[论文解读] SPICE model of memristive devices with threshold

Yuriy V. Pershin, Massimiliano Di Ventra|arXiv (Cornell University)|Apr 12, 2012

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 22被引用 108

一句话总结

本文提出了一种适用于电压阈值型忆阻器件的 SPICE 兼容模型，采用 NGSPICE 和 PSPICE 中的行为元件实现，可精确模拟阈值动态特性。该模型能够捕捉软阈值与硬阈值行为，关键结果表明：在频率依赖的夹滞回线中，仅当 |V| > Vt 时，硬阈值情况下才会发生忆阻阻值切换。

ABSTRACT

Although memristive devices with threshold voltages are the norm rather than the exception in experimentally realizable systems, their SPICE programming is not yet common. Here, we show how to implement such systems in the SPICE environment. Specifically, we present SPICE models of a popular voltage-controlled memristive system specified by five different parameters for PSPICE and NGSPICE circuit simulators. We expect this implementation to find widespread use in circuits design and testing.

研究动机与目标

• 解决实验相关忆阻器件中缺乏 SPICE 兼容模型的问题，这些器件具有电压阈值特性。
• 为电路设计人员和研究人员提供一种实用且可重用的 SPICE 实现，用于模拟忆阻系统。
• 实现对阈值诱导电阻切换的精确仿真，这对非易失性存储和逻辑应用至关重要。
• 促进忆阻器件在复杂电路中的集成，包括神经网络和逻辑门电路。
• 通过类似的基于阈值的建模方法，支持未来对忆阻电容和忆阻电感系统的建模。

提出的方法

• 使用行为电阻、电流源和电容构建子电路模型，以表示忆阻阻值状态变量 X。
• 通过 SPICE 的函数表达式实现分段线性近似，构建阈值函数 f(V_M)。
• 利用阶跃函数（θ）将忆阻阻值 X 限制在 R_on 和 R_off 之间，确保满足物理边界条件。
• 采用 f(V_M) = βV_M + 0.5(α−β)(|V_M + V_t| − |V_M − V_t|) 表达式建模 X 的变化速率，从而实现软阈值或硬阈值行为。
• 在 PSPICE 版本中，通过 Vtp 和 Vtm 分别设置正负极性电压阈值，以增强模型的真实性。
• 利用原生行为建模结构和函数定义，将模型集成至 NGSPICE 和 PSPICE 中。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在 SPICE 中准确建模具有电压阈值的忆阻器件，以支持电路仿真？
• RQ2 在交流激励下，软阈值与硬阈值忆阻系统在动态行为上存在哪些差异？
• RQ3 频率和阈值电压如何影响忆阻器件中夹滞回线的形状与尺寸？
• RQ4 该模型能否推广以模拟具有多个内部状态变量的复杂忆阻系统？
• RQ5 与基于窗函数的方法相比，引入阈值动态特性如何提升 SPICE 模型的物理保真度？

主要发现

• SPICE 模型成功复现了忆阻器件典型的夹滞回线特征，对于硬阈值系统，回线尺寸随频率降低而增大。
• 在硬阈值器件中（α = 0），仅当 |V| > V_t = 4.6 V 时忆阻阻值才会发生变化，如图 1(b) 插图所示，低于阈值时无切换行为。
• 在软阈值系统中（α = 0.1β），一旦电压极性切换，忆阻阻值即开始变化，导致其电阻转换比硬阈值情况更早发生。
• NGSPICE 版本的模型已成功集成至 NGSPICE 发行版中，验证了其稳健性与可用性。
• 模型表明，阈值动态特性对于捕捉非易失性存储行为以及实现忆阻电路中的逻辑操作至关重要。
• 仿真结果表明，在 ν = 0.05 GHz 的 5 V 交流信号激励下，忆阻阻值 R_M 在 R_on = 1 kΩ 和 R_off = 10 kΩ 之间切换，且 R_M(t=0) = 5 kΩ。