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蒙地卡羅分析是提高電路製造良率的最有效方法嗎?

By Ronak Shah

首先,我們要明確製造良率究竟意味著什麼? 良率的定義公式如下:

電路良率

我們用一個簡單的圖示來理解電路良率的含義:

圖 1:電路良率示意圖

上述良率圖顯示了電路將在限值 Pmin 和 Pmax 之間工作,良率略低於 100%。 另外,請注意概率最高的時候,良率在 P average 附近達到最優。

為什麼這樣的良率圖有益於所有電路呢?

重要性

如今,電路設計人員可以在開始批量生產電路板之前對失敗進行量化。
讓我們再透過兩個例子來瞭解其重要性——如果我們需要大量生產 PCB 板,那麼即使只有 0.1% 的拒收率也會令我們不安;或者,當我們在為軍事或太空應用領域構建關鍵任務專案時,一丁點的設計失敗都會造成極其嚴重的後果。因此,我們需要使設計中的器件變化保持最小或者毫無變化。在這種情況下,蒙地卡羅分析則必不可少!透過預測良率,我們可以評估更嚴格的器件容差(成本更高)是否會對我們的產品/設計產生更好的影響。若答案是否定的,那麼放心使用容差較鬆的器件便可以為我們節省大量資金。

那麼如何獲得 100% 的良率呢?我們需要確保設計已經「真正」大規模生產做好了準備。蒙地卡羅統計可預測任何電路在一系列不同器件值時(在容差範圍內)的行為。它可以計算良率,並以易於理解的圖形格式展示(如圖 4 所示),由此我們可以平衡良率和成本。

讓我們來看看在 PSpice 中執行蒙地卡羅分析所需的簡單步驟。

蒙地卡羅分析流程

用於蒙地卡羅分析的電路

圖 2:RF 放大器電路

如上圖所示的電路與我們在系列文章 第三篇(Smoke 分析)中更換電晶體後使用的電路相同。在執行蒙地卡羅分析過程中,我們已經指定了容差,並在 靈敏度分析 中設置了測量運算式。我們現在所要做的就是在給出如下設定檔設置選項(圖 3)中的適當值之後,對此設計進行蒙特卡羅分析。

運行蒙地卡羅分析(設定檔設置)

圖 3:運行蒙地卡羅分析之前所需的設定檔設置

設置選項詳細說明:

運行次數:這是選定的模擬設定檔將被運行的次數。對於每次運行,帶有容差的器件參數將隨機變化。 模擬運行次數越多,良率預測越準確。良率越高,利潤率越高!

起始運行編號:預設起始運行編號為 1。 這是使用標稱值運行模擬。

隨機種子值:亂數產生器使用此值為蒙地卡羅模擬生成一個亂數序列。

分隔數量:此值用於確定長條圖中的分隔數量。

蒙地卡羅使用原始參數值計算每個測量函數的標稱值。標稱值運行後,演算法根據平均(均勻)分佈或高斯分佈函數的容差隨機計算每個可變參數的值。對於每個設定檔,使用計算出的參數值來評估測量結果並保存這些值。

在對此設計執行蒙地卡羅分析後,輸出視窗如圖 4 所示(下圖)。

蒙地卡羅輸出環境

圖 4:執行蒙地卡羅分析後的輸出視窗

上圖中,X 軸為測量範圍,Y 軸為測量值的運行次數。概率分佈可以顯示在概率分佈函數(PDF)或累積分佈函數(CDF)的圖像中。

請注意,測量時使用的是與我們在 靈敏度分析設計優化smoke 分析 中一樣的增益、頻寬、雜訊係數和輸出雜訊測量值。隨著電路中每個器件容差範圍的變化,蒙地卡羅分析可計算出每個測量結果的良率,從而全面實現電路的所有功能。

對於該電路,圖 4 中選定的頻寬測量結果顯示,在 0.14 GHz 至 0.17 GHz 的整個頻率範圍內,良率為 100%。 其他三個測量值也有著相同的結果。 這意味著我們所有的目標都能在指定頻率範圍內完美實現!

通用 SPICE 技術與 PSpice AA 技術對比

我們來總結下攻克複雜電路系列文章,其中介紹的每個 PSpice 進階分析功能都有一個核心價值:

圖 5:PSpice 進階分析功能能力匯總

借助 PSpice 進階分析功能,我們可以輕鬆降低設計成本並提高設計的可靠性、工程師的生產力和製造良率。

快來使用 PSpice 進階分析 中的蒙地卡羅分析,提高電路設計的良率吧~

譯文授權轉載出處 (映陽科技協同校閱)

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