(1)可得由两受控源组成的电路示意图(如图2),由图2可看出,在右侧端连接一VCCS(电压控制电流源),其电流值由式(2)确定:
                                       (2)
由电压与磁链关系可知:
                                       (3)
则可得:
                                       (4)
同理,左侧连接一VCCS,其电流由式(5)确定:
                                      (5)
                                     (6)
由电流与电荷关系可知:
                                      (7)
则可得:
                                      (8)
即在二端口网络右端接入非线性电阻后其左侧端口特性即具有忆阻器特性。从而得到正常尺度下的忆阻元件实验装置。
具体实现时,利用AD844运放和AD826运放以及电阻、电容等电路元件,将一个非线性电阻变换成一个忆阻元件的电路,如图3所示。
表1
图3中,元件参数如表1所示,电路的输出端接了非线性电阻(由二极管D、第十电阻R10和第十一电阻R11组成),输入端接电源,则该输入端口的电压和电流的关系即体现了忆阻元件的特性。利用一个二极管和两个电阻搭建了一个非线性电阻,设非线性电阻的电压为,电流为,设输入端的电压和电流分别为,则输入电压经过由第五运算放大器F5(电流反馈运算放大器AD844)组成的积分电路后,电压信号变为电压信号,如式(9)所示。再由第一运算放大器F1(AD826)和第二运算放大器F2(AD826)组成的V/I变换电路,将电压信号转变为电流信号,如式(10)所示。至此,输入端电压信号与输出端电流信号的关系即为微分关系。 
                                    (9)
                           (10)
非线性电阻侧输出电压通过第三运算放大器F3(AD826)组成的反相器,将电压反相得到电压-,再经过由第四运算放大器F4(电流反馈运算放大器AD844)组成的微分电路,将电压信号微分后得到电流信号,由运算放大器虚断特性可知, 至此输入的电流信号与输出电压信号的关系即为微分关系如式(11)所示。
                                    (11)
通过以上分析,可知输入电压与电流与输出电压与电流之间满足:
从而,图3所示的变类器电路实现了将一个非线性电阻变换为一个忆阻元件的功能,仿真结果如图4。
从仿真结果可以看出,电路输入端电压和电流的关系体现出了忆阻元件的特性,即满足8字形关系。

Claims (4)

1.一种用于模拟忆阻元件的实验装置,其特征是,它包括积分电路、V/I变换电路、非线性电阻和反馈电路,所述V/I变换电路包括两个运算放大器和五个电阻,第一运算放大器(F1)的同相输入端经第一电阻(R1)接积分电路的输出端,反相输入端经第二电阻(R2)接地并经第三电阻(R3)接其输出端,输出端依次经第四电阻(R4)和非线性电阻接地,第二运算放大器(F2)接成电压跟随器,其输入端接于第四电阻(R4)和非线性电阻之间,输出端经第五电阻(R5)接第一运算放大器(F1)的同相输入端。
2.根据权利要求1所述的用于模拟忆阻元件的实验装置,其特征是,所述反馈电路包括微分电容(C1)、两个运算放大器和三个电阻,第三运算放大器(F3)的同相输入端经第六电阻(R6)接地,反相输入端经第七电阻(R7)接其输出端并经第八电阻(R8)接于第四电阻(R4)和非线性电阻之间,第四运算放大器(F4)采用AD844,其同相输入端接第三运算放大器(F3)的输出端,反相输入端经微分电容(C1)接地,TZ端接积分电路的输入端。
3.根据权利要求1或2所述的用于模拟忆阻元件的实验装置,其特征是,所述积分电路包括第五运算放大器(F5)、积分电容(C2)和第九电阻(R9),第五运算放大器(F5)采用AD844,其同相输入端为积分电路的输入端,反相输入端经第九电阻(R9)接地,TZ端经积分电容(C2)接地。
4.根据权利要求3所述的用于模拟忆阻元件的实验装置,其特征是,所述非线性电阻由二极管(D)和两个电阻连接而成,第十电阻(R10)与二极管(D)串联连接后再与第十一电阻(R11)并联连接。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104134383A (zh) * 2014-07-25 2014-11-05 华北电力大学(保定) 一种用于模拟忆阻元件的实验装置
CN104134383B (zh) * 2014-07-25 2017-01-04 华北电力大学(保定) 一种用于模拟忆阻元件的实验装置
CN109584929A (zh) * 2017-09-29 2019-04-05 西华大学 一种磁控忆阻器电路
US11475272B2 (en) * 2017-03-24 2022-10-18 Denso Corporation Neural network circuit

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