Компонентная база инфокоммуникационных и интеллектуальных систем

 
А. Н. Игнатов, А. В. Полянская 
 
 
 
 
 
 
 
 
КОМПОНЕНТНАЯ БАЗА ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ  
И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ 
 
Учебное пособие 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Москва    Вологда 
«Инфра-Инженерия» 
2022 
1 
 

УДК 621.383  
ББК 32.81 
И26 
 
 
Рецензенты: 
кандидат физико-математических наук  
Института физики полупроводников СО РАН И. А. Деребезов; 
кандидат технических наук, доцент Сибирского государственного университета 
телекоммуникаций и информатики (СибГУТИ) И. И. Резван 
 
 
 
 
Игнатов, А. Н. 
И26  
Компонентная база инфокоммуникационных и интеллектуальных  
систем : учебное пособие / А. Н. Игнатов, А. В. Полянская.  - Москва ; 
Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. - 444 с. : ил., табл. 
ISBN 978-5-9729-1050-2 
 
Рассматриваются компоненты инфокоммуникационных и интеллектуальных систем: резисторы, конденсаторы, индуктивности, транзисторы, аналоговые и цифровые интегральные микросхемы, оптоэлектронные приборы. Приводятся параметрические модели компонентов ИКИС и базы справочных данных 
основных видов компонентов. 
Для студентов технических специальностей вузов телекоммуникаций и 
информатики, а также вузов электротехнических и радиотехнических профилей. Может быть полезно разработчикам электронной техники на современной 
компонентной базе. 
 
 
УДК 621.383 
ББК 32.81 
 
 
 
Данное издание публикуется в авторской редакции 
 
 
 
 
 
 
ISBN 978-5-9729-1050-2 
” Игнатов А. Н., Полянская А. В., 2022 
 
” Издательство «Инфра-Инженерия», 2022 
 
” Оформление. Издательство «Инфра-Инженерия», 2022 
2 
 

 
ПРЕДИСЛОВИЕ 
 
Перспективы развития инфокоммуникационных и интеллектуальных систем (ИКИС) однозначно связаны с достижениями в области электронной компонентной базы. 
В данной книге рассматриваются основные компоненты ИКИС: резисторы, 
конденсаторы, индуктивности, полевые и биполярные транзисторы, аналоговые 
и цифровые интегральные микросхемы, преобразователи и датчики, источники 
некогерентного и когерентного излучения, фотоприемники и оптроны, а также 
микроконтроллеры и микропроцессоры. 
К настоящему времени разработана огромная номенклатура компонентов 
для ИКИС. Число элементов в изделиях микроэлектроники и наноэлектроники 
удваивается каждые два года, в соответствии с законом Г. Мура. Это создало 
проблему, которую можно назвать «тиранией количеств». 
Для решения этой проблемы в данной книге предлагается для выбора перспективных компонентов ИКИС использовать методику автоматизированного 
поиска. 
В книге приводятся параметрические модели компонентов ИКИС и базы 
справочных данных основных видов компонентов. 
Аппаратура ИКИС отличается способностью и разнообразием функций.  
С целью сокращения сроков проектирования и обеспечения высоких техникоэкономических показателей предлагается использовать перспективный метод 
структурного синтеза ИКИС: метод наращивания функций. 
Основу книги составляют материалы, предлагаемые студентам Сибирского 
государственного университета телекоммуникаций и информатики, изучающим 
курсы «Элементная база электронной техники», «Современная элементная база 
интеллектуальной электроники», «Датчики и сенсорная электроника», «Интеллектуальная электроника». 
Пособие соответствует требованиям ФГОС подготовки бакалавров по 
направлениям «Радиотехника», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», «Проектирование и технология электронных систем», «Электроника 
и наноэлектроника». 
Авторы надеются, что книга будет полезна также разработчикам электронной техники и студентам технических колледжей и вузов электротехнических и 
радиотехнических профилей. 
Авторы выражают благодарность студентам кафедры Техническая электроника за помощь в подготовке книги к изданию: Воловодовой В. М., Платонову Ю. А., Коротову М. А., Заварзину Я. Д., Игнатенко Д. Ю. 
Учебное пособие написано и подготовлено к печати с участием сотрудников 
кафедры Техническая электроника СибГУТИ, участников гранта «Разработка и 
исследование компонентов систем интеллектуальной электроники и энергетики»: Елистратовой И. Б., Гришиной И. В., Савиных В. Л., Фадеевой Н. Е. Работа 
выполнена в рамках Государственного задания №071-03-2022-001. 
3 
 

