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如何使用LTspice對復雜電路的統(tǒng)計容差分析進行建模

2022-03-09
作者:ADI公司現(xiàn)場應用工程師 Steve Knudtsen
來源:ADI公司

摘要

LTspice?可用于對復雜電路進行統(tǒng)計容差分析。本文介紹在LTspice中使用蒙特卡羅和高斯分布進行容差分析和最差情況分析的方法。為了證實該方法的有效性,我們在LTspice中對電壓調節(jié)示例電路進行建模,通過內部基準電壓和反饋電阻演示蒙特卡羅和高斯分布技術。然后,將得出的仿真結果與最差情況分析仿真結果進行比較。其中包括4個附錄。附錄A提供了有關微調基準電壓源分布的見解。附錄B提供了LTspice中的高斯分布分析。附錄C提供了LTspice定義的蒙特卡羅分布的圖形視圖。附錄D提供關于編輯LTspice原理圖和提取仿真數(shù)據(jù)的說明。

本文介紹可以使用LTspice進行的統(tǒng)計分析。這不是對6-sigma設計原則、中心極限定理或蒙特卡羅采樣的回顧。

 

公差分析

在系統(tǒng)設計中,為了保證設計成功,必須考慮參數(shù)容差約束。有一種常用方法是使用最差情況分析(WCA),在進行這種分析時,將所有參數(shù)都調整到最大容差限值。在最差情況分析中,會分析系統(tǒng)的性能,以確定最差情況的結果是否在系統(tǒng)設計規(guī)格范圍內。最差情況分析的效力有一些局限性,例如:

u  最差情況分析要求確定哪些參數(shù)需要取最大值,哪些需要取最小值,以得出真實的最差情況的結果。

u  最差情況分析的結果往往會違反設計規(guī)范要求,致使必需選擇價格高昂的元件才能得到可接受的結果。

u  從統(tǒng)計學來說,最差情況分析的結果不能代表常規(guī)觀察到的結果;要研究展示最差情況分析性能的系統(tǒng),可能需要使用大量的被測系統(tǒng)。

進行系統(tǒng)容差分析的另一種替代方法是使用統(tǒng)計工具來進行元件容差分析。統(tǒng)計分析的優(yōu)點在于:得出的數(shù)據(jù)的分布能夠反映出在物理系統(tǒng)中通常需要測量哪些參數(shù)。在本文中,我們使用LTspice來仿真電路性能,利用蒙特卡羅和高斯分布來體現(xiàn)參數(shù)容差變化,并將其與最差情況分析仿真進行比較。

除了提到的關于最差情況分析的一些問題外,最差情況分析和統(tǒng)計分析都能提供與系統(tǒng)設計相關的寶貴見解。關于如何在使用LTspice時使用最差情況分析的教程,請參見Gabino Alonso和Joseph Spencer撰寫的文章“LTspice: 利用最少的仿真運行進行最差情況的電路分析”。

蒙特卡羅分布

圖1顯示在LTspice中建模的基準電壓,使用蒙特卡羅分布。標稱電壓源為1.25 V,公差為1.5%。蒙特卡羅分布在1.5%的容差范圍內,定義251個電壓狀態(tài)。圖2顯示251個值的直方圖,圖中包含50個條形區(qū)間(bin)。表1表示與該分布相關的統(tǒng)計結果。

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高斯分布

圖3顯示在LTspice中建模的基準電壓,使用高斯分布。標稱電壓源為1.25 V,容差為1.5%。蒙特卡羅分布在1.5%的容差范圍內,定義251個電壓狀態(tài)。圖4顯示251個值的直方圖,圖中包含50個條形區(qū)間(bin)。表2表示與該分布相關的統(tǒng)計結果。

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為了仿真電壓調節(jié)的容差分析,反饋電阻R2和R3的容差定義為1%,內部基準電壓的容差定義為1.5%。本節(jié)介紹三種容差分析方法:使用蒙特卡羅分布的統(tǒng)計分析、使用高斯分布的統(tǒng)計分析,以及最差情況分析(WCA)。 

圖7和圖8顯示使用蒙特卡羅分布仿真的原理圖和電壓調節(jié)直方圖。

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致謝

Simulations were conducted in LTspice.

仿真均在LTspice中完成。

作者簡介 

Steve Knudtsen是ADI公司的一名高級現(xiàn)場應用工程師,工作地點在美國科羅拉多。他畢業(yè)于科羅拉多州立大學,擁有電子工程學士學位,自2000年開始,一直在凌力爾特和ADI公司工作。


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