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在稳健设计流程中采用Saber仿真器提高系统的可靠性
    质量与可靠性是用于衡量系统在执行预定任务时的性能的尺度,既是不同的但又是相关的概念。质量尺度关注标称条件下的性能,如果系统在标称条件下符合性能技术规格,就可以认为系统是合格的。可靠性尺度将质量的概念做了进一步延伸,对系统可靠性的衡量关注的是系统在实际运行条件下的质量。这些实际运行条件既可以是系统的内部条件,也可以是系统的外部条件。一个质量合格的系统可能是不可靠的,可靠的系统一定是一个满足质量要求的系统。为了确保系统的可靠性,要求在系统设计方面采用系统的方法,将“稳健设计”原理应用于设计流程中即可建立这种系统方法。
 
    稳健设计概念
 
    “稳健设计(Robust Design)”是一种通用的、并经过实践验证的开发理念,致力于提高流程或产品的可靠性。为了提高可靠性,要求稳健设计原理在早期就成为设计周期不可分割的组成部分,其目标是让最终产品免受那些可能对可靠性产生不利影响的参数。
     如图1所示,通用的稳健设计方法要求在设计过程中对信号、响应、噪声和控制这4项参数予以考虑。
 
     在当前的系统设计环境中,这4项参数有其特定含义。
 
    1.信号参数
 
    信号参数是指系统输入信号的特性参数。这方面需要考虑的参数有很多,包括信号的类型(模拟、数字等)、幅值、频率、频谱等。设计师必须在创建有效的系统设计前对这些特性予以掌握。信号参数决定系统输入级的结构,输入级对输入信号进行准备加工,并供系统对其进行处理。
 
    2.响应参数
 
    响应参数是针对系统输出提出的要求。与信号参数类似,也有许多需要考虑的响应参数。系统对输入信号的处理必须能够让输出达到性能要求。因此,响应参数决定了系统输出级的结构。
 
    3.噪声参数
 
     噪声参数是指造成系统信号与响应之间的关系发生漂移的干扰,可以是系统的内部噪声参数或外部噪声参数,其中多数都不能被设计师直接控制。通常,设计师在消除干扰方面的唯一选择是在系统设计中加入对噪声的补偿措施。为了做到这点,设计师必须首先对会给系统造成不利影响的所有噪声参数进行识别和量化,然后,设计师必须选择有哪些参数需要进行补偿。
 
    4.控制参数
 
     控制参数用于对噪声参数的补偿,可由设计师直接控制。它的目标是对那些能够明显影响系统并使其偏离标称性能的那些噪声参数进行预测和补偿。在一种噪声参数可能有多种补偿解决方案时,稳健设计原理提倡采用最简洁、最经济高效的方法。为了满足这一目标,设计师必须经常选择能够减轻多项噪声参数的控制参数。
 
     设计实例-汽车制动
 
      为了说明稳健设计参数是如何应用于系统设计的,我们以一个基本的汽车制动系统为例。该例中,假设汽车采用盘式制动器,其目标是使其旋转运动完全停止。
 
      理论上,制动系统的操作是相当简单的。驾驶者对刹车踏板施加压力,这个压力通过液压或电力传导到制动钳上,制动钳推动刹车片压紧正在旋转的刹车盘。刹车片施加到刹车盘上的力最终使车辆减速直至完全停止。
 
      参见图1,该系统的输入信号是对刹车踏板施加的压力。主要的信号参数是所施加压力的数值。该系统对刹车踏板压力的响应就是降低车速。主要的响应参数是车辆完全停止所需要的时长。
 

 
图1:稳健设计中的参数。
 
      有很多噪声参数能够影响制动系统制动车辆能力。常见的噪声参数包括车辆的重量、轮胎的状况、车辆行驶的地面类型、制动表面的条件和温度以及天气条件,所有这些参数在车辆行驶中的任何时刻都存在。设计师必须理解所有这些参数,并根据它们对刹车系统性能的影响来区分优先次序。
 
