공칭 값이 같고 공차가 50ohms 1 % 공차 저항기 인 부품 모음이 있다고 가정합니다. 실제 구성 요소 값의 분포는 무엇입니까 ? 몇 가지 정의를 상상할 수 있습니다.
구성 요소 공차의 실제 기술 정의는 무엇입니까?
묻는 이유는 기본 패시브 구성 요소의 공차를 기반으로 기대할 수있는 최종 회로 성능의 변화를 결정하기 위해 매번 '현실적인'구성 요소 값을 선택할 때마다 특정 회로의 많은 인스턴스를 시뮬레이션하고 싶습니다.
답변:
지정된 범위 내에서 분포에 대한 가정을 할 수 없습니다. 50 Ω ± 1 %는 정확히 그런 의미입니다. 50Ω의 1 %가 500mΩ이기 때문에 제조업체는 하나의 저항이 49.5Ω에서 50.5Ω이 될 것이라고 말합니다. 당신은 그것을 읽거나 그 이상을 가정 할 수 없습니다.
일부 사람들은 배치에서 단단히 묶인 값을 얻었음을 지적했습니다. 나도 그것을 보았다. 그러나 그것은 아무것도 변하지 않습니다.
부품 유형과 제조, 테스트 및 비닝 프로세스에 따라 배치 내에서 긴밀한 분포를 얻을 수 있습니다 . 그러나 가장 중요한 단어는 "지도" 입니다. 보장이 없으며 한 배치가 꽉 찼기 때문에 다음 배치에 대한 가정을 할 수 없습니다.
몇 가지 다른 제조 시나리오를 고려하십시오.
이 시나리오에서 0.1 % 부품은 해당 범위에 걸쳐 상당히 균일 한 분포를 가질 수 있습니다. 1 % 부분은 이상적인 값의 0.1 % 내에 차이가 있다는 점을 제외하면 정규 분포가 더 많습니다.
제조 공정에 대해 전혀 모르는 경우 각 부품이 지정된 범위 내에 있다고 가정 할 수있는 것은 없습니다. 각 부분의 가치를 별도의 상관되지 않은 임의의 이벤트로 고려해야합니다. 때때로 순차적 인 부분들 사이에 약간의 상관 관계가있을 수 있지만, 언제인지 알지 못하기 때문에 여전히 존재하지 않는다고 가정해야합니다. 하나의 배치를 측정하고 상관을 찾더라도 다음 배치는 이전 배치의 데이터가 관련이없는 별도의 무작위 이벤트입니다. 다시 당신은 아무것도 가정 할 수 없습니다.
요약하면 제조업체가 지정한 정확도 이상을 알아야하는 경우 각 부품을 개별적 으로 측정 해야합니다 .
동전을 뒤집을 때마다 결과는 무작위이며 다른 시간과 상관이 없지만 신중하게 생각하지 않으면 패턴처럼 보일 정도로 자주 3 개의 머리를 연속으로 얻을 수 있습니다.
다루고있는 유형의 실제 제품을 기반으로 분포를 특성화해야 할 수도 있습니다.
브랜드가 중요합니다.
유능한 제조업체는 산업 표준을 크게 개선 할 수 있습니다.
모든 항목을 클러스터링하는 것만 큼 엄격하게 의존하지 마십시오.
Olin은 물론 정확하지만 일부 현장 경험과 일반적인 의견은 흥미롭고 가치가있을 수 있습니다.
공칭 값을 기준으로 저항 값을 클러스터로 설정하는 것과 같은 프로세스를 예상 할 수 있지만 확실하지 않습니다.
스루 홀이 거의 전류가 났을 때 필립스의 쓰루 홀 금속 필름 저항이 적었고 필립스는 남미의 누군가에게 만든 기계를 판매하지 않았습니다.
이것들은 5 % 등급이지만 금속 필름이고 실제 정확도는 일반적으로 훨씬 나았습니다. 예전에는 측정을 통해 원하는 저항을 선택할 수 있었지만 공칭 범위 나 그 이상으로 상당히 잘 퍼졌습니다. 그러나이 저항은 거의 +/- 1 % 정도였습니다. 사이에서 저항기를 찾는 것은 어려웠습니다.
