CN102436518A

CN102436518A - 基于粒子群算法的去耦电容器选择方法

Info

Publication number: CN102436518A
Application number: CN2011102605289A
Authority: CN
Inventors: 初秀琴; 孙景军; 张松松; 刘飞飞; 秦俊
Original assignee: Xidian University
Current assignee: Xidian University
Priority date: 2011-09-05
Filing date: 2011-09-05
Publication date: 2012-05-02
Anticipated expiration: 2031-09-05
Also published as: CN102436518B

Abstract

本发明公开了一种基于粒子群算法的去耦电容器选择方法，主要解决现有技术选择时间长和自动化程度低的问题。其实现步骤是：(1)设置基本参数；(2)随机生成粒子选择的去耦电容器矩阵；(3)判断添加粒子选择的去耦电容器后，电源分配网络阻抗是否小于目标阻抗，如果小于则执行步骤(4)，否则转入步骤(6)；(4)更新粒子个体最优解矩阵；(5)更新种群最优解矩阵；(6)更新粒子选择的去耦电容器矩阵；(7)判断迭代是否结束，如果结束则取出种群最优解矩阵，得到选择的去耦电容器，否则转入步骤(3)。本发明缩短了仿真时间，选择结果直观，提高了去耦电容器选择的自动化程度，可用于高速电路设计。

Description

基于粒子群算法的去耦电容器选择方法

技术领域

本发明属于电路设计技术领域，更进一步涉及电源完整性及去耦电容器的选择方法，可应用于高速电路设计及去耦电容器的选择。

背景技术

随着电子产品正在向高速高密度的方向发展，芯片时钟频率越来越高，信号完整性和电源完整性问题越来越受到人们的重视。电源分配网络上电压的波动将会引起严重的信号完整性问题，为此提出了电源分配网络目标阻抗的概念，而一般的电源分配网络阻抗很难满足目标阻抗的要求，因此，必须在印刷电路板上安装不同种类的去耦电容器，才能保证电源分配网络阻抗小于目标阻抗，保证功率传输的有效性和及时性。

目前选择去耦电容器的方法主要有Big“V”方法、flat response方法和DecadeMethods方法。其中：Big“V”方法选择可用电容器库中容值最大的电容；flat response方法中，将可用电容器按数量级分类，每个数量级选择三种电容，例如1nF至10nF选择2.2nF、4.7nF、10nF，22nF至100nF选择22nF、47nF、100nF；而Decade Methods方法中，每个数量级只选择一种电容，例如1nF至10nF选择10nF、22nF至100nF选择100nF。

上述这三种选择方法均存在不同程度的缺陷，其中Big“V”方法中，需要不断增加最大电容器的个数以满足目标阻抗的要求，通常需要使用大量的电容；flatresponse方法和decade methods方法要求所选电容器的种类必须足够多，才能保证这些电容器的自谐振频率可以涵盖整个设计的频率范围；同时，这些去耦电容器的选择方法都为估算、验证、调整、验证、再调整的重复过程，要经过人工反复地选择、调整和验证才能够找到满意的方案，复杂度高，自动化程度低，仿真时间长，选择结果不直观，这些问题限制了它们在实际中的应用。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提出一种基于粒子群算法的去耦电容器选择方法，以减少人工选择的复杂度，提高自动化程度，缩短仿真时间，直接显示选择结果。

为实现上述目的，本发明包括：

1)参数预处理步骤：

(1.1)设置印刷电路板上稳压器的等效电阻R1，等效电感L1，计算稳压器等效导纳Z1；

(1.2)设置印刷电路板电源/地平面的等效电阻R2，等效电容C1，计算电源/地平面等效导纳Z2；

(1.3)获取印刷电路板上过孔的等效电阻R3和等效电感L2，根据实际过孔数目计算等效电阻R3和等效电感L2，计算过孔等效阻抗Z3；

(1.4)根据集成芯片最大电流、电源电压、纹波系数，计算电源分配网络目标阻抗Z，确定目标频率；

2)去耦电容器选择步骤：

(2.1)生成包含N个粒子的初始种群，随机生成粒子i选择的去耦电容器，保存在矩阵X[i，C]中，i为粒子，代表矩阵第i行，i＝1，2，...，N，C为矩阵列数，代表可用去耦电容器的种类，同时随机生成种群最优解矩阵Y[1，C]，粒子i的速度矩阵和个体最优解矩阵P[i，C]，设迭代次数为k，k＝1，2，...，W，W为正整数；

(2.2)开始迭代，令k＝1，在目标频率内，计算第i个粒子添加去耦电容器X[i，C]后电源分配网络阻抗Z4，并判断其是否小于目标阻抗Z，如果小于则执行步骤(2.3)，否则转入步骤(2.5)；

