[发明专利]一种基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法

权利要求书

1.一种基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.构建仿真电路，并构建所述仿真电路的关键特性指标的传递函数；

S2.对所述仿真电路进行灵敏度分析，确定影响所述关键特性指标的关键器件；

S3.进行第一轮仿真，获取仿真电路关键特性指标的第一轮仿真值，所述第一轮仿真值包括关键特性指标的输入值和输出值；

S4.确定所述关键特性指标与所述关键器件之间的函数；

S5.对所述函数进行稳健性优化设计，确定所述关键特性指标的均值、规范上限值、规范下限值；

S6.根据所述均值优化所述关键器件的参数，进行第二轮仿真，获取仿真电路关键特性指标的第二轮仿真值，根据所述第二轮仿真值确定所述仿真电路的成品率；

S7.当所述成品率满足预设的判定指标时，跳转至步骤S8；否则，跳转至步骤S2；

S8.对所述仿真电路进行Smoke分析，根据Smoke分析结果判断所述仿真电路中是否存在受过应力作用的器件，存在则修改所述器件的降额因子，重复步骤S8，否则得到仿真电路的设计参数，完成仿真电路设计；

所述关键特性指标包括增益、带宽、延迟时间。

2.根据权利要求1所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，步骤S1中所述构建仿真电路的步骤包括：以PSPICE AA模型库作为基准模型库，从所述基准模型库中选择器件构建仿真电路，并补充所述器件的容差信息。

3.根据权利要求2所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，步骤S2中确定影响关键特性指标的关键器件的具体步骤为：根据所述灵敏度分析结果，以所述关键性指标的影响度对各器件进行排序，以所述影响度处于预设排序范围内的器件为关键器件。

4.根据权利要求3所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于：所述预设排序范围为影响度为前5至10位的范围。

5.根据权利要求4所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于：所述第一轮仿真的次数不少于100次。

6.根据权利要求3或4或5所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤包括：从所述第一轮仿真值中选择N组样本，通过响应面法、或随机响应法、或混沌多项式法确定所述关键特性指标与所述关键器件之间的函数，如式(1)所示：

Y＝F(X) (1)

式(1)中，Y为所述仿真电路的关键特性指标的输出值，F(X)为所述函数，X＝[X₁,X₂…X_k]，X_i,i＝1,2,…,k为第i个关键器件。

7.根据权利要求6所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，所述N的值大于等于20。

8.根据权利要求7所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤包括：构建稳健性优化模型，如式(2)所示：

式(2)中，σ_Y为关键特性指标Y的标准差，μ_Y为关键特性指标Y的均值，Y_L为Y的规范下限，Y_U为Y的规范上限，为第i个关键器件的均值，D.V为设计变量；

根据所述稳健性优化模型确定所述关键特性指标的均值μ_Y、规范上限值Y_U、规范下限值Y_L。

9.根据权利要求8所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于：步骤S6根据所述均值优化所述关键器件的参数时，保证所述关键器件的方差不变。

10.根据权利要求9所述的基于PSPICE的模拟电路分散性优化方法，其特征在于：所述第二轮仿真的次数不少于1000次，所述仿真电路的成品率为第二轮仿真值的均值落入[规范下限值，规范上限值]范围的概率。