Визуальное моделирование электронных схем в PSPICE

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 Case опцию 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.

9.6.2. Определение наихудшего случая активного фильтра

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 26 Если 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).

3. Теперь сохраните схему под каким-нибудь другим именем (например, под именем BP_AKT_HI) и проведите анализ наихудшего случая в направлении Hi. После запуска PROBE выберите из предложенных диаграмм изображение прогонов Nominal Run (первая сверху диаграмма в окне Available Sections) и Worst Case Run (последняя диаграмма в том же окне) и рассмотрите полученный результат в PROBE (рис. 9.44).

Рис. 9.44. Результат анализа наихудшего случая частотной характеристики активного полосового фильтра: «номинальный прогон» и «прогон наихудшего случая» с самым большим отклонением вверх

4. Опять сохраните схему еще под каким-нибудь другим именем (например, под именем BP_AKT_LO) и проведите анализ наихудшего случая в направлении Lo. После запуска PROBE выберите из предложенных диаграмм изображение прогонов Nominal Run (первая сверху диаграмма в окне Available Sections) и Worst Case Run (последняя диаграмма в том же окне) и рассмотрите полученный результат в PROBE (рис. 9.45).

Рис. 9.45. Результат анализа наихудшего случая частотной характеристики активного полосового фильтра: «номинальный прогон» и «прогон наихудшего случая» с самым большим отклонением вниз

5. Воспользовавшись опцией PROBE Append (см. рецепт 6 в главе 5), объедините результаты, полученные в пунктах 2-4. Ваша диаграмма частотной характеристики активного фильтра (см. рис. 9.32) после успешного завершения работы должна быть аналогична той диаграмме, которую вы видите на рис. 9.46. Здесь изображены оба «прогона наихудшего случая» с самым большим отклонением вверх и вниз, а также двадцать прогонов анализа Монте-Карло со статистически установленными значениями разброса резисторов и конденсаторов.

Рис. 9.46. Результат анализа допусков; частотная характеристика активного полосового фильтра

9.7. Руководство к действию