【導(dǎo)讀】如今，我們經(jīng)常可以找到典型失調(diào)電壓相對于系統(tǒng)要求非常低的運算放大器。如果這些運算放大器中的一個符合項目預(yù)算，那么在設(shè)計過程中我們幾乎不需要考慮失調(diào)電壓。
如今，我們經(jīng)?？梢哉业降湫褪д{(diào)電壓相對于系統(tǒng)要求非常低的運算放大器。如果這些運算放大器中的一個符合項目預(yù)算，那么在設(shè)計過程中我們幾乎不需要考慮失調(diào)電壓。
但有時，運算放大器操作的這種非理想方面會以明顯的方式影響電路的性能。我在本文中的目的是提出一種通過 SPICE 仿真分析失調(diào)電壓影響的方法。
我將用作示例的電路是我在前三篇文章中探索過的精密電流泵。下圖提供了該電路的原理圖和理論上的輸入輸出關(guān)系。
精密電流泵示意圖。圖片由Analog Devices提供
什么是輸入失調(diào)電壓？
運算放大器內(nèi)部不可避免的組件不匹配會導(dǎo)致 0 V 差分輸入產(chǎn)生非零正或負(fù)輸出電壓。輸入失調(diào)電壓是必須施加到輸入端子之一的電壓，以補償不匹配，從而實現(xiàn) 0 V 輸入的 0 V 輸出。
偏移電壓是有問題的，因為它會導(dǎo)致運算放大器偏離產(chǎn)生更好結(jié)果和更用戶友好的理想模型。此外，無法高精度預(yù)測這種偏差的嚴(yán)重程度：數(shù)據(jù)表只能使用單個數(shù)字來描述失調(diào)電壓，前提是它指的是典型或失調(diào)電壓。
要更全面地了解失調(diào)電壓行為，您需要查看表征大量器件（具有相同部件號）時獲得的分布。
在上一篇關(guān)于使用容差和溫度模擬電流泵性能的文章中，我使用 AD8606 運算放大器進行電流泵模擬。AD8606 數(shù)據(jù)表提供了下圖，以幫助我們了解該部件編號的失調(diào)電壓值分布：
繪圖取自 AD8606 數(shù)據(jù)表。圖片由Analog Devices提供
分布的形狀類似于正態(tài)（又名高斯）分布的形狀，這并不奇怪，因為當(dāng)測量值受多個隨機變化的參數(shù)影響時，我們期望正態(tài)分布。
建模輸入失調(diào)電壓
如果我們想將偏移電壓納入我們的電路分析，我們添加一個與運算放大器的正輸入端或負(fù)輸入端串聯(lián)的直流電壓源。結(jié)果是一個看起來像這樣的電路模型：
橙色運算放大器是一個理想的運算放大器，或者至少是一個沒有偏移電壓的運算放大器。紅色運算放大器代表我們通過將理想運算放大器與直流電壓源相結(jié)合而創(chuàng)建的“更真實”的運算放大器。
電壓源的值通常是典型失調(diào)電壓或失調(diào)電壓——如果您必須選擇一個值的話。在 SPICE 仿真中，我們可以選擇許多不同的值。
模擬失調(diào)電壓的影響
在之前的文章中，我們使用 LTspice 的蒙特卡羅（縮寫為mc）函數(shù)來產(chǎn)生與電阻器容差相對應(yīng)的電阻值變化。然而， mc函數(shù)根據(jù)均勻分布生成隨機數(shù)。我們想要具有正態(tài)分布的隨機數(shù)，因此我們將改用高斯函數(shù)。這是電路：
我在這里的目的是僅分析偏移電壓的影響。所有電阻都設(shè)置為無公差的標(biāo)稱值，運算放大器是 LTspice 的理想單極運算放大器，而不是對應(yīng)于實際組件的宏模型。
我希望失調(diào)電壓反映我們在真實運算放大器中可能看到的變化，并且由于我在之前的仿真中使用了 AD8606，所以我決定根據(jù) AD8606 的失調(diào)電壓特性來設(shè)計此仿真。換句話說，我試圖近似我們在本文前面看到的直方圖所傳達(dá)的失調(diào)電壓分布。
AD8606 數(shù)據(jù)表給出了 20 μV 作為典型的失調(diào)電壓值，因此我將其用作表示失調(diào)電壓的電源的標(biāo)稱值。傳遞給高斯函數(shù)的參數(shù)是隨機生成的數(shù)字的標(biāo)準(zhǔn)差。因此，我的失調(diào)電壓值定義為 {20μ + gauss(50μ)}，表示均值為 20 μV、標(biāo)準(zhǔn)差為 50 μV 的高斯分布。
正如我們將在下一篇文章中看到的那樣，這種均值和標(biāo)準(zhǔn)差的組合產(chǎn)生的分布與 AD8606 的直方圖相當(dāng)一致。這種相同的技術(shù)可用于近似具有近似正態(tài)分布的失調(diào)電壓值的任何運算放大器部件號的失調(diào)電壓規(guī)格——您只需根據(jù)需要更改平均值和/或標(biāo)準(zhǔn)偏差。
免責(zé)聲明：本文為轉(zhuǎn)載文章，轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息，版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問題，請聯(lián)系小編進行處理。
推薦閱讀：
?？低暟l(fā)布2022年ESG報告：科技為善，助力可持續(xù)的美好未來
