Особенности моделирования периодических процессов в нелинейных цепях с мемристорными приборами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрены вычислительные особенности применения метода расчета периодических процессов при анализе схем с мемристорными приборами. Предложена модификация итеративной процедуры, позволяющая улучшить вычислительные свойства при моделировании периодических режимов благодаря учету характеристик мемристоров. Приведены примеры моделирования, подтверждающие работоспособность разработанной вычислительной схемы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

С. Г. Русаков

Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: rusakov@ippm.ru
Россия, Зеленоград, Москва

С. Л. Ульянов

Институт проблем проектирования в микроэлектронике РАН

Email: rusakov@ippm.ru
Россия, Зеленоград, Москва

Список литературы

  1. Chua L. // IEEE Trans. 1971. V. CT-18. № 9. P 507.
  2. Chua L., Kang S.M. // Proc. IEEE. 1976. V. 64. № 2. P. 209.
  3. Strukov D.B., Snider G.S., Stewart D.R. // Nature. 2008. V. 453. № 719. P. 80.
  4. Handbook of Memristor Networks / Eds. by L. Chua, G.Ch. Sirakoulis, A.A. Adamatzky. Cham: Springer, 2019. https://doi.org/10.1007/978-3-319-76375-0_1
  5. Xu W., Wang J., Yan X. // Front. Nanotechnol. 2021. V. 3. Article No. 645995. https://doi.org/10.3389/fnano.2021.645995
  6. Zidan M.A., Strachan J.P., Lu W.D. // Nature Electronics. 2018. V. 1. № 1. P. 22.
  7. Михайлов A., Грязнов Е., Лукоянов В. и др. // Физмат. 2023. T. 1. № 1. C. 42. https://doi.org/10.56304/S2949609823010021
  8. Itoh M., Chua L.O. // Int. J. Bifurcation Chaos. 2008. V. 18. № 11. P. 3183. https://doi.org/10.1142/S0218127408022354
  9. Radwan A.G., Fouda M.E. On the Mathematical Modeling of Memristor, Memcapacitor, and Meminductor. Cham: Springer. 2015. P. 35. https://doi.org/10.1007/978-3-319-17491-4_4
  10. Zidan M., Omran H., Smith C. et al. // Int. J. Circuit Theory and Applications. 2014. V. 42. № 11. P. 1103. https://doi.org/10.1002/cta.1908
  11. Kyriakides E., Georgiou J. // Int. J. Circuit Theory and Applications. 2015. V. 43. № 11. P. 1801.
  12. Ракитин В.В., Русаков С.Г. // РЭ. 2017. Т. 62. № 6. С. 601. https://doi.org/10.1134/S1064226917060183
  13. Rakitin V.V., Rusakov S.G. Memristors — An Emerging Device for Post-Moore’s Computing and Applications/Ed. by Yao-Feng Chang. L.: IntechOpen, 2021. P. 317. https://www.intechopen.com/chapters/76801
  14. Ракитин В.В., Русаков С.Г., Ульянов С.Л. // Наноиндустрия. 2023. Т. 16. № S9–2 (119). С. 399.
  15. Potrebić M., Tošić D., Biole D. Advances in Memristors, Memristive Devices and Systems / Eds. by S. Vaidyanathan, C. Volos. Cham: Springer, 2017. P. 159. https://doi.org/10.1007/978-3-319-51724-7_7
  16. Radwan A.G., Fouda M.E. On the Mathematical Modeling of Memristor, Memcapacitor, and Meminductor. Cham: Springer, 2015. P. 13. https://doi.org//10.1007/978-3-319-17491-4_2.
  17. Pi S., Ghadiri-Sadrabadi M., Bardin J.C., Xia Q. // Proc. 2016 IEEE Int. Symp. On Circuits and Systems. Montreal. 22–25 May N.Y.: IEEE, 2016. P. 377.
  18. Potrebić M., Tošić D., Biolek D. // Int. J. Circuits Theory and Applications. 2018. V. 46. № 1. P. 113.
  19. Marković I., Potrebić M., Tošić D. // Micromachines. 2023. V.14. № 11. Article No. 2064. https://doi.org/10.3390/mi14112064
  20. Li D., Zhang J., Yu D., Xu R. et al. // IEEE Access. 2020. V. 8. P. 60199. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2982977