 
1. ВВЕДЕНИЕ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНУЮ ЭЛЕКТРОНИКУ 
 
1.1. Критерии качества устройств  
интеллектуальной электроники 
 
Под качеством устройств интеллектуальной электроники понимают совокупность средств, обусловливающих её пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с назначением. Свойства устройств - это объективные особенности, проявляющиеся при разработке и эксплуатации. Количественные характеристики свойств, рассматриваемые применительно к определенным условиям разработки и эксплуатации, называются показателями качества. Различают следующие показатели качества [1]:  
• единичные (дифференциальные), характеризующие только одно из 
свойств;  
• комплексные (обобщенные), учитывающие несколько свойств; 
• интегральные, дающие соотношение суммарного полезного эффекта от 
эксплуатации устройств и затрат на их разработку и эксплуатацию; 
• базовые, принятые за исходные при сравнительных оценках качества. 
 
В технической литературе при рассмотрении свойств устройств электроники обычно акцентируется внимание на показателях качества по назначению. 
В частности, устройства для каналов и трактов звукового вещания классифицируются по показателям высшего, первого и второго классов качества. Нормы основных параметров качества канала звукового вещания приведены в 
таблице 1.1. 
 
 
Таблица 1.1 
Основные параметры качества канала звукового вещания 
Наименование параметра 
Нормы по классам 
Высший 
I 
II 
Номинальный диапазон частот, Гц
30-15000
50-10000 
100-6300
На краях номинального 
диапазона частот
1,0 
-5,0
2,0 
-5,0 
2,5 
-7,0
Допускаемые 
отклонения 
АЧХ, дБ,  
не более 
В средней части  
номинального диапазона 
частот
1,0 
“2,0 
“2,5 
 
 
 
 
4 
 

Окончание таблицы 1.1 
Наименование параметра 
Нормы по классам 
Высший 
I 
II 
6,0 
3,5 
3,0 
”100 
100-200 
!200 
- 
4,5 
4,0 
3,0 
2,0 
1.5 
Коэффициент 
гармоник,  не 
более, на частотах 
Защищенность от интегральной помехи, дБ
55
52 
46
Защищенность от псофометрического шума, 
дБ 
55 
52 
47 
Защищенность от внятной переходной  
помехи, дБ 
74 
70 
60 
 
Оценку качества устройств интеллектуальной электроники целесообразно 
проводить по методике оценки качества изделий электронной техники. В указанной методике выделяется восемь групп свойств и соответственно восемь 
групповых показателей качества: по назначению, надежности, стандартизации 
и унификации, технологичности, экономичности, эргономичности и эстетичности, а также патентно-правовые. Каждая из этих групп описывается совокупностью технико-экономических показателей. Количественную оценку качества 
изделия дает комплексный показатель качества, вычисляемый по формуле 
 
m
i
i
Bi
q
K
Q
A
¦
=
=
1
, 
(1.1) 
 
m
 
где Kbi - весовые коэффициенты каждой группы;  
q - групповые показатели качества;  
m - число показателей. 
 
