9.6.1. Общее представление об анализе наихудшего случая

9.6.1. Общее представление об анализе наихудшего случая

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 Function в 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 Var была определена как выход. В окне на рис. 9.43 в разделе Direction выбрано 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 Case с установками для проведения анализа наихудшего случая

Выбор функции DEV оправдан 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 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.