Domina tu diseño de circuitos: Sumérgete en el análisis de peor caso

Al diseñar cualquier circuito, es esencial asegurar su rendimiento confiable bajo diversas condiciones más allá del entorno controlado de un laboratorio. Esto implica considerar las tolerancias de los componentes y las variaciones de temperatura. En aplicaciones críticas para la seguridad, como en la aeroespacial y militar, también se deben considerar factores adicionales como el envejecimiento de los componentes y la exposición a la radiación. Aunque establecer pruebas apropiadas puede ser un desafío, un análisis exhaustivo puede verificar efectivamente la robustez de su diseño.

Este artículo le guiará a través del análisis de un amplificador diferencial, ayudándole a entender las fuentes de errores y asegurando un rendimiento confiable bajo diferentes condiciones.

Circuito de Amplificador Diferencial para Medir Corrientes Pequeñas

En este ejemplo, examinamos una configuración de amplificador diferencial diseñada para medir corrientes pequeñas a través de una resistencia shunt. Nuestro amplificador operacional elegido es el ADA4084, que cuenta con salida de riel a riel y bajo voltaje de offset. Primero, verifiquemos la correcta funcionalidad de nuestro circuito.

Figura 1: Configuración de amplificador diferencial para medir corrientes pequeñas

Para verificar el circuito, realizamos una simulación de barrido DC. La expresión de salida calcula la corriente a partir del voltaje de salida dividiéndolo por el factor de amplificación (201) y el valor de la resistencia shunt (0.2Ω).

Figura 2: Resultados de la simulación de barrido DC con parámetros

Como muestra el cursor A, nuestro circuito funciona casi perfectamente. Por ejemplo, con una carga real de 30.005mA, obtenemos una corriente calculada de 29.810mA. Sin embargo, el mundo real a menudo difiere.

A continuación, incluimos varios parámetros, como las tolerancias de los resistores y parámetros específicos del datasheet del ADA4084. Los parámetros más críticos a considerar son el voltaje de desvío de entrada, la corriente de desvío de entrada y la corriente de polarización de entrada.

Figura 3: Parámetros importantes a incluir en la simulación y sus valores

Figura 4: Circuito incluyendo corriente de desvío de entrada, voltaje de desvío de entrada y corriente de polarización de entrada

Análisis de Sensibilidad

El análisis de sensibilidad nos permite determinar qué desviaciones de parámetros afectan más significativamente la salida. Los resistores se configuraron con una tolerancia del 1% (10m en la ventana de sensibilidad), mientras que otros parámetros se configuraron al 100% para evaluar su impacto.

Figura 5: Configuración de la simulación de sensibilidad

Figura 6: Resultados del análisis de sensibilidad. La columna de desviación relativa muestra el impacto en la salida con parámetros cambiantes

Como se esperaba, las tolerancias de los resistores juegan el papel más significativo, mientras que las corrientes de entrada (polarización y desvío) son insignificantes. Por simplicidad, estos parámetros se ignorarán más adelante en este caso particular.

Análisis de Peor Caso (WCA)

Mientras que el análisis de sensibilidad cambia el valor de un componente a la vez, el análisis de peor caso examina el efecto combinado de todas las variaciones de parámetros. Los valores más altos de una tolerancia del 1% no necesariamente producen el peor resultado; la interacción de estas tolerancias lo hace.

El análisis de Monte Carlo es una herramienta útil para este propósito. Crea valores aleatorios para los componentes dentro de sus tolerancias en cada iteración del algoritmo. Con suficientes simulaciones, podemos determinar valores de salida con probabilidades específicas. Sin embargo, el análisis de Monte Carlo no garantiza que se alcancen valores extremos. Por lo tanto, seleccionar la opción de Análisis de Peor Caso dentro del análisis de Monte Carlo en Altium y configurar el número de ejecuciones a 2^5 (considerando cinco componentes) proporciona un examen exhaustivo. R10, que no afecta la salida, será excluido.

Figura 7: Parámetros del análisis de Monte Carlo. En este caso particular solo cambiamos resistencias

La tolerancia base se definió como 1%. Para incluir el envejecimiento, podríamos usar la ley de Arrhenius, como se detalla en ECSS-Q-HB-30-01A. Por simplicidad, omitiremos los detalles aquí y simplemente añadiremos una tolerancia adicional del 0.17%. La deriva de temperatura también puede incluirse en el cálculo de la tolerancia. Por ejemplo, una resistencia de 100 ppm a 50°C añade un 0.5%, resultando en una tolerancia total del 1.67%.

El voltaje de desplazamiento permanece sin cambios. Se prepararon dos corridas de simulación separadas, una con un voltaje de desplazamiento de -300µV y otra con un voltaje de desplazamiento de +300µV. Los resultados de estas simulaciones se muestran a continuación.

Figura 8: Análisis de barrido DC con diferente variación de valores de componentes. Voltaje de desplazamiento: 300u

Figura 9: Análisis de barrido DC con diferente variación de valores de componentes. Voltaje de desplazamiento: -300u

Los cursores ilustran la diferencia entre una carga real de 60mA y la salida, con errores tan altos como el 17%! Para explorar cómo este valor cambia con diferentes tolerancias de resistores (por ejemplo, 0.1%), puedes intentarlo tú mismo. ¡Pruébalo hoy! Altium ofrece una prueba gratuita para tus experimentos.

Conclusión

Al analizar y simular circuitos, podemos diseñar con confianza sistemas robustos y fiables capaces de resistir los desafíos de sus entornos previstos. Este proceso cuidadoso no solo mejora el rendimiento y la vida útil del circuito, sino que también asegura que funcione de manera fiable en aplicaciones críticas donde la precisión y la fiabilidad son cruciales.