Toleranz und Messunsicherheit benötigen getrennte Budgets

Der Nennwert ist das Zentrum eines Modells

Ein Nennwert ist die Zahl für die Entwurfsrechnung. Bauteiltoleranz definiert einen Bereich darum, Instrumentenunsicherheit dagegen, was eine Messung belegen kann. Beides unterscheidet sich von numerischer Simulatortoleranz. Ein idealer SPICE-Widerstand 10 kΩ wird kein ±1%-Bauteil, solange Sie seinen Wert nicht bewusst variieren.

Betrachten Sie den Tiefpass mit 10 kΩ und 100 nF bei R-Toleranz ±1% und C-Toleranz ±5%. Die nominale Grenzfrequenz ist 159.154943 Hz. Die niedrigste verwendet beide größten Werte: $159.154943/(1.01\times1.05)=150.075382$ Hz. Die höchste verwendet beide kleinsten: $159.154943/(0.99\times0.95)=169.223757$ Hz. Dies sind ungünstigste Grenzen bei unabhängig zulässigen Bereichen, keine Wahrscheinlichkeitsschätzungen.

Beispiel eines Widerstandsverhältnisses

Eine nichtinvertierende Stufe mit Rf = 100 kΩ und Rg = 10 kΩ hat nominal Verstärkung 11. Bei beiden Widerständen ±1% beträgt die minimale Verstärkung $1+100(0.99)/(10(1.01))=10.801980$ und die maximale $1+100(1.01)/(10(0.99))=11.202020$. Das Verhältnis ist nicht automatisch ±1%, nur weil jeder Widerstand es ist. Abgeglichene Netzwerke können eine separate Verhältnistoleranz spezifizieren.

Temperaturdrift kann Werte über eine Raumtemperatur-Toleranzrechnung hinaus verschieben. Bei einem Widerstand mit 50 ppm/°C und einer Änderung 40°C beträgt die angenäherte zusätzliche relative Änderung 0.2%, unter Annahme eines linearen Temperaturkoeffizienten. Spannungsabhängigkeit eines Kondensators kann ein weiterer wesentlicher Term sein; verwenden Sie seine tatsächliche Charakterisierung für einen physischen Entwurf.

Eine nützliche Messung planen

Definieren Sie ein Abnahmeintervall anhand der Entwurfsanforderung und bekannter Unsicherheiten. Meldet ein Instrument 160 Hz mit Unsicherheit ±2 Hz, belegt dies ein Intervall statt einer exakten Aussage 160.000 Hz. Ein Ergebnis nahe einer Grenze kann eine bessere Messung statt automatischen Bestehens verlangen.

Durchlaufen Sie ungünstigste Bauteilextreme vor einer zufälligen Monte-Carlo-Studie. Zufallsstichproben können ein zulässiges Extrem verfehlen und benötigen eine Verteilungsannahme. Bewahren Sie Modell, getestete Werte, Messeinstellungen und Abnahmeregel auf, damit ein anderer Lernender die Entscheidung statt nur des Diagramms reproduzieren kann.