用于电流控制的映像器的新型无源电路仿真器

抽象的

存储器是一种电气元件，其在1971年猜测以完成集总电路理论。目前，研究人员使用Diodistor仿真器通过二极管，电感器和其他被动（或活动）元件来研究具有可能的吸引子，混沌和实现低压新颖计算范式的非线性变换的方法的电路。然而，迄今为止，这种被动函数仿真器已经被电压控制。在该研究中，建立了一种新的电路实现了无源电流控制的被动电感仿真器。它克服了无源电流控制的映射器商业设备，它可以用作更复杂电路的一部分。此外，它涵盖了现有技术的差距，因为目前，仅开发并使用了无源电路控制函数仿真器和有源电流控制的仿真器。仿真器仅使用两个二极管，两个电阻和一个电容，并且是无源的。正式的理论和模拟验证了所提出的电路，进行实验测量。数值模拟和实验的参数条件是一致的。使用输入电流幅度进行仿真和频率的最大限度通过输入电流幅度进行测量和频率的以与目前的技术水平相比较。

1.介绍

忆阻器是一种电双端无源非线性电阻元件，当任意值的双极周期零平均励磁电压或电流通过它时，在电压-电流平面原点处呈现出一个众所周知的缩滞环。然而，对于忆阻是否可以被认为是一个基本元件，它的动态是否像最初推测的那样是纯电磁的，或者是否有其他机制，如离子传输，存在分歧。尽管围绕技术实现存在争议，但对压缩磁滞回线特性的研究仍在不断增加。不管忆阻器是通过其他有源或无源元件组成的电路来模拟其行为来实现的，新的研究继续在科学界产生并维持对忆阻器的用途和优点的乐观预期。忆阻器在构建新型集成电路和计算系统方面的潜力激发了人们对它的研究兴趣，[1-7.］．存储器允许通过唯一无源元件中的非线性变换来允许存储器和时变处理信息。

无源电流控制忆阻片上系统既没有实现，也没有概念证明，但有源电流控制忆阻片上系统可以实现[8.］．随着对压缩滞环吸引子理解的需求不断增加，研究人员通过二极管和其他无源(或有源)元件实现忆阻模拟器。这样的仿真器允许研究(理论上和数值上)可能的吸引子和实现新计算范式非线性转换的方法。第一个压控忆阻模拟器已在[9.并基于二极管桥和并联电路过滤作为负载。其他研究[10.-16.]，将压控忆阻模拟器作为其他电路的重要组成部分，深入研究其分岔和混沌行为。

综上所述，(a)背景:据我们所知，并在数据库提供商中搜索后，我们得出的结论是，一种无源电流控制忆阻模拟器尚未发布(只有有源电流控制忆阻[8.]）（尽管有很多电压控制的膜仿真器）和（B）动机：设计用于神经形态计算的被动和电流控制的忆耳仿真器，以及用于模仿突触功能和电感仿真器的候选者，可以很容易地集成到CMOS技术。它的精神与文献中的一些电路相似，这将整流器与LC低通滤波器组合而不是在这里的RC。该映射器能够利用数字脉冲控制的可编程电路和系统。

忆阻器表现出任何双极周期信号激励的三个特征：（i）电压电流平面中存在夹持的滞后回路，（ii）滞后回路的面积减小并缩小到单值V.-一世当信号激励频率趋于无穷大的功能，（iii）用于电压控制的广义忆型时间不变系统，所以以下等式适用[1-7.]： 在哪里为通过忆阻的电流，为两端电压， 是有界的， 是国家的等式，必须禁止保证存在解决方案 。波瓣的面积、形状和迟滞回线的方向随频率的变化而变化。以上所有参考文献都开发了压控忆阻模拟器(即方程，如方程(1）））。然而，在本研究中，我们实现了第一个建立的无源电流控制的映器仿真器，其中适用以下方程式：

2.提出了电流控制忆阻器

新颖的电流控制的映射器仿真器已在[8.那17.那18.];然而，它们都是主动的(这意味着需要一个电压电源)。在本工作中，第一个电流控制仿真器的无源电路实现如图所示1。它使用两个二极管，两个电阻和一个电容器。

我们从肖克利二极管方程(两个二极管相等且不考虑产生不必要的动态效应的高频效应)开始构建方程: 在哪里 和表示反向饱和电流，是发射系数，是热电压，和和为结二极管电压。如果我们考虑它们的串联寄生抗性 那二极管电压变成

所以，

根据电压降，

当前的对应于 。使用方程(5.），

使用方程(7.），表达方便

然而，由式(6.），

然后，这提供关系，

因为 和 那我们获得 接着，

接下来，我们关注表达式。通过 和 那我们获得

因为 那和 那从方程(13.）， 我们获得

最后，等式（12.)成为

接下来，我们关注状态方程:

现在，为了完成状态方程，我们要计算 那这很简单（注意根据等式（2）， ）：

因此，从等式（16.), 那我们获得

通过引入方程（15.）， 我们获得

因为 那我们获得

最后，这个电路动态可以写成如下(其中是初始电容值，即最初配置的内存）：

从等式（21.)，可以看出寄生是如何抵抗的影响动态。为了继续，我们合理地假设 因为大多数二极管数据表报告 。

根据公式(2），表示内部状态变量;但是，应该指出的是表格 没有实现（即，它不包含比例）。相反，它可以通过划分自然实现如下： 根据等式（2)这个词 是

请注意, 为 ;因此，可以连续地扩展为 (极限是存在的，可以用洛必达法则求得)。数字2提前示出零交叉的示例（下一节通过模拟讨论验证）。

3.仿真验证

采用如下参数对图中所示的忆阻电路仿真器进行仿真1： 和 。指定的二极管是带有pspice型号卡的1N4148，型号为1N4148 D (Is = 2.52 n, Rs = 0.568，N= 1.752, CJO = 4 p，m = 0.4, TT = 20 n, Iave = 200 m, Vpk = 75, mfg = OnSemi type = silicon) [19.］．初始状态条件 被选中了。使用的模拟器是LTSPICE [20.］．对于这样的二极管模型，电路参数的大小和输入信号的振幅和频率值保持相似，以比较在其他工作中获得的瓣形状，如[9.那12.那14.那15.］．通过PSpice仿真得到的电流电压特性如图所示2和3.。

以下观察结果可以通过模拟结果进行。基点V.-一世在周期稳定状态下，平面具有压缩在零处的迟滞环。当频率增加或减少时，磁滞回线收缩为单值函数，忆阻的形状取决于电路参数，并保持奇对称特性。图中(a)和(b)两种情况的叶瓣形状的性质差异3.允许我们解释忆阻器的动态可以在低频表现出更丰富的行为。

4.测量，实验设置和模拟

实验设置如图所示4（b）它由两个电阻型号为1N4007的二极管组成 那和电容器 。为了测试更多案例研究并确认当前控制器仿真器行为与二极管模型无关，我们相对于上述部分使用另一二极管类型（这是1n4007）。

我们可以看到正在测试的模拟器和示波器波形发生器模拟发现2 [21.］．实验结果如图所示4（a）和图中的模拟结果5.。

兴奋信号是频率的正弦波形波形 和当前的幅度 (所选资料应尽量与[8.，以便比较结果特征)。我们采用电压控制电流源(VCCS)，即Howland电流源(EHCS)电路，其最大输出电流值为 。这种电压控制电流源是由Microchip公司的OpAmp MCP6004构建的。

我们得出结论，实验测量显示了相同的波形模式和理论预测的性能（图4（a）)并通过仿真器对电路进行仿真。最重要的是要注意模式类似于其中一个引用[8.通过忆阻的最大电流就在此附近和电压 那有裂片模式和直线在零)，与此不同的是，这样的参考在目前的技术状态下发展了一个有源电流控制记忆电阻，需要直流电压电源 。

为了完整性和比较，通过模拟测量壳体获得的特性如图所示5.，在原点处可以观察到轻微的斜率差异，这可能是由于我们使用的二极管模型，即1N4007 D (is = 7.02767 n, Rs = 0.0341512，N= 1.80803,如= 1.05743,XTI = 5, BV = 1000, IBV = 5E.- 08, cjo = 1E. − 11, VJ = 0.7, M = 0.5, FC = 0.5, TT = 1E.−07,mfg = OnSemi type = silicon)(二极管模型卡具有寄生电阻和结电容)。无论如何，实验测量显示了相同的波形图和理论和仿真预测的性能，即压缩滞回环。

5.神经形态计算的挥发性测试

当未应用输入信号时，模拟器不应保留其值。具有衰减器件存储器的挥发性映射与神经元的生物突触具有高相似性，并且由于神经形态计算变得越来越重要，因此衰减是期望的特征。

此时，重要的是强调这种忆阻器仿真器不适合逻辑内存（LIM）范式，也不适用于高频应用;相反，我们的提出的电路实际上可以用于神经形态计算和用于模拟生物突触功能的候选者。它足以显示为示例图6.其中输入电流脉冲列车振幅(5个周期)。在本案例研究中，模拟器使用了电阻 所提出的仿真器与生物神经系统具有自发衰减或更准确地说具有挥发性的相似性。

六，结论

这项工作显示了一种被动电路电流控制的映射器仿真器。它克服了缺乏电流控制的映射器商业设备。此外，它涵盖了本领域的差距，因为目前，仅开发并使用了被动电路控制函数仿真器。通过模拟导出和验证所提出的忆阻器仿真器的数学模型（简化了数学处理，并且没有考虑到二极管寄生电容，因为在这种情况下，应使用强化数值模拟研究设备动态（使用例如MATLAB）进行研究因为系统是强烈的非线性的。然而，Spice Simulator具有包括结电容的完整二极管模型;然后，数值电路模拟是准确的。可以改善电路以更少对称，以具有不同的顺时针和逆时针斜率。

数据可用性

模拟文件的链接可以在https://www.dropbox.com/s/q25pbrmlvsu1n1z/pspicefiles.zip?dl=0。

信息披露

这份手稿的一部分作为预印本提交到链接“https://arxiv.org/pdf/2008.08925.pdf“。

利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

参考

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