(2.3)更新粒子i的个体最优解矩阵P[i，C]，i＝1，2，...，N；

(2.4)更新种群最优解矩阵Y[1，C]，比较粒子i个体最优解矩阵P[i，C]各列和S2_i的大小，i＝1，2，...，N，取出S2_i最小时对应的个体最优解矩阵P[i，C]，并保存在种群最优解矩阵Y[1，C]中；

(2.5)用粒子群算法速度更新公式和位置更新公式更新粒子i在第k次迭代中选择的去耦电容器矩阵X[i，C]，即对粒子i在第k-1次迭代中选择去耦电容器矩阵加上粒子i速度矩阵；

(2.6)令k＝k+1，如果k小于W，则转入步骤(2.2)，否则取出种群最优解矩阵Y[1，C]并在MATLAB GUI界面上显示选择去耦电容器的种类和个数，绘制电源分配网络阻抗图。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

第一，本发明由于使用粒子群算法对去耦电容器进行选择，缩短了仿真时间。

第二，本发明中去耦电容器的选择，选择结果的显示全部由计算机完成，减少了人工选择的复杂度，提高了去耦电容器选择的自动化程度。

第三，本发明中去耦电容器的选择结果直接在MATLAB GUI界面上显示，选择结果直观。

附图说明

图1是本发明的整体流程图。

图2是本发明仿真实施例1的仿真结果示意图。

图3是本发明仿真实施例2的仿真结果示意图。

图4是本发明仿真实施例3的仿真结果示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细描述：

参照图1，本发明包括如下步骤：

步骤一、参数预处理。

(1.1)根据印刷电路板上实际使用的稳压器，设置稳压器的等效电阻R1和等效电感L1，计算印刷电路板上稳压器的等效导纳Z1，其中Z1＝1/(R1+j2πfL1)，f为频率，j为虚数单位，在仿真实施例1中设置稳压器的等效电阻R1为0.001Ω，等效电感L1为30nH，在仿真实施例2中设置稳压器的等效电阻R1为0.003Ω，等效电感L1为25nH，在仿真实施例3中设置稳压器的等效电阻R1为0.002Ω，等效电感L1为35nH，但不限于以上参数；

(1.2)根据印刷电路板上实际电源/地平面的尺寸，设置电源/地平面的等效电阻R2和等效电容C1，计算印刷电路板电源/地平面等效导纳Z2，其中Z2＝1/R2+j2πfC1，在仿真实施例1中设置电源/地平面的等效电阻R2为0.003Ω，等效电感C1为2.6nF，在仿真实施例2中设置电源/地平面的等效电阻R2为0.004Ω，等效电感C1为3nF，在仿真实施例3中设置电源/地平面的等效电阻R2为0.002Ω，等效电感C1为2nF，但不限于以上参数；

(1.3)根据印刷电路板上实际的过孔数目计算过孔的等效电阻R3和等效电感L2，计算过孔等效阻抗Z3，其中Z3＝R3+j2πfL2，在仿真实施例1中，设置过孔数目为200，在仿真实施例2中，设置过孔数目为160，在仿真实施例3中，设置过孔数目为100，但不限于以上参数；

(1.4)根据实际使用的集成芯片的最大电流I、电源电压V1、纹波系数r，通过公式Z＝2V1*r/I计算电源分配网络目标阻抗Z，确定目标频率，在仿真实施例1中，设置最大电流I为2A、电源电压V1为2.5V、纹波系数r为3％，目标频率为100MHz，在仿真实施例2中，设置最大电流I为2A、电源电压V1为3.3V、纹波系数r为3％，目标频率为120MHz，在仿真实施例3中，设置最大电流I为2A、电源电压V1为1.8V、纹波系数r为3％，目标频率为80MHz，但不限于以上参数。

步骤二、去耦电容器选择。

(2.1)生成包含N个粒子的初始种群，随机生成粒子i选择的去耦电容器，保存在矩阵X[i，C]中，i为粒子，代表矩阵第i行，i＝1，2，...，N，C为矩阵列数，代表可用去耦电容器的种类，同时随机生成种群最优解矩阵Y[1，C]，粒子i的个体最优解矩阵P[i，C]和速度矩阵，设迭代次数为k，k＝1，2，...，W，W为正整数，在仿真实施例1、仿真实施例2和仿真实施例3中，设置N为40，C为17，粒子i的个体最优解矩阵P[i，C]各列均为30，种群最优解矩阵Y[1，C]各列均为30，但不限于以上参数；

(2.2)开始迭代，令k＝1，在目标频率内，计算第i个粒子添加去耦电容器X[i，C]后电源分配网络阻抗Z4，并判断其是否小于目标阻抗Z，如果小于则执行步骤(2.3)，否则转入步骤(2.5)，