  21. Yener Ç., Mutlu R., Kuntman H.H. // Optoelectronics and Advanced Materials-Rapid Commun. 2018. V. 12. № 1–2. P. 55. https://hdl.handle.net/20.500.12619/64885
  22. Yener Ç., Mutlu R., Kuntman H.H. // 2017 10th Int. Conf. on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). Bursa. 30 Nov.–02 Dec. N.Y.: IEEE, 2017. P. 1221.
  23. Sözen H., Çam U. // 8th Int. Conf. on Electrical and Electronics Engineering (ELECO). Bursa. Turkey. 2013. P. 45–48. https://doi.org/10.1109/ELECO.2013.6713933
  24. Göknar I.C., Öncül F., Minayi E. // IEEE Antennas Propagation Magaz. 2013. V. 55. P. 304.
  25. Elashkar N.E., Aboudina M., Ibrahim G.H. et al. // 2020 IEEE63rd Int. Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). Springfield. 09–12 Aug. N.Y.: IEEE, 2020. P. 826.
  26. Gao R., Shen Y. // Micromachines. 2022. V. 13. № 8. P. 1306.
  27. Biolek Z., Biolek D., Biolkova V. // Radioengineering. 2009. V. 18. № 2. P. 210.
  28. Mazumder P., Kang S-M., Waser R. // Proc. IEEE. 2012. V. 100. № 6. P. 1911.
  29. Yakopcic C., Taha T.M., Subramanyam G. et al. // IEEE Trans. 2013. V. CAD-32. № 8. P. 1201.
  30. Mladenov V. Advanced Memristor Modeling, Memristor Circuits and Networks Memristor Modeling, Memristor Devices, Circuits and Networks. Basel: MDPI, 2019. https://doi.org/10.3390/books978-3-03842-103-0
  31. Joglekar Y., Wolf S.J. // Europ. J. Phys. 2009. V. 30. № 4. P. 661.
  32. Kvatinsky S., Friedman E.G., Kolodny A. et al. // IEEE Trans. 2012. V. CS-60. № 1. P. 211.
  33. Kvatinsky S., Ramadan M., Friedman E.G. et al. // IEEE Trans. 2015. Vol. CS-62. № 8. P. 786.
  34. Мещанинов Ф.П., Горнев Е.С., Кожевников В.С. и др. // Наноиндустрия. 2020. № S96–2. С. 556.
  35. Китаев А.Е., Белов А.И., Гусейнов Д.В., Михайлов А.Н. // РЭ. 2023. T. 68. № 3. C. 295.
  36. Pickett M.D., Strukov D.B., Borghetti J.L. et al. // J. Appl. Phys. 2009. V. 106. № 7. P. 16.
  37. Lehtonen E., Laiho M. CNN Using Memristors for Neighborhood Connections // Proc. Int. Workshop on Cellular Nanoscale Networks and their Applications. Berkeley, CA, USA. 2010. P. 14.
  38. Wang T., Roychowdhury J.S. // arxiv.org/pdf/1605. 04897
  39. Chua L. // Appl Phys A. 2018. V. 124. № 8. P. 563.
  40. Elashkar N.E., Ibrahim G.H., Aboudina M. et al. // 2016 5th Int. Conf. on Electronic Devices, Systems and Applications (ICEDSA). Ras Al Khaimah, 6–8 Dec. N.Y.: IEEE, 2016. Paper No. 7818542.
  41. Актуальные проблемы моделирования в системах автоматизации схемотехнического проектирования / Под ред. А.Л. Стемпковского. М.: Наука, 2003.
  42. Русаков С.Г. // Автоматизация проектирования. 1997. № 2. https://www.osp.ru/ap/1997/02/13031608
  43. Kundert K.S., White J., Sangiovanni-Vincentelli A. Steady-State Methods for Simulating Analog and Microwave Circuits. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1990.
  44. Kundert K.S. // J. Sol.-St. Circuits. 1999. V. 34. № 9. P. 1298.
  45. Гурарий М.М., Русаков С.Г., Зарудный Д.И. // Автоматика и вычислительная техника. 1973. № 1. C. 83.
  46. Aprille T.J., Trick T.N. // Proc. IEEE. 1972. V. 60. № 1. P. 108. https://doi.org/10.1109/PROC.1972.8563
  47. Telichevesky R., Kundert K., White J. // Proc. 32nd IEEE Design Automation Conf. San Francisco. 12–16 Jun.1995. N.Y.: IEEE, 1995. P. 480.
  48. Данилов Л.В. Электрические цепи с нелинейными R-элементами. Л.: Связь, 1974.
  49. Pabst O., Schmidt T. // J. Electrical Bioimpedance. 2013. V. 4. P. 23.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Принципиальная схема демодулятора частотной модуляции на базе смещения среднего уровня мемристорного сопротивления [25].