      设计师可以从几项控制参数中选择,以便对刹车系统噪声参数进行补偿。常见的控制参数包括制动表面的大小、对刹车力的计算机控制、悬挂系统的硬度以及增加刹车助力。设计师必须选择能够最好地满足系统性能技术规格的各项控制参数的组合。
 
      一旦识别出关键性的噪声参数并选定了控制参数,就可以使用稳健设计流程来实现和分析这个设计方案,以确保刹车系统的可靠性。稳健设计流程的目标是以最高的系统可靠性和最为合理的系统成本满足性能要求。
 
       稳健设计流程
 
      在现代系统设计环境中,采用稳健设计原理来提高可靠性是指让系统的性能不受设计技术、部件参数、制造工艺和环境条件变化的影响。在稳健设计流程中,这些变化会成为影响系统性能的噪声参数。系统设计师必须找到有助于对每一项变化都进行补偿的控制方法。控制方法既可以简单到选择高精度器件,也可以涉及到实现新的控制算法。但是,由于各项可能性所构成的矩阵变得过于复杂,传统的设计-原型-测试的流程已经不再实用了。设计师必须将自己的设计活动转入到虚拟世界,而在虚拟世界中,诸如Synopsys的Saber仿真器这样功能强大的仿真工具能够支持采用稳健设计原理支持整个系统的设计和验证。
 
      稳健设计流程经常根据公司的特殊要求和系统应用进行定制。并不存在一种可以普遍适用的方式。但是,即使采用定制方式,在每一个稳健设计流程中仍然存在一些通用的元素。以稳健设计技术为基础的完整开发流程应包括图2所示的一些步骤。

 
图2:稳健设计流程的步骤。
 
      1.标称设计
 
      稳健设计流程的第一步是完成系统的标称设计。系统必须能够在标称条件下达到符合技术规格的性能。标称设计的结果成为稳健设计流程中其余分析步骤的响应目标。
 
       Saber仿真器通过标准分析(工作点、时域、频域)以及大型行为库和特征化模型来支持标称设计。
 
      2.灵敏度分析
 
      标称设计阶段完成后要对系统进行灵敏度分析,设计师必须确定哪些设计参数对系统性能的影响最大。该分析的目的是确定在各个参数发生变化时,系统性能有多大程度的变化。在灵敏度分析中,要分别计算每项参数的影响。设计师通过对数据的分析,得出哪些参数对系统性能的影响最大,并确定在接下来的设计流程中着重处理哪些参数。
 
      Saber仿真器支持详细的灵敏度分析。设计师可以在分析过程中将所有设计参数包括在内,也可以指定一个最有可能对系统性能产生影响的参数列表。每一次运算只改变这些参数中的一项,设计师可以指定参数的变化幅度。
 
      3.参数分析
 
      设计师通过参数分析可以对最能影响系统性能的器件参数进行微调,该项分析的目的是通过特定参数在一定范围内的变化来确定最符合性能技术规格的一组参数。参数值确定之后,重点就要放在在一定的环境条件范围内验证性能。
Saber仿真器可使设计师获取所有系统参数。可通过多种方式在一定范围内对参数数值进行扫描,包括线性步长、对数步长、固定步长或一个固定的数值集。参数扫描可以互相嵌套,这样可以覆盖所有可能的取值组合。像温度这样的环境参数也可以进行扫描。
 
       4.统计分析
 
      统计分析用于研究参数数值的随机组合是如何对系统性能和可靠性造成影响的,参数数值根据公差和统计分布信息来计算。其中要执行一系列的仿真运行,每次仿真运行时的参数数值都有随机的变化。根据系统的情况,可能需要成百次甚至上千次的运行来获取在统计学上有意义的结果。随后要对这些结果进行统计分析,以便更好地了解系统的可靠性概况。
 