上述的电源分配网络阻抗Z4按如下公式计算：Z4＝1/(Z1+Z2+X[i，C]*M)+Z3，其中Z1为印刷电路板上稳压器等效导纳，Z2为印刷电路板电源/地平面等效导纳，Z3为过孔等效阻抗，X[i，C]为第i个粒子选择的去耦电容器矩阵，M为可用去耦电容器导纳矩阵；

(2.3)更新粒子i的个体最优解矩阵P[i，C]，是通过比较第i个粒子当前选择的去耦电容器矩阵X[i，C]各列和S1_i及个体最优解矩阵P[i，C]各列和S2_i的大小进行，如果S1_i小于S2_i，就将粒子i当前选择的去耦电容器矩阵X[i，C]保存在个体最优解矩阵P[i，C]中，否则保持个体最优解矩阵P[i，C]不变；

(2.5)用粒子群算法速度更新公式和位置更新公式更新粒子i在第k次迭代中选择的去耦电容器矩阵X[i，C]：

(2.5a)用粒子群算法速度更新公式计算粒子i在第k次迭代时的速度矩阵v(k)：

v(k)＝w(k)*v(k-1)+c(k)*r1(k)*(P[i，C]-X[i，C])+d(k)*r2(k)*(Y[1，C]-X[i，C])

其中：v(k)为第k次迭代时粒子i的速度矩阵，

w(k)为第k次迭代时的惯性权值，

c(k)为第k次迭代时个体加速系数，

d(k)为第k次迭代时种群加速系数，

r1(k)为第k次迭代时个体随机矩阵，

r2(k)为第k次迭代时种群随机矩阵，

P[i，C]为第k次迭代时粒子i个体最优解矩阵，

Y[1，C]为第k次迭代时种群最优解矩阵，

当k＝1时

X[i，C]为随机生成的粒子i选择的去耦电容器矩阵，

v(k-1)为随机生成的粒子i速度矩阵，

当k＞1时

X[i，C]为第k-1次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵，

v(k-1)为第k-1次迭代时粒子i的速度矩阵；

(2.5b)用粒子群算法位置更新公式计算粒子i在第k次迭代中选择的去耦电容器矩阵：X[i，C]＝1X[i，C]+v(k)，

其中：v(k)为第k次迭代时粒子i的速度矩阵，

等式左边X[i，C]为第k次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵，

当k＝1时，等式右边X[i，C]为随机生成的粒子i选择的去耦电容器矩阵，

当k＞1时，等式右边X[i，C]为第k-1次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵；

(2.6)令k＝k+1，如果k小于W，则转入步骤(2.2)，否则取出种群最优解矩阵Y[1，C]并在MATLAB GUI界面上显示选择去耦电容器的种类和个数，绘制电源分配网络阻抗图，在仿真实施例1、仿真实施例2和仿真实施例3中设置W为41，但不限于以上参数。

本发明的效果可进一步通过以下仿真进行说明。

仿真实施例1：

设置基本参数如下：

印刷电路板上稳压器的等效电阻R1为0.001Ω，等效电感L1为30nH；

印刷电路板电源/地平面等效电阻R2为0.003Ω，等效电容C1为2.6nF；

印刷电路板过孔数目为200；

集成芯片最大电流I为2A、电源电压V1为2.5V、纹波系数r为3％，目标频率为100MHz。

基于以上参数，利用本发明的实现步骤，通过MATLAB 7.11.0软件对本发明提出的基于粒子群算法的去耦电容器选择方法进行仿真，仿真结果如图2，其中：图2a是电源分配网络阻抗曲线图，图2b是去耦电容器选择结果。

从图2b可以看出：仿真时间为35.621秒，选择的去耦电容器总数为11，选择结果如下表所示：

电容容值(单位μF)	470	2.2	0.47	0.1	0.047	0.022	0.01	0.0047
									电容器个数	1	1	1	1	2	1	3	1

仿真实施例2：

设置基本参数如下：

印刷电路板上稳压器的等效电阻R1为0.003Ω，等效电感L1为25nH；

印刷电路板电源/地平面等效电阻R2为0.004Ω，等效电容C1为3nF；

印刷电路板过孔数目为160；

集成芯片最大电流I为2A、电源电压V1为3.3V、纹波系数r为3％，目标频率为120MHz。

基于以上参数，利用本发明的实现步骤，通过MATLAB 7.11.0软件对本发明提出的基于粒子群算法的去耦电容器选择方法进行仿真，仿真结果如图3，其中：图3a是电源分配网络阻抗曲线图，图3b是去耦电容器选择结果。