Скачать (322KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Пример моделирования схемы демодулятора: временные диаграммы изменения переменной состояния мемристора и выходного напряжения в вариантах интервала интегрирования 60 периодов (a), 600 периодов (б), 6 000 периодов (в). В варианте (в) получено установившееся решение, независимое от начальных условий. Начальное сопротивления мемристора: 8 (кривые 1), 11 (кривые 2) и 15 кОм (кривые 3).

Скачать (936KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Низкочастотный фильтр на базе MC — цепи [21, 22].

Скачать (33KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Разные периодические решения, полученные при моделировании MC — цепи (рис. 3.) для разных начальных значений мемристорного сопротивления: при большом значении R(0) (кривые 1), при малом значении R(0) (кривые 2). Здесь V(1)–V(2) — напряжение на мемристоре (а), z — переменная состояния (б).

Скачать (254KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Управляемый активный фильтр с мемристорным прибором [19]; ОУ — операционный усилитель.

Скачать (121KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Диаграмма выходного сигнала при z0 = 0.2 (кривая 1) и z0 = 0.9 (кривая 2).

Скачать (119KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Периодические решения, полученные при моделировании схемы демодулятора (рис. 1.) для начальных значений переменной состояния мемристора z0 0.1 (кривая 1) и 0.9 (кривая 2).

Скачать (298KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Принципиальная схема мостового выпрямителя [49].

Скачать (169KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Временные диаграммы для входного синусоидального сигнала Vвх (кривые 1), выходного напряжения Vвых=V(1)–V(2) на сопротивлении R1 (кривые 2), изменения состояний мемристоров z1, z2 (кривые 3, 4), полученные при моделировании мостового выпрямителя (рис. 8) для начальных значений мемристорных сопротивлений приборов: (а) — R1(0) = R4(0) = 2 кОм, R2(0) = R3(0) = 8 кОм, (б) — R1 (0) = R4 (0) = 8 кОм, R2(0) = R3(0) = 2 кОм.

Скачать (434KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Корректное периодическое решение, полученное при применении двухуровневой итерационной процедуры для моделирования схемы управляемого активного фильтра (рис. 5). Vвых — выходной сигнал цепи, z — переменная состояния мемристорной модели.

Скачать (186KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Временные диаграммы для: выходного напряжения Vвых = V(1)–V(2) на сопротивлении R1 (кривая 1) и изменения состояний мемристоров z1, z2 (кривые 2, 3), полученные при моделировании мостового выпрямителя (рис. 8) для начальных значений мемристорных сопротивлений R(0) = 2 кОм и переменной состояния z0 = 0.88 приборов М1 и М4.

Скачать (222KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Результаты расчета установившегося периодического режима при моделировании низкочастотного MC-фильтра: временные диаграммы переменной состояния (а) и напряжения на мемристоре VM = V(1)–V(2) (б) для начального значения переменной состояния z0: 0.11 (кривые 1) и 0.92 (кривые 2).

Скачать (259KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Временные диаграммы при моделировании установившегося периодического режима работы демодулятора (рис. 1): (а) — выходной сигнал; (б) — переменная состояния мемристора для начальных значений переменной состояния мемристора z0: 0.14 (кривые 1) и 0.86 (кривые 2).

Скачать (213KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2025