Mo nte-Carlo 属于统计分析中的一种， PSpice 中专门提供了统计分析用的元器件符合库breakout . olb。
因此， 调用breakout . olb 中相应的元件即可修改电路图， 打开模型编辑器则可设置元件模型参数， 图1 中的电阻参数设置为： . model Rbr eak RES ( R= 1 DEV =5% ); 电容参数设置为： . mo del Cbr eak CAP ( C = 1DEV= 10%); DEV= 10% 表示独立随机变化， 变化范围为10%。电阻独立随机变化服从高斯分布， 容差范围为5% ; 电容独立随机变化也服从高斯分布， 容差范围为10%, 分析次数设为20, 选择AC Sweep/ N oise 分析， 同时设置好其分析参数， 最后进行蒙托卡诺分析， 所得到的3 dB 带宽、中心频率、Q 值、截止频率的直方图分别如图6~ 图9 所示。
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图6 3 dB 带宽分布直方图
图7 中心频率分布直方图
图8 Q 值分布直方图
图9 3 dB 截止频率分布直方图
2. 5 最坏情况分析
最坏情况是一种极端情况， 在实际中出现的概率极低。但是， 最坏情况分析结果却从另外一个方面反映了电路设计的好坏。如果最坏情况的分析结果都能满足性能指标要求或与性能指标要求差距不大， 那么将这种电路设计用于生产时， 电路的质量一定很高。电路中电容、电阻的容差设置同蒙托卡诺分析所得出的在最坏情况下的滤波器特性曲线如图10 所示。
图10 最坏情况下滤波器的特性曲线
从该特性曲线可得， 该滤波器在恶劣环境下， 仍能保持良好的中心频率稳定度、3 dB 带宽、Q 值和截止频率。
3 结语
通过使用OrCAD/ PspICe 仿真分析可以找到滤波电路的最优参数， 并且通过参数扫描分析、温度分析、蒙托卡诺分析、最坏情况分析， 可以得到该滤波器在参数变化、温度变化、参数最恶劣情况下的电路特性， 同时也能获取实际生产中的成品率。
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