Из всей совокупности групповых показателей часто выделяют обобщенные, которые характеризуют определяющее значение уровня качества изделий. 
Это относится прежде всего к показателям качества по назначению, технологичности и надежности. Важнейшими показателями, определяющими качество 
устройств электроники QA, являются надежность Ȝ, масса G, объем V, стоимость С, потребляемая мощность P: Q = f(ʄ, G, V, C, P). Все данные показатели 
являются функциями уровня миниатюризации. Уменьшение каждого из этих 
показателей соответствует повышению качества. Таким образом, повышение 
уровня миниатюризации обеспечивает улучшение качества устройств. 
В историческом плане решение проблем, связанных с качеством, проявляется в смене поколений электронных устройств. Первое поколение устройств 
выполнялось на электровакуумных лампах, второе - на транзисторах, третье - 
на ИМС малой и средней интеграции, четвертое - на основе БИС, пятое поколение - на однокристальных СБИС. 
 
5 
 

Большое влияние на технологические свойства конструкции оказывает 
уровень унификации. Важным этапом её является сокращение многообразия 
составных элементов, входящих в состав устройств электроники. Добиться 
унификации устройств на уровне укрупненных функциональных узлов удается 
при использовании ИМС и микросборок. Обобщенные показатели качества 
позволяют определить наилучшую реализацию устройств из множества возможных вариантов. Обобщенный показатель качества, учитывающий массу Mi, 
объем Vi, потребляемую мощность Рi, стоимость Q, интенсивность отказа Ȝi варианта аппаратуры, может быть рассчитан по формуле: 
 
 
i
i
B
i
BCi
i
BPi
i
BV
i
BMi
o
K
C
K
P
K
V
K
M
K
Q
i
λ
λ
+
+
+
+
=
. (1.2) 
 
Здесь используются нормированные значения показателей качества. Коэффициенты Квмi, Kbvi, Кврi, Квсi, КвȜi называются весовыми. Они могут принимать значения в пределах от 0 до 1 в зависимости от важности отдельных показателей для конкретной области применения устройств. 
При сравнении реализаций устройств лучшим окажется вариант с 
наименьшим значением обобщенного показателя Qo. Наилучших значений показателя Qo можно добиться при комплексной миниатюризации устройств интеллектуальной электроники. Принцип комплексной миниатюризации предполагает оптимизацию функции качества Qo с учетом всех групповых показателей 
качества. Ориентировочную оценку эффективности миниатюризации можно 
проводить с помощью показателей, сформулированных в работе: 
• уровень комплексной миниатюризации, представляющий собой отношение 
суммы показателей качества функционирования устройств к корню третьей степени из произведения массы, объема и потребляемой мощности; 
• показатель применяемости ИМС и микросборок (отношение числа ИМС и 
микросборок к общему числу элементов устройств). Коэффициент весомости, характеризующий среднее пропорциональное отношение объема, массы и интенсивности отказов ИМС и микросборок к соответствующим показателям всех применяемых элементов; 
• удельная плотность элементов по объему и массе, представляющая собой 
отношение общего числа элементов к общему объему и массе устройств. 
 
1.2. Критерии оптимального проектирования 
 
При проектировании устройств интеллектуальной электроники решаются 
задачи выбора наилучших вариантов из множества допустимых решений, удовлетворяющих предъявленным требованиям. Проектирование считается оптимальным, если определен вектор X = (Xt, -, Xm) оптимальных параметров проектируемого изделия, исходя из критериев оптимальности и поставленных 
ограничений. Переменные проектирования вектора X являются внутренними, 
допускающими варьирование. 
6 
 

Ограничения и связи между отдельными параметрами устройств приводят 
к необходимости идти на компромисс и выбирать для каждой характеристики 
не максимально возможное значение, а такое, при котором и другие важные характеристики тоже будут иметь приемлемые значения. 
Таким образом, при проектировании приходится решать задачи, проводимые по нескольким критериям оптимизации. Эти задачи называются многокритериальными, или задачами векторной оптимизации. Известные методы векторной оптимизации обычно сводят решением задачи к задачам скалярной оптимизации. Частные критерии Fi(Х), i = 1, n объединяют в обобщенный критерий F(X) = ij(Fi(X),…,Fn(X)), который затем максимизируется (или минимизируется). В зависимости от того, каким образом частные критерии объединяются 
в обобщенный критерий, различают: 
• критерии аддитивные,  
• мультипликативные,  
• минимаксные, 
• максиминные. 
 
При