Чтение онлайн

Рис. 9.38. Окно Monte Carlo or Worst Case

Шаг 23 Проведите в этом окне предварительную установку, как показано на рис. 9.38. В ходе моделирования будет проведено десять прогонов анализа Монте-Карло (опция МС Run) на основе анализа AC Sweep (опция Analysis Туре). Все настройки в разделе Function оставьте без изменения. Они имеют значение только для выходного файла и в данный момент не представляют для вас интереса. В поле Output Var вы должны ввести, какую величину следует понимать как выход. Это также нужно только для выходного файла, тем не менее, если в поле не будет указано никакого значения, PSPICE откажется проводить анализ Монте-Карло. Выберите в списке MC Options (Опции анализа Монте-Карло) опцию All, чтобы вам были предоставлены данные всех десяти прогонов как в PROBE, так и в выходном файле.

По окончании предварительной установки убедитесь, что все сделано так, как нужно, и подтвердите выполненные настройки щелчком по кнопке OK. Проверьте еще раз, активизированы ли в окне Analysis Setup режимы анализов АС Sweep и Монте-Карло, и затем запустите процесс моделирования.

После того как PSPICE завершит вычисления, откроется окно Available Sections, в котором можно выбирать для отображения на экране PROBE результаты интересующих вас прогонов анализа Монте-Карло. В данном случае вам требуются все имеющиеся данные, поэтому просто щелкните по кнопке OK.

Шаг 24 А теперь выведите на экран диаграмму частотной характеристики выходного напряжения полосового фильтра для всех десяти прогонов анализа Монте-Карло (рис. 9.39).

Рис. 9.39. Поведение схемы BP_AKT.sch в ходе анализа Монте-Карло

Результат не то чтобы грандиозный, но, кажется, фильтр все же рабочий. Конечно, 1% и 2% очень низкие для допусков значения, и дальнейшее уменьшение возможно, только если точно подгонять резисторы и «вручную» выбирать конденсаторы.

Наряду с анализом Монте-Карло в программе PROBE можно выполнить стохастический эквивалент анализа производительности: на экране будет показано статистическое распределение величин, которые извлекаются из каждого отдельного прогона анализа Монте-Карло с помощью целевых функций. В качестве примера изобразим в виде гистограммы статистическое распределение ширины полосы на уровне 3-dB десяти полученных выше кривых.

Шаг 25 Чтобы создать гистограмму статистического распределения ширин полос частот на уровне 3-dB, действуйте следующим образом:

1. Удалите с экрана PROBE все диаграммы.

2. Активизируйте опцию Performance Analysis, щелкнув на панели инструментов PROBE по кнопке

3. Откройте окно Add Traces, отправьте в строку Trace Expression функцию Bandwith(1, db_level) и в скобках введите Bandwith (V(R7:1.3). Щелкните по кнопке OK, и на вашем экране будет создана гистограмма, структура которой аналогична изображенной на рис. 9.40 (с вашими статистическими данными диаграмма будет выглядеть иначе).

Рис. 9.40. Гистограмма статистического распределения полос частот на уровне 3-dB

Разумеется, нельзя ожидать подробной статистики после всего десяти прогонов анализа Монте-Карло, однако вам не возбраняется увеличить их количество до 399, чтобы создать более совершенную гистограмму. Чем больше прогонов вы потребуете сделать в ходе анализа Монте-Карло, тем тоньше будут столбцы и тем больше их будет отображено. Число столбцов вы можете установить, выбрав в меню PROBE Options строку Number of Histogram Divisions (Количество столбцов гистограммы).

Теперь вкратце рассмотрим опции окна Monte Carlo or Worst Case (см. рис. 9.38), которыми вы еще не пользовались:

• YMAX — определяет максимальную разницу между «номинальным прогоном» и отдельными прогонами (MC Runs). Результаты можно получить только в выходном файле;

• MAX — определяет максимальное значение (относительный максимум) отдельных прогонов MC Runs, а также отклонение отдельных максимальных значений от максимального значения «номинального прогона». Результаты можно получить только в выходном файле;

• MIN — функция, аналогичная опции MIN. Результаты можно получить только в выходном файле;

• RISE — определяет первое превышение границы (при нарастании фронта), заданной в поле ввода Rise/Fall (Нарастание/Спад). Результаты можно получить только в выходном файле;

• FALL — действует аналогично RISE, но только при спаде фронта. Результаты можно получить только в выходном файле;

• LIST — записывает параметры всех прогонов MC Runs в выходной файл;

• SEED — стартовая позиция (начальное число) генератора случайных чисел. 1≤SEED≤32767. Если вы ничего не вводите в поле SEED (Начальное число), то по умолчанию устанавливается начальное число 1753. Одинаковые значения в этом поле при одинаковых анализах всегда дают одинаковые «случайные» числа. Поэтому, если вы хотите использовать новый набор значений параметров, предварительно измените значение в поле SEED;

• ALL — выявляет все данные;

• FIRST — предоставляет только результаты первых прогонов MC Runs и ровно стольких, сколько вы запросили в поле Value;

• EVERY — предоставляет результаты каждого N-прогона MC Run. При этом N соответствует значению, которое вы ввели в поле Value;

• RUN — предоставляет результаты только указанных в поле Value прогонов анализа Монте-Карло;

• RANGE: (Lo/Hi) — диапазон изменяемой переменной, внутри которого следует осуществлять поиск YMAX, MAX и MIN.

Напоследок приведем небольшой пример того, как можно изменять параметры компонентов, если они не доступны через меню атрибутов (как было показано выше на примере резисторов и конденсаторов).

Исследуем схему с общим эмиттером, изображенную на рис. 9.10, для того случая, когда усиление тока транзистора рассеивается на ±50%.