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三、电网络理论的建立

20世纪初,通信技术的兴起促进了电网络理论的研究。1920年,坎贝尔与瓦格纳研究了梯形结构的滤波电路。1923年,坎贝尔提出了滤波器的设计方法。

1924年,福斯特提出了电感、电容二端网络的电抗定理。此后便建立了由给定频率特性而设计电路的电网络综合理论。

在电子管问世以后,电子电路分析的理论迅速发展。1932年,瑞典科学家奈奎斯特提出了由反馈电路的开环传递函数的频率特性,来判断闭环系统稳定性的判据。

1945年,美国伯德出版了《网络分析和反馈放大器》一书,书中总结了负反馈放大器的原理,由此形成了分析线性电路、控制系统的频域分析方法,并获得了广泛应用。

自从梅森(S.J.Mason)于1953年采用信号流图分析复杂回馈系统以来,图论一直是网络理论研究中的一个重要方面。如今,电路的拓扑(或图论)分析和综合法已成为电路理论中的一个专门课题。另外,图论还是设计印刷电路、集成电路布线、布局及版图设计等不可缺少的理论基础,特别是针对超大规模集成电路(VLSI)的设计问题,图论的应用更是日趋广泛。

有源网络的分析和综合是电网络理论的一个热门领域。自从1948年发明了晶体管以后,各种半导体器件纷纷问世。1952年,美国雷达研究所的科学家达默(G.W.A.Dummer)首先提出了集成电路的设想,于20世纪50年代末制成了第一批集成电路(IC),由此对含源器件的电路分析和综合就成为电路理论中的一个重要内容。另外,特勒根于1948年提出了回转器的概念,1964年B.A.Shenoi用晶体管实现了回转器后,有源装置可以很方便地用包含回转器与电阻器的等效电路来表示,而任何电器组件包括各种特性的负阻器目前都可以用有源器件综合出来,这使得有源网络的分析和综合具有非常重要的实际意义。

多端器件和集成电路器件的出现为电路提供了许多新“组件”,为这些新组件建模及仿真成为一个急需解决的突出问题。要得到有源器件的精确而又通用的模型是不容易的事,这要考虑电与非电的许多因素,要涉及多方面的知识。比如,双极性晶体管(BJT)的一套EM模型,就是在1954年由J.J.Ebersh和J.L.Moll提出,而后历时10多年经很多人研究才得出的。20世纪70年代中期对运算放大器等器件提出的宏观模型(Macro Model)建模方法,是为这类器件建模的一种好方法。器件建模理论自20世纪70年代起逐步走向完善,这方面L.O.Chua作出了重要的贡献。如今,各种多端和集成化器件仍在不断地涌现,这将不断地对器件建模问题提出更新更高的要求。

为了进一步使模拟电路大规模集成化,开关电容网络和开关电容滤波器进入了电路理论的研究领域。在大规模集成电路器件中,困难最大的是对大RC时间常数电路的控制,而这个问题使用开关电容网络就比较容易解决。但集成电路的规模在不断扩大,这方面的研究也随之需要不断深入。

被称为电路理论中第三类问题(第一类是分析,第二类是综合设计)的模拟电路故障诊断是20世纪80年代开始兴起的一个引人入胜的研究领域。这个问题是在1962年首先由R.S.Berkowitz提出的,但直到20世纪70年代末才开始引起人们的注意。目前解决模拟电路故障诊断的方法从理论到实际应用之间还存在着很多尚未突破的问题。另外,故障诊断中还存在故障可测性的问题,这实际上就是故障可诊断的设计问题。目前关于故障可诊断性的问题研究得不多,这主要是因为要建立起一种满意的诊断方法较为困难。

电路的数字综合是电路理论研究的一个新方向。集成电路和微处理器的发展,使大多数用模拟系统执行的功能都可以使用数字系统实时完成,当前数字滤波研究得最多。数字滤波的理论基础是电路理论中的滤波器理论与离散系统理论的结合。目前已有很多种类的数字滤波器问世,它是实现信号滤波处理的数字系统。数字综合是很有前途的研究领域,模拟电路综合的离散化已成为一种趋势,其发展非常迅速,在某种程度上大有取代有源综合之势。

20世纪中期以后电子计算机的出现,为电工理论的应用提供了强有力的工具。电网络的计算机辅助分析、计算机辅助设计应运而生。首先,计算机的出现和发展也对电路理论产生了巨大的冲击。过去为方便手算而发展起来的许多电路分析技巧和方法,在计算机面前,有的实用价值大大减小,有的则已失去原有意义,有的则得到了新的发展。比如,回路法在电路的计算机分析中的价值已大大降低,而节点法则被发展为通用性较好的改进节点法等。其次,在稀疏矩阵技术得到发展后,支路法又开始受到重视。另外,借助计算机可以较容易地求得非线性电路的数值解,这大大促进了非线性电路与系统理论的研究过程。这一切变化是由现代电路理论研究工作者已将计算机作为电路分析及设计中必备的基本手段而产生的。

电工理论与其他学科的理论相互借鉴,继续在新的技术进步中共同发展。 QjpnEhW3T6TAyUJefoVCc/Ab7NQnd8yTyN9yadQoISZTFnTP8ylZ7uxA78QvoO9K

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