最坏的电路分析是什么?
有两种方法来评估你的裸露的电路板和的可靠性的加工:通过测试和模拟。测试显然是收到样品后执行或与制造商在最初的生产运行。模拟应该发生在前端原型之前,这样可以发现潜在的性能问题。一些模拟是容易执行,他们可以消除一个原型运行,价格昂贵且可能导致重大的重新设计的要求。
一个电路模拟方法,可以实现在香料是坏的电路分析,或者只是最坏情况分析。想法很简单:确定电路的动作绝对最坏情况给出一些组件值随机变化,输入功率或温度。在这篇文章中,我们会给所涉及的核心概念的概述最坏的分析和一些例子。
核心概念的最坏情况分析
最坏情况分析的目的是确定最坏的预期可能的电路性能。有三个主要因素,会导致电路的性能偏离其理想的行为:
- 组件公差
- 功率波动
- 组件的工作温度
香料模拟可以很容易地占任何这些因素在操作期间。通常你会这样做参数扫描在任何标准的香料分析(瞬态分析AC扫描,直流扫描)。香料模拟无法考虑其他性能方面,依赖于PCB布局。例子包括接待来访EMI和相声,虽然这些可以被认为是在更复杂的模型。因此,上述三个因素通常被视为在香料模拟用于最坏情况分析。
最坏情况分析过程
最坏情况分析的仿真过程遵循如下所示的流程图。这个流程图显示了极端的操作值用来确定哪些解决方案产生最糟糕的表现行为。
这里我们可以看到,大约是2 ^ N系统解决方案组件,假设我们只改变组件值。这些问题的解决方案空间可以非常大的复杂电路。有更先进的算法,可以学习如何通过实现收敛到最坏的情况下性能敏感性分析在模拟,但香料模拟通常蛮力计算。
最坏的情况下的可能性有多少?
这是一个复杂的问题,最好是通过蒙特卡洛模拟以及最坏的分析模拟。记住,使用蒙特卡罗随机合成电路的行为通过生成随机组件值。您可以使用这些数据进行统计分析的电路或系统你调查目标的概率分布描述电路的电气行为(在本例中,它的任何重要的电气性能参数你在最坏的模拟研究)。
你可以从蒙特卡罗数据概率分布的面元直方图。用一个简单的低通滤波器是一个例子所示。在这个例子中,我们可以看到从蒙特卡罗结果变化沿通频带的前沿。
例子蒙特卡罗结果可以与最坏情况分析结果(10分)。
如果我们定义所需的最低性能衰减不超过3 dB低于780赫兹以上,我们可以立即看到曲线不会通过我们的性能需求。这意味着,青色,紫色和蓝色的曲线将会失败。的概率衰减超过3 dB所需频率极限可以确定统计通过构造一个直方图,然后你可以看到最坏的结果落在直方图。
最坏情况分析部分是有效的自动化在香料包,因为现在你不需要手动输入在最坏的组件,权力,或温度系统中您所期望的值。香料包可以为你处理这些问题。
其他可靠性仿真
最坏的电路分析中使用的具体情况你需要估计绝对最大显著偏离理想系统的行为。这是一个很好的方式来评估系统的最坏性能对特定性能的限制。然而,还有其他重要的可靠性模拟系统可以使用资格:
- 烟气分析——这是用来确定压力水平在一个电路并确定哪些组件应该换成更高权力的评级
- 敏感性分析——这类似于最坏情况分析,但它涉及不同电路参数通过一些范围和确定相应的电路的行为
- 蒙特卡罗分析这个模拟一些容许区间内随机生成组件值预期可以确定电行为的变化
在一起,这些电路模拟方法的可靠性和给你一个非常清晰的视图将电气性能的变化。模拟电路的发展在很大程度上依赖于这些模拟来确保满足所需的性能水平。
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