4、半导体器件:二极管、晶体管与场效应管全面解析

二极管、晶体管与场效应管详解

半导体器件:二极管、晶体管与场效应管全面解析

1. 二极管原理与特性

二极管是最简单的半导体器件,由n型和p型材料相互沉积而成,它们的边界称为结。二极管有两个端子,n型材料的端子为阴极,p型材料的端子为阳极。

在结处,扩散电流使自由电子从n型材料流入p型材料。n型材料失去电子,原子变成带正电的离子;p型材料获得电子,原子变成带负电的离子。这些离子在结处形成一个有固定电荷的区域,即耗尽区。耗尽区会更多地延伸到掺杂浓度较低的材料中。在平衡状态下,电子流动停止,耗尽区形成内建电势。

通过施加外部电压,二极管的特性会发生变化:
- 反向偏置 :当外部电压源的正端连接到二极管的阴极时,二极管处于反向偏置。电压源产生的外部电场会增加耗尽区的深度,阻止电子移动,使电流为零。如果反向偏置电压超过击穿电压(VBR),n型和p型材料的大片区域会耗尽,大量电荷会在耗尽区周围积累。当这些过量电荷突然穿过耗尽区时,会产生大量电流(雪崩电流),永久损坏二极管。
- 正向偏置 :当外部电压源的正端连接到二极管的阳极时,二极管处于正向偏置。当外部电源电压达到二极管的内建结电压(VON)时,耗尽区面积变得可以忽略不计,外部电场使电荷穿过结。超过内建结电压增加外部电源电压,会使通过二极管的电流量呈指数级增加。如果在正向偏置时对二极管施加超过一定限制的非常大的电压,通过二极管的巨大电流会导致热失控,损坏二极管。为防止这种情况,可以在二极管中添加串联电阻,以控制流入二极管的正向偏置电流。

二极管的符号、模型和相关参数如下:
- 二极管符号 :如图所示,有特定

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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