59、运算放大器:理想与非理想特性解析

运算放大器:理想与非理想特性解析

1. 理想运算放大器的不同配置

理想运算放大器可实现四种不同配置,分别为电压放大器、电流放大器、跨阻放大器和跨导放大器。在负反馈闭环配置中,这四种理想运算放大器的表现相同,两输入之间存在虚拟短路,且输出不受负载影响。

1.1 电流运算放大器实现的反相放大器电路

为说明理想运算放大器的配置不影响电路性能,以电流运算放大器实现的反相放大器电路为例。理想电流运算放大器的输入端子间电阻为零,输出作为电流源具有无限输出电阻,是电压运算放大器的对偶。

通过对运算放大器输入处的电流求和,可得到电路的输出电压。相关公式如下:
- 流经 (R_1) 的电流:(I_1 = \frac{V_{in}}{R_1})
- 流经 (R_2) 的电流:(I_2 = \frac{V_{out}}{R_2})
- 运算放大器的输入电流:(i_i = \frac{V_{out}}{A_i R_2})

由于上述三个电流之和必须为零,可得:
(\frac{V_{out}}{V_{in}} = -\frac{R_2}{R_1} \left[\frac{1}{1 + \frac{1}{A_i}}\right])

当 (A_i = \infty) 时,该电路的增益与理想电压运算放大器实现的反相配置相同。而且,流经 (R_1) 的电流等于流经 (R_2) 的电流,运算放大器的输入电流为零。即使运算放大器输入之间存在物理短路,闭环电路中也只有虚拟短路,因为两端子间无电流流动。理想电流运算放大器的无限增益确保了即使在输出端添加负载,输出也能保持在上述公式所示的值。

1.2

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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