      值得注意的是,统计分析工作的计算量可能极为繁重,对复杂系统进行千百次以上的性能仿真会消耗相当大的计算资源,我们可以采用支持分布式计算的工具来缓解这一资源需求。
 
      Saber仿真器支持先进的统计分析。可对行为模型的参数数值赋予具有多种统计分布的容差,包括预定义的分布方式到用户自定义的分布方式。Saber的许多特征化模型包含了容差和分布信息。这些容差和分布经过Saber的Monte Carlo分析后,就能提供系统精确的统计全景图。Saber仿真环境支持文本和图形化的统计数据分析。
 
      5.应力分析
 
      在应力分析中,要对系统执行仿真,观察它在满足性能指标时是否会导致一些器件超出其安全工作范围。对器件的所有参数赋予最大额定值,观察其工作参数是否超过最大额定值,超过最大额定值就属于应力过度的情况。应力分析要求采用性能额定数据对器件进行特征化。
 
      Saber库内的许多模型既可以内建性能额定值,又允许在模型特征化的过程中添加额定值信息。有了额定值信息,Saber的应力分析即可分析模型工作时所承受的应力。Saber随后会生成一份详细描述每一个器件所受应力情况的报告。
 
      6.故障模式分析
 
      稳健设计流程的最后一步是确定在个别器件发生故障时系统的行为。根据系统的类型以及系统所采用的技术,单个部件的故障可以导致系统整体故障,或系统虽能继续运行但不能符合设计要求,或者系统能够从这一故障中恢复并继续满足性能指标。对故障模式要求通常在设计技术规格书中提出,必须在设计流程中进行验证。
 
      Saber的Testify故障模式分析工具能够帮助设计师在系统设计中设置并运行故障模式试验。在故障模式分析过程中,部件可通过多种方式并在指定的时间引发故障。在某个器件发生故障时,Saber可以继续执行仿真,设计师就可以研究这项故障是如何影响系统性能的。
 
      选择正确的工具
 
      实现有效而高效的稳健设计流程要求使用具备特殊能力的仿真工具,对工具的关键要求为仿真支持、模型库支持、建模语言支持和高级数据分析。 只通过一些标准分析并不能建立稳健设计流程。对稳健设计过程的每一步骤,仿真器都必须具备特定的、内在的功能:标称设计、敏感性分析、参数分析、统计分析、应力分析和故障模式分析。对这些高级分析的简单支持并不足够,为满足特定的系统设计目标,设计师必须能够对模型和分析进行定制。
 
      除了先进的分析功能外,仿真器还必须有精确的模型库的支持。稳健设计流程要求同时配备行为级和特征化器件模型。为了保证精度,模型应当以定义器件行为的公式为基础。行为级模型可以使设计师很容易地获取关键参数。特征化模型应当采用由基准测试中采集到的数据,而非器件手册中的数据来创建。
无论模型库多么广泛,也肯定会出现没有所需模型的情况。因此,稳健设计流程所使用的仿真器必须支持各种标准的建模语言,这些建模语言应当让设计师能够根据实际器件公式来创建模型,而且建模语言应当在设计师所在行业内得到充分的使用和验证。
 
     最后,仿真器必须有用于分析仿真数据、功能强大的后处理工具的支持。这些工具应当让设计师能够深入观察到设计的详细情况,并能够实现对设计数据的测量、组合和转化,这样,设计师才能对系统性能得出完整而准确的全面了解。
 

      正如在上面的稳健设计流程中所提到的,由于Saber仿真器同时支持高级分析和模型库,因此,它可以实现有效而高效的稳健设计流程。Saber还支持在系统设计领域得到了充分使用,并得到了认可的MAST(事实标准)和VHDL-AMS(IEEE标准)建模语言。在数据分析方面,Saber设计环境中包含了CosmosScope工具,这是一种设计师在分析设计数据时可以灵活控制的功能丰富的后处理工具。

 

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