从图3b可以看出：仿真时间为33.61秒，选择的去耦电容器总数为11，选择结果如下表所示：

电容容值(单位μF)	470	1	0.1	0.022	0.0047
						电容器个数	1	2	3	3	2

仿真实施例3：

设置基本参数如下：

印刷电路板上稳压器的等效电阻R1为0.002Ω，等效电感L1为35nH；

印刷电路板电源/地平面等效电阻R2为0.002Ω，等效电容C1为2nF；

印刷电路板过孔数目为100；

集成芯片最大电流I为2A、电源电压V1为1.8V、纹波系数r为3％，目标频率为80MHz。

基于以上参数，利用本发明的实现步骤，通过MATLAB 7.11.0软件对本发明提出的基于粒子群算法的去耦电容器选择方法进行仿真，仿真结果如图4，其中：图4a是电源分配网络阻抗曲线图，图4b是去耦电容器选择结果。

从图4b可以看出：仿真时间为33.517秒，选择的去耦电容器总数为12，选择结果如下表所示：

电容容值(单位μF)	100	10	1	0.22	0.1	0.047	0.022	0.01	0.0047
										电容器个数	1	1	1	2	1	1	2	2	1

从图2a、图3a和图4a中可以看出：在目标频率内，添加选择的去耦电容器后电源分配网络阻抗小于目标阻抗，证明利用本发明方法可以正确选择去耦电容器。在图2a、图3a和图4a中，曲线1代表电源分配网络目标阻抗，曲线2代表未添加去耦电容器的电源分配网络阻抗，曲线3代表添加选择的去耦电容器后电源分配网络阻抗，曲线4代表电源分配网络目标频率。

从图2b、图3b和图4b中可以看出：相对于人工选择，采用粒子群算法对去耦电容器进行选择可以缩短仿真时间，去耦电容器选择结果直接在MATLAB GUI界面上显示，选择结果直观。

由仿真实施例1、仿真实施例2和仿真实施例3可以看出：只要设置基本参数，就可以得到正确选择的去耦电容器，减少了人工选择的复杂度，提高了去耦电容器选择的自动化程度。

综合以上，本发明方法可以对去耦电容器进行正确选择，直接显示选择结果，缩短了仿真时间，减少了人工选择的复杂度，实现了去耦电容器的自动化选择。

Claims

1.一种基于粒子群算法的去耦电容器选择方法，包括：

1)参数预处理步骤：

2)去耦电容器选择步骤：

(2.3)更新粒子i的个体最优解矩阵P[i，C]，i＝1，2，...，N；

2.根据权利要求1所述的去耦电容器选择方法，其中步骤(2.2)所述的计算第i个粒子添加去耦电容器X[i，C]后电源分配网络阻抗Z4，按如下公式计算：Z4＝1/(Z1+Z2+X[i，C]*M)+Z3，其中Z1为印刷电路板上稳压器等效导纳，Z2为印刷电路板电源/地平面等效导纳，Z3为过孔等效阻抗，X[i，C]为第i个粒子选择的去耦电容器矩阵，M为可用去耦电容器导纳矩阵。

3.根据权利要求1所述的去耦电容器选择方法，其中步骤(2.3)所述的更新粒子i个体最优解矩阵P[i，C]，是通过比较第i个粒子当前选择的去耦电容器矩阵X[i，C]各列和S1_i及个体最优解矩阵P[i，C]各列和S2_i的大小进行，如果S1_i小于S2_i，就将粒子i当前选择的去耦电容器矩阵X[i，C]保存在个体最优解矩阵P[i，C]中，否则保持个体最优解矩阵P[i，C]不变。

4.根据权利要求1所述的去耦电容器选择方法，其中步骤(2.5)所涉及的速度更新公式，表示为：

v(k)＝w(k)*(k-1)+c(k)*r1(k)*(P[i，C]-X[i，C])+d(k)*r2(k)*(Y[1，C]-X[i，C])

其中：v(k)为第k次迭代时粒子i的速度矩阵，

w(k)为第k次迭代时的惯性权值，

c(k)为第k次迭代时个体加速系数，

d(k)为第k次迭代时种群加速系数，

r1(k)为第k次迭代时个体随机矩阵，

r2(k)为第k次迭代时种群随机矩阵，

P[i，C]为第k次迭代时粒子i个体最优解矩阵，

Y[1，C]为第k次迭代时种群最优解矩阵，

当k＝1时

X[i，C]为随机生成粒子i选择的去耦电容器矩阵，

v(k-1)为随机生成的粒子i速度矩阵，

当k＞1时

X[i，C]为第k-1次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵，

v(k-1)为第k-1次迭代时粒子i的速度矩阵。

5.根据权利要求1所述的去耦电容器选择方法，其中步骤(2.5)所涉及的位置更新公式，表示为：X[i，C]＝X[i，C]+v(k)，

其中：v(k)为第k次迭代时粒子i的速度矩阵，

等式左边X[i，C]为第k次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵，

当k＝1时，等式右边X[i，C]为随机生成粒子i选择的去耦电容器矩阵，

当k＞1时，等式右边X[i，C]为第k-1次迭代时粒子i选择的去耦电容器矩阵。