Роберт Хайнеманн - Визуальное моделирование электронных схем в PSPICE

Анализ наихудшего случая тесно связан с анализом Монте-Карло. Здесь также делается попытка определить поведение электронной схемы, когда ее компонентам предписаны допуски. Особенность анализа наихудшего случая (в программе PSPICE он называется Worst Case) состоит в том, что он пытается установить максимально возможное отклонение какой-либо величины от номинального случая. Как правило, с помощью анализа наихудшего случая действительно удается смоделировать самый неблагоприятный вариант работы схемы. И в этом смысле анализ Worst Case имеет преимущество над анализом Монте-Карло, так как второй этого делать не умеет. Но иногда бывает так, что анализ наихудшего случая непростительно приукрашивает истинное положение вещей и лживо подсовывает вам «наихудший случай», намного уступающий реальному положению вещей. В таких ситуациях вы сможете вывести анализ наихудшего случая «на чистую воду», только если станете проверять выявленные в ходе анализа Worst Case наихудшие случаи с помощью анализа Монте-Карло.

Учитывая, что при исследовании допусков вам все равно нужно будет проводить оба анализа, то есть смысл сначала выполнить анализ Монте-Карло, так как его результаты всегда верны. И только после этого вы можете попытаться с помощью анализа наихудшего случая определить «экстремальную» характеристику исследуемой схемы. Поэтому, излагая материал данного раздела, мы будем исходить из того, что вы уже знакомы с анализом Монте-Карло.

Прежде чем приступить к проведению анализа наихудшего случая, вы, конечно же, должны начертить схему и указать ее параметры допуска (для сравнения см. раздел 9.5). Кроме того, вы должны определить, что, собственно, следует понимать под понятием «наихудший». Для этого в ваше распоряжение предоставляется целый ряд декларативных возможностей, которые можно выбрать в разделе Functionв окне Monte Carlo or Worst Case. Пять имеющихся там функций описаны в списке на стр. 202-203. В окне, изображенном на рис. 9.43, выбрана функция YMAX. С ее помощью в ходе анализа наихудшего случая будет выявлено, какое максимальное отклонение от номинального случая (когда все компоненты имеют свои номинальные значения) следует ожидать от величины, которая во время предварительной установки в поле Output Varбыла определена как выход. В окне на рис. 9.43 в разделе Directionвыбрано направление Hi. При такой настройке в ходе анализа будет выявлено максимальное отклонение от номинального случая, происходящее в направлении снизу вверх. Если бы была выбрана функция МАХ, то тогда исследовались бы максимальные значения выходной величины и определялось самое большое отклонение от максимума при номинальных параметрах в направлении снизу вверх ( Hi) или сверху вниз ( Lo).

Рис. 9.43. Окно Monte Carlo or Worst Caseс установками для проведения анализа наихудшего случая

Выбор функции DEVоправдан только тогда, когда вы установили допуски только с кодовым обозначением TOL (для сравнения см. раздел 9.5).

После запуска моделирования программа PSPICE сначала выполняет «номинальный прогон» и определяет результат, при котором параметры компонентов имеют свои номинальные значения. Затем для каждого снабженного допуском параметра проводится анализ чувствительности. При этом все параметры имеют свои номинальные значения кроме того, влияние которого в данный момент исследуется. Выполняя прогон за прогоном, PSPICE постепенно выясняет для каждого параметра, в каком направлении его следует изменить, чтобы он стремился к наихудшему случаю (в соответствии с заданным направлением Hi или Lo). В заключение проводится «прогон наихудшего случая», когда все параметры имеют граничные в области своего допуска значения, то есть значения, которые позволяют ожидать наихудшего случая.

Теперь вы понимаете, что анализ наихудшего случая выдает достоверный результат только тогда, когда для всех параметров выходная величина монотонно изменяется при монотонном изменении параметра. Иными словами: если параметры оказывают на выходную величину самое большое влияние в момент, когда находятся на одной из границ своего допуска. Сверх этого, отдельные параметры, что касается их тенденции к наихудшему случаю, не могут оказывать взаимного влияния друг на друга. Остается только удивляться, что при таких серьезных ограничениях анализ наихудшего случая, тем не менее, чаще всего выявляет реальный наихудший случай. Но абсолютной гарантии относительно правильности результата нет. Вы сможете быть уверены в полученных данных только тогда, когда все результаты анализа Монте-Карло с большим количеством прогонов MC Runs останутся в пределах границ (Hi и Lo) наихудшего случая.

Если вы отметите в окне Monte Carlo or Worst Caseопцию List, то в выходном файле будет содержаться подробная информация, например, о вкладе отдельных параметров схемы в общую чувствительность схемы к допускам компонентов. Сведения такого рода могут оказаться для вас незаменимыми, если вы целенаправленно и с наименьшими затратами намереваетесь устранить излишнюю чувствительность.

В качестве примера анализа наихудшего случая исследуем частотную характеристику активного фильтра, изображённого на рис. 9.32. Выясним, какими будут наихудшие случаи в направлениях снизу вверх (Hi) и сверху вниз (Lo). Вслед за этим на диаграмме в PROBE сравним полученные данные с результатом анализа Монте-Карло (рис. 9.39). Все результаты анализа Монте-Карло должны находиться внутри границ Worst Cases, чтобы вы смогли довериться установленным программой PSPICE наихудшим случаям.

Создание общей диаграммы, отражающей результаты анализа Worst Case (Hi), анализа Worst Case (Lo) и прогонов Монте-Карло, осуществляется с помощью опции PROBE Append(см. рецепт 6 в главе 5). Так как PSPICE всегда сохраняет данные только последнего моделирования, вам нужно будет дать своей схеме разные имена, если вы хотите использовать в PROBE набор данных, полученных в результате разных анализов одной и той же схемы.

Шаг 26Если вы хотите создать диаграмму с изображением прогонов анализа Монте-Карло внутри границ наихудшего случая, действуйте следующим образом:

1. Загрузите на экран схему BP_AKT.sch с уже установленными допусками.

2. Сохраните эту схему под каким-нибудь новым именем (например, под именем BP_AKTMC) и проведите анализ Монте-Карло. Рассмотрите полученный результат в PROBE (см. рис. 9.39).