電子可靠性技術:最壞情況分析方法（二）

　　RSS是一種組合標準方差的統(tǒng)計技術，它基于大數(shù)定律(中心極限理論)。RSS表示，如果多個變量進行組合統(tǒng)計，則結果分布是正態(tài)的，與組合變量的分布形式無關。因此可以通過數(shù)學方法有效統(tǒng)計多個變量組合情況下電路性能的標準方差，每個器件的標準方差是基于電路性能針對每個器件參數(shù)的靈敏度幅值。先求出輸出變量的標準差ST，再將結果乘以3(99.7%概率)，得到最壞情況值。

　　表1：使用仿真軟件可得到每個器件的靈敏度。

　　蒙特卡羅分析被認為是在各種條件下對電路性能多次評估的統(tǒng)計結果的經(jīng)驗判斷。在各種條件中，各器件的參數(shù)是隨機選擇的。采用蒙特卡羅分析，可以計算電路的平均和標準方差(δ)。3δ(99.7%)也被認為是最壞情況值。幸運的是，很多仿真軟件都可以執(zhí)行蒙特卡羅分析。

　　比較三種WCCA技術

　　EVA是最簡單的技術，最容易得到最壞情況電路性能的估計，但是結果是最悲觀的。EVA需要開發(fā)電路中所有器件的最壞情況參數(shù)變化數(shù)據(jù)庫。EVA需要輸入的格式是最壞情況器件變化(最大最小值)極限(3δ)，加上電路的靈敏度方向。電路輸入結果的格式是最壞情況最大最小值。

　　RSS的結果相對而言更實際些，但是內部可能有錯誤，因為假設靈敏度是線性的，分布是正態(tài)的。RSS的輸入格式是器件參數(shù)概率分布的標準方差(一般得不到的)和電路相對器件變化的靈敏度大小。輸出格式是電路性能概率分布的平均和標準方差。

　　蒙特卡羅分析需要先了解器件參數(shù)分布(一般得不到)，然后給出準確的結果，它需要借助計算機程序實現(xiàn)。蒙特卡羅分析輸入格式是每個器件參數(shù)的概率分布(不需要作靈敏度分析)。結果輸出格式是電路性能概率分布的直方圖。

　　可以看到，RSS和蒙特卡羅這兩種統(tǒng)計方法能預測電路性能在規(guī)格范圍內的概率，這是很重要的。而EVA不能給出得到這個概率結果。

　　本文小結

　　電子產品硬件需要在一定壽命內可靠工作，這不能僅僅依靠對器件的典型和初始容差值進行設計來實現(xiàn)。器件在組裝到電路板上后其參數(shù)會發(fā)生偏移，如果開發(fā)出最壞情況器件參數(shù)變化數(shù)據(jù)庫，設計人員就可以方便地得到這些數(shù)據(jù)庫，那么電子工程師就能夠不僅做典型電路設計和分析，還可以做WCCA。