Engenharia Elétrica
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- Otimização de amplificadores operacionais de transcondutância por meio de algoritmos evolucionários(2016) Moreto, R. A. L.Os amplificadores operacionais de transcondutância (OTAs) são empregados em diversos blocos básicos da eletrônica, tais como conversores digitais-analógicos, comparadores, amplificadores, entre outros. No entanto, o projeto desses circuitos integrados (CIs) metal-óxido-semicondutor complementar (CMOS) analógicos é uma atividade complexa, pois são sistemas de múltiplas variáveis de entrada e múltiplos objetivos, apresentando muitas combinações das variáveis de entrada a serem investigadas para atender as especificações de projeto requeridas. As variáveis de entrada são tipicamente as dimensões dos transistores e as condições de polarização do CI. As especificações de projeto são geralmente o ganho de tensão, a frequência de ganho de tensão unitário, a margem de fase, o consumo de potência, entre outros. Embora as ferramentas de projeto de CIs CMOS digitais estejam bem desenvolvidas e existam diversas opções disponíveis comercialmente, há poucas ferramentas de CIs CMOS analógicos disponíveis para auxiliar os projetistas. Os objetivos iniciais desta tese são aprimorar o operador de elitismo do algoritmo genético (GA) de um sistema evolucionário, desenvolvido pelo autor, que é integrado computacionalmente ao simulador SPICE, intitulado de AGSPICE e verificar na prática a sua efetividade. Esse sistema computacional é usado no processo de otimização de amplificadores operacionais de transcondutância para posteriormente serem realizados os respectivos leiautes, fabricação e caracterização elétrica experimental. Os resultados desse estudo demonstraram que o AGSPICE é capaz de aumentar a tolerância do desempenho elétrico dos OTAs em relação às variações ambientais e do processo de fabricação CMOS de CIs, permitindo o desenvolvimento de soluções práticas com precisão e baixo tempo de projeto (inferior a uma hora). O GA não foi o único algoritmo de otimização implementado no AGSPICE. Devido à grande importância de se avaliar sua capacidade em relação a diversos algoritmos de otimização existentes na literatura, outros algoritmos de otimização da área de inteligência artificial (IA) foram adicionados ao sistema, tais como o arrefecimento simulado (SA), o algoritmo competitivo imperialista (ICA) e o algoritmo do “sapo pulando embaralhado” (SFLA). Assim, o AGSPICE proposto inicialmente foi transformado em uma plataforma mais flexível e eficiente, renomeada para MTGSPICE, permitindo ao projetista escolher o algoritmo de otimização mais adequado para um determinado processo de otimização. Neste contexto, abordagens “a posteriori” têm sido amplamente utilizadas para realizar os processos de otimização de CIs CMOS analógicos, que incorporam métodos de Pareto. Porém, essas técnicas não são totalmente capazes de explorar soluções potenciais em regiões específicas da fronteira de Pareto. Além disso, os projetistas têm grande dificuldade para escolher uma solução capaz de alcançar todas as especificações desejadas simultaneamente dentre muitas soluções diferentes encontradas. Abordagens “a priori”, tal como a implementada no MTGSPICE, se tornam um método alternativo importante para superar essas dificuldades. Os estudos nesse trabalho têm também por objetivo comparar diferentes perfis de funções de aptidão usados nos processos de otimização “a priori” para aumentar a efetividade dos processos de busca em relação à tolerância, precisão e rendimento. Outro objetivo importante é analisar a relação entre os valores da função de aptidão das melhores soluções encontradas e a tolerância do desempenho elétrico, levando em conta as variações ambientais e do processo de fabricação (análises de Monte Carlo). Conclui-se que o perfil Gaussiano proposto nessa tese é capaz de melhorar todas as técnicas “a priori” estudadas. Além disso, o processo de otimização do MTGSPICE usando o perfil de função de aptidão Gaussiano proposto nesse trabalho foi qualificado usando a ferramenta profissional WiCkeD da MunEDA como referência, onde os resultados obtidos para as especificações desejadas no projeto de dois OTAs apresentaram diferenças menores que 5%.