常用运放电路总结记录

描述

一、电压跟随器

电压跟随器,电路图如下:

电压跟随器


 

电路分析:


 

(本文所有的运放电路分析, V+ 表示运放同向输入端的电压,V- 表示反向输入端的电压 。)


 

电压跟随器


 

1.1 电压跟随器反馈电阻需不需要?

在上面的电压跟随器示例中,我画上了一个反馈电阻 R99,大家在学习的运放的时候,可能很多地方也会提一下这个反馈电阻,很多地方会说可加可不加,效果一样。


 

电阻需不需要加:


 

但是本文这里个人建议使用电压跟随的的时候反馈电阻要加上!


 

至于原因,简单来说就是可以防止干扰,让电路更稳定。


 

电阻需要加多大:


 

几百欧姆 到 10K 之内。


 

二、反向比例电路

2.1 反向比例基本电路

最简单的反向比例运放电路,如下图:


 

电压跟随器


 

分析:

电压跟随器


 

运放的对称性说明

在上图中有一个 Rx 称之为直流平衡电阻, 实际设计的时候电阻大小应满足公式:


 

Rx = R1 // R99


 

简单来说为了使内部的差分放大器尽量处于平衡状态,提高电路的共模抑制比和减小零漂。


 

所以在本文后面电路的介绍时候,都会按照这个原则。


 

2.2 T型反馈网络

其实 T 型反馈和上面反向比例基本电路一样,只不过多加了一个简单电路分析的工作而已,这个以前在笔记本上,那也记录一下把。

电压跟随器

分析:


 

这个电路有必要把电流流向标注一下,如下图:

电压跟随器


 

电压跟随器


 

算死我了 = =!后面的电路不这么算了,直接给出最终结果把,因为很多都是经典的电路,自己不需要过多的算,大家应用起来也能找到最终的公式。


 

上面的分析我只是用了一种计算方式,这里推荐一篇博文,关于 T 型反馈网络的计算方法:


 

运算放大器的应用之:T形电阻网络公式的三种推导方法


 

T 型反馈网络的用途:


 

为了避免一味的增加反馈电阻而导致的干扰,使用 T 型网络可以在不增加反馈电阻的情况下保证放大倍数,其实就是增加放大倍数的另外一种办法,增加反馈电流。


 

三、同向比例电路

同向比例电路也是比较简单的常用的基本电路之一,电路如下:

电压跟随器

分析:

电压跟随器


 

3.1 同向比例与反向比例的对比

既然同向比例运算电路也值么好算,而且还不用取反,那么为什么还需要反向比例运放电路呢?


 

这就不得不说一下他们各自的特点:


 

同向比例电路的优点:


 

输入阻抗高,对输入信号的干扰很小,信号源内阻的影响基本上可以忽略不计,典型应用作为电压跟随器使用

缺点:


 

容易产生自激振荡,输入端有一定的共模电压,这个共模电压是我们不想要的,使用时候需要运放具有较高的共模抑制比。

反向比例电路的优点:


 

输入电压为零,因为运放输入的共模电压越小越好,反向比例只存在差模信号,抗干扰能力强 。

缺点:


 

输入阻抗小,那么信号源的内阻就不能忽略。

当需要较大的放大倍数时,在反馈电阻不变的情况下(因为反馈电阻也不是越大越好)输入电阻就要选择的更小,信号源的内阻就越不能忽略,对输出的影响就越大。

四、加减运算电路

上面几个电路是运放最基础最常用的电路,接下来也是一些常用电路,但是博主自己一般来说用得都比较少,所以我们这里目前只做基础记录,后期用到的时候再来详细的分析。


 

4.1 反向求和电路

电压跟随器

分析:

电压跟随器


 

4.2 同向求和电路

电压跟随器


 

分析:

电压跟随器


 

4.3 加减电路

既然上面有加法,减法,下面看一个加减法在一起的电路:

电压跟随器

分析:

电压跟随器


 

五、积分电路

积分电路其实很有用途,以后还回来详细的补充说明,本次就先浅浅记录一下:

电压跟随器

分析:

电压跟随器


 

积分电路的用途:


 

将方波变成三角波

去除高频干扰

移相

在模数转换中,将电压量变为时间量

在使用积分电路的时候,为了防止低频信号增益过高,常在电容上并联一个电阻。


 

六、微分电路

微分电路就是把积分电路的 RC 调换位置:

电压跟随器

分析:

电压跟随器


 

说明:

微分电路对高频噪声特别敏感


 

微分电路的用途:


 

微分电路可把矩形波转换为尖脉冲波,主要用于脉冲电路、模拟计算机和测量仪器中。


 

结语

本文也算是把老早笔记本上记录的一些常用运放电路给记录了一下,也加上了一些细节说明。


 

因为时间和精力问题,后面的一些电路主要以记录为主,也没有真正的去研究计算,前面的一些电路我真的是用笔在草稿纸上一点一点算的,累死我了 = =!


 

经常看我文章的小伙伴都知道,我的文章会随着自己新发现或者新认知保持着更新。


 

那么本文就暂时到这里把,谢谢大家!


 

                        

原文链接:

https://blog.csdn.net/weixin_42328389/article/details/129753484


 


 

-- END --

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