하나는 비난을받습니다. 어느 날 나는 회로를 세우고 1 %가 괜찮은 저항 베일을 사용했다. 정확도에 문제가 있었고 중심 값에서 벗어난 저항을 선택하는 데 시간이 걸렸습니다. Veru 특이하지만 ....
그러나
LEDS는 일반적으로 Vf (정방향 전압)가 매우 넓습니다. 많은 것들이 비닝되었지만 여전히 매우 넓습니다. 아마도 전체 LED는 2.9-3.7V Vf 등급 일 수 있습니다. 극단에서는 거의 없지만 아마도 평소보다 더 넓고 평평한 분포 일 것입니다. 최근에는 Nichia의 LED가 많았으며 잘 알려진 브랜드로는 잘 알려져 있지 않은 수많은 제조업체의 LED를 테스트했습니다. 당신이 크게 듣고 싶지 않은 사람들! 적정량 = NSPWR70CSS-K1의 니치아 「라이 진」LED를 사용해 강화했습니다. Nichia는 평소보다 많은 데이터를 제공하는 데 협조적이었습니다. 한 장은 진행중인 생산에서 가져온 수십만 개의 LED에 대한 Vf 분포를 보여주었습니다. 내가 기억하는 것처럼 그들은 생산의 약 99 %에 대해 2.95 +/- 0.05V로 클러스터링된다. 특이 치가 몇 개 있지만 그 범위는 매우 적습니다. 이러한 엄격한 Vf 클러스터링은 매우 이례적입니다. 그것은 또한 내가 본 동급 효율성면에서 가장 좋은 LED가 될 수 있습니다. 이제는 더 나아졌지 만 몇 년 동안 이것은 최고였습니다.
그래서:
yu 유형의 실제 제품을 기반으로 분포를 특성화해야 할 수도 있습니다.
브랜드가 중요합니다.
유능한 제조업체는 업계 표준을 완전히 무시할 수 있습니다.
모든 항목을 클러스터링하는 것만 큼 엄격하게 의존하지 마십시오.
구성 요소를 구매 한 사람에 따라 다릅니다. 제조업체가 부품의 공차가 1 % 인 것으로 인용하면 실제로 모든 부품이 해당 사양에 속하는 것으로 기대할 수 있습니다. 부품이 사양에 맞지 않을 수도 있지만 5 % 미만일 수 있습니다. 아마도 수백만 명 중 1 명과 비슷할 것입니다.
일반적으로 데이터 시트로 이동해야합니다. 특정 부품의 데이터 시트에 부품의 공차가 가우스 분포를 따르도록 지정하는 경우이를 가정 할 수 있습니다. 그렇지 않으면 여전히 해당 될 수 있지만 보장되지는 않습니다.
또한 제조업체가 어떻게 저항을 생산할 수 있는지 생각해보십시오. 예를 들어 제조업체는 1kOhm 1 % 라인, 1kOhm 5 % 라인 및 1kOhm 0.1 %와 같이 공차가 다른 동일한 값의 부품에 대해 별도의 생산 라인을 가질 수 있습니다. 또는 단일 실행으로 모든 동일한 값의 부품을 생산하고 일부 자동화 된 절차를 사용하여 더 높은 공차 부품으로 판매 할 더 나은 사양의 부품을 추출 할 수 있습니다. 예를 들어 모든 부품을 1kOhm 5 % 저항으로 만들 수 있습니다. 그런 다음 1 % 사양에 해당하는 것은 1 % 저항으로 표시되고 나머지는 5 % 저항으로 판매 될 수 있습니다. 이로 인해 5 % 저항이 목표 값 (1kOhm)에 가까운 저항과 일치하지 않을 수 있습니다. 나는 이것이 제조업체가 실제로하는 방법이라고 말하지는 않지만 확실하지는 않지만 가능합니다.
Dave Jones는이 주제에 대한 훌륭한 비디오 블로그를 만들었습니다. 훌륭한 시계입니다. 여기 링크가 있습니다.