Электронные, квантовые приборы и микроэлектроника
Рис. 3
тока, которые соответствует середине НЛ, т.е. в точке 3 с IБ =0,2 мА. Так можно поступить и студентам, выполняющим данное контрольное задание. Однако мы здесь рассмотрим более обобщенный случай, когда реализуется более эффективный режим усиления с наименьшими искажениями и рассеиваемой мощностью. Например, если учесть что, во-первых, верхние характеристики располагаются более близко, чем нижние (сравните промежутки между точками 1-2 и 4-5), а во-вторых, верхние толчки (3¸5) соответствуют сравнительно большим значениям коллекторного и базового токов, следовательно, большей рассеиваемой мощности, то желательно находиться между точками 1-2.
Однако указанные точки, в особенности, точка 1, соответствующая IБ = 0, находится на самом нижнем нелинейном участке входной характеристики (рис. 4, перерисовано со справочника), в связи с чем, пределы изменения базового тока необходимо сместить несколько выше, к примеру, к окрестности точки 2. Однако в справочнике характеристики приведены с дискретностью IБ =0,1 мА и отсутствуют характеристики, соответствующие к изменению IБ = 0,05 мА. Это положение можно легко подправить, если считать, что одинаковым их изменениям IБ соответствуют одинаковые изменения IК. Практически это сводится к тому, что в промежутке между выходными характеристиками для IБ = 0,1 мА и IБ = 0,2 мА, а также для IБ = 0 и IБ = 0,1 мА, по середине, проводим характеристики для IБ = 0,15 мА и IБ = 0,05 мА (см. штриховые линии).
Точки пересечения этих линии с НЛ отметим точками 1' и 2', что и будет показывать пределы изменения рабочей точки.
По построенным характеристикам рабочая точка будет находиться в точке 2, как на выходной, так и на входной характеристиках*. Их координаты по выходной характеристике (рис. 3):
VК0 = 12,2 » 12 В;
IК0 = 7,5 мА;
по входной характеристике (рис. 3):
VБ0 = 0,75 В;
IБ0 = 0,1 мА.
Имея постоянную составляющую IБО= 0,1 мА, строим на этом уровне изменение базового тока iБ(t), т. е. сумму переменного и постоянного составляющих (на рис.3 заштриховано). Соответствующее изменение базового напряжения, с пределами изменения VБмин и VБмах на уровне VБ0, показана на нижней части этого рисунка.
Аналогичное построение осуществляется и на выходной характеристике транзистора относительно уровней IК0 и VК0 c амплитудами IКМ и VКМ.
Параметрами переменного сигнала на входе и на выходе являются соответственно IБМ, VБМ и IКМ, VКМ.
При определении IКМ, VКМ, а также VБМ, следует обратить внимание на то, что полуволны этих величин не одинаковы. Это приводит к тому, что усиление сопровождается искажениями (при равной амплитуде положительной и отрицательной полуволн базового тока, амплитуды коллекторного тока и коллекторного и базового напряжений неодинаковы). Поэтому желательно, чтобы величины IКМ, VКМ, и VБМ были усреднены, т. е.:
IКМ = 
2,9 мА;
VКМ = 
= 2,85 В;
VБМ = 
= 0,04 В;
Используя найденные величины, а также значения 2×
и 2×
(см. рис.3), находим h-параметры и коэффициенты усиления по току КI и напряжению KU:
h11Э = 
0,8 кОм; h12Э = 
;
h21Э = 
70; h22Э = 
» 0,26 мСм » 0,26×10-3 См;
КI = 
58; KU = 
» 70;
Кроме того можно определить:
R ВХ = h11 = 0,8 кOм; КР = КI × KU = 58 × 70 = 4060;
P К~ = 
» 4 мВт;
РК0 = I К0 × V К0 = 7,5 × 12 » 90 мВт;
где P К~ и РК0 – мощности соответственно на нагрузке и транзисторе.
Система уравнений транзистора через h-параметры можно записать в следующем виде:
Этой системе соответствует эквивалентная схема транзистора, где используются ранее определенные h-параметры:
Дополнительно
Взаимозаменяемость, стандартиризация и технические измерения
Выполнение
данной курсовой работы преследует собой следующие цели:
–
научить студента самостоятельно применять полученное знание по курсу ВСТИ на
практике;
–
изучение методов и процесса работы со справочной литературой и информацией
ГОСТ;
–
приобретение необхо ...
Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании
изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении
различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных
НС для распознавания образов и изображений:
применение для извлечение
...