EXCUSE ME,表层的AC耦合电容和PCB内层的高速线会有串扰?

高速先生成员-- 黄刚

这到底是在描述一种什么样的设计场景呢?其实是我们在高速设计中一个很典型的case。一般来说,芯片到芯片的高速链路中间都会有AC耦合电容,作用说了500多次了,这里就不重复了哈。由于AC耦合电容一般会放在靠近接收端,刚好在这个区域会和另外一个方向来的高速信号进行汇集,所以我们经常会看到下面这样的电容和高速走线交汇的设计。

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 今天要分析的就是它!AC耦合电容在表层,然后高速走线在L3层,中间L2层是地平面的这种情况。那就回到了题目和摘要说的问题了,根据电磁场理论,电容在表层,走线在L3层,如果中间的L2层是个完整的参考平面的话,表层的电容及走线和L3层的走线之间是不存在串扰的,因为电磁场没有交集。

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 但是凡事都不能往理想的情况去想。理论肯定是对的嘛,关键重点是要L2层是个“完整”的参考平面,什么是完整呢?就像上面那个电容的3D模型图,L2层的平面就是完整了啊,所以电容和走线就是没串扰啊!但是串扰是没了,只不过让电容链路的信号质量承担了所有

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 我们知道,电容结构本身的焊盘比较宽,那么阻抗如果参考L2层那么近的话,阻抗肯定是低的,就像上面这个模型一样,如果只参考L2层地平面的话,阻抗只有60欧姆左右。对,你没听错,100欧姆的差分,电容位置的阻抗只有60欧姆!

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 那当然不行啊!这样反射很大,信号质量估计差到没边啦!所以我们针对电容结构去优化的最佳方案就是挖空电容下面的参考层,例如通过仿真给出以下的一个反焊盘挖空方案,这样的话,电容结构的阻抗就能做到90欧姆以上了!

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 完美!电容结构本身的信号质量优化得杠杠的了!但是问题不就来了嘛,L2层由于挖空了地平面,变成了不完整的平面了,这样的话表层的电容和L3层的走线就不是之前的没串扰的状态了哦。从下图可以发现,表层的电容和L3层的走线就会通过L2层的这个挖空的区域产生电磁场的交集,也就是会有串扰产生了!

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 但是,在设计中,这是个电容放置的密集区域,可能会有几十对高速链路,也就是并排放着几十对电容,L3层的高速线能挪开的空间肯定也不大。那我们前期去评估这种挖空case下电容和高速走线间的串扰量级就非常的有意义了,可以指导我们走线到底拉开多少距离能满足串扰的要求。

以下动图是走线在垂直方向上从近到远拉开距离的设计过程:

电容走线串扰.gif

 那我们同步也去扫描仿真的结果,从0mil(也就是贴着反焊盘边缘)到拉开10mil垂直距离,串扰的变化如下所示:

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 可以看到,要是走线贴着反焊盘边缘时,对于25Gbps的高速信号,串扰只有33dB,比较不理想。然后每拉开多2mil,串扰大概能改善5dB,是一个很不错改善幅度。

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这里其实有2个问题是值得关注的,从信号质量的角度看,肯定就是拉开的距离越远,串扰的改善越明显,但是到底有没有那么多垂直空间给你拉开,这个要根据这个项目的空间密度来权衡了。另外一个方面,可能大家不一定想到,那就是加工层偏的影响。一般的板厂加工的层偏误差都会有4mil以上,尤其是高多层的情况下,这个值会更大。结合到我们今天讲的这个case,有可能你在设计中是拉开了4mil的距离,但是加工层偏又会导致你回到0mil的串扰状态。更极限的是,如果本身设计就是贴着反焊盘,也就是0mil的设计,那加工出来可能变成了-4mil,也就是走线之间到了反焊盘区域里面了,这样串扰就更恐怖了。So。。。我们千万不要忽视加工误差的影响,选择一个好的板厂,能给大家承诺最小的层偏误差,这样也能给大家的设计留出更多的裕量的哦!

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需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从问题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度问题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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