在电子设计中，我们不会拿任何变化的参数冒险，并希望能对设计的失败概率进行独立的分析。典型的PCB设计包含数百个元器件，因此假定生产出来的每块PCB板中数值恒定则是异想天开的。

事实上，在生产电容器、电阻器、电感器和晶体管等电子元器件时，其数值都有一个容差率。这意味着，100欧姆的电阻器实测时可能是95欧姆。在某些设计中，准确度至关重要，而数值的变化可能影响到电路的功能。

为更好地了解失败概率，我们采用蒙特卡罗分析方法进行PCB设计。

什么是蒙特卡罗分析

根据定义，蒙特卡罗分析是使用数学模型生成风险概率的仿真过程。该方法基于分析中不同的实测参数提供一系列可能的结果。该方法由一位二战期间的原子弹研制科学家提出。

蒙特卡罗分析根据可能影响过程结果的分布因素来生成预测情景结果。分析时会考虑每个参数的最大和最小阈值，并随机迭代不同数值的模拟。

蒙特卡罗分析中使用了各种类型的概率分布。它们表示结果可能值的分布情况，并通过直方图呈现以清楚说明风险。常用的概率分布有高斯分布和均匀分布。

根据相关参数，完成蒙特卡洛分析仿真可能需要数百或数千次迭代。与单点分析相比，蒙特卡罗法可以更好地分析出可能出错的概率。

蒙特卡罗分析与电路成品率

现实中，当我们制造成百上千的大量PCB时，都会希望所有错误均已发现并纠正。大量PCB存在缺陷这一情况是难以想象的。

蒙特卡罗分析有助于预测PCB制造中的缺陷风险

但是，PCB制造中的成品率也必须考虑元器件的容差。有时，参数的变化会导致制造的部分PCB不合格。通过运行蒙特卡罗分析，我们可以更清楚地预测所制造PCB的状况。

本质上，蒙特卡罗分析是从指定容差中用可能值替换参数，从而对特定电路进行一系列分析，如瞬态、噪声和交流/直流扫描分析。

PCB设计中何时需要蒙特卡罗分析

运行蒙特卡罗分析通常需要在模拟器上设置测试参数。所有PCB设计都需要这一过程吗？

这完全取决于设计的性质和大量生产时的失败风险。例如，在较大容差下也能正常工作的简单LED阵列设计就可能不需要进行蒙特卡罗分析。

蒙特卡罗分析对于SMPS（开关式电源）设计非常有帮助

但是，如果正在进行音频放大器、开关电源或高频应用等设计，我们便需要了解元器件目前的容差是否能够保证最低不良率。

此外，借助模型库中有34,000多个模型及可用参数信息的工具，在进行蒙特卡罗分析时，参数设置可能远比最初想象的简单。例如，通过强大的SPICE工具，分配不同的容差轻而易举。

普通蒙特卡罗分析无法像Allegro® PCB Designer高级工具包那样提供完整的良率分析。无论是通过多目标法来分析设计所需的各种需求，还是通过动态成品率计算器实现最小和最大范围的动态更改，高级的蒙特卡洛分析工具都可以使成品率优化过程更加有效和高效，尤其是对于产品分割、产品差异化或满足多个用户群体的需求而言。

通过使用带有蒙特卡罗分析工具的PCB设计软件防患于未然，采用Allegro PCB Designer工具，可以对蒙特卡洛模拟进行灵活设置，准确估测良率。