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基于遗传算法的模拟电路优化设计方法研究

于健海  
【摘要】:作为可进化硬件(Evolvable Hardware,EHW)的主要分支,电路进化设计已经成为国际性的研究热点。对于数字电路而言人们可以利用基于硬件描述语言的逻辑综合工具对其进行快速可靠的综合,可模拟电路仍然需要专家进行手工设计完成。所以对模拟电路进行自动化设计已成为电路设计中迫切需要解决的问题。而模拟电路参数优化设计是现阶段模拟电路设计的主要难题和更现实的任务。 本文在系统地研究了模拟电路进化设计的基本理论、关键技术和研究现状的基础上,探讨了优化理论、优化算法。从阻容元件组成的电路入手,并扩展到较为复杂的CMOS模拟电路,对模拟电路的进化设计、参数优化从理论和实验进行了探索。 通过对遗传算法进行了深入地分析,并与其它优化算法、优化技术进行了比较,确立了遗传算法为本论文研究方法的主要解决手段。在考虑了种群多样性的基础上,对遗传参数进行了指数型调整。通过对数学函数的仿真,验证了改进后的遗传算法可以解决全局优化问题,加快收敛速度。 通过对阻容滤波器单元电路进行参数调整,验证了遗传算法对模拟电路优化设计的有效性。通过对其结构进化研究,说明了进化后生成的结构和经典结构的相似性。分析了模拟电路结构调整固有的缺陷和对电路进化设计带来的困难,结合模拟电路发展方向和实际设计中的难点,确立了本文采用结构固定优化电路参数的主要研究方法。 基于上述理论的研究,对运算放大器进行了优化设计。针对具体电路的进化效果,对遗传参数进行了指数型自适应调整;把模拟电路手工设计经验和改进的遗传算法相结合,通过经验约束了编码方案的搜索空间,简化了编码长度;针对CMOS运算放大器电路中的性能指标繁多且相互制约的特点,对适应度函数进行了分段线形调整,根据不同性能指标的要求,在相同结构下,完成了不同用途的运算放大器的优化设计。基于Hspice仿真结果,实现了对CMOS模拟运算放大器参数优化设计。给出了优化后运算放大器的性能指标、参数和仿真结果,并与其他方法优化出的相同结构运算放大器进行了比较,说明了本方法的有效性和优越性。 针对带隙基准源电路,根据各性能指标要求的差异,运用了以次要目标作为边界约束条件的方法,对其进行了优化设计。根据电路优化的效果,在运用改进的遗传算法基础上,采用了“先粗调,再细调”的二次优化方法,并对优化效果进行了比较。以温度系数为主要目标,完成了曲率校正带隙基准源的优化设计,给出了优化后的参数,仿真结果,并与业界其它的曲率校正带隙基准源进行比较,验证了该方法的有效性和优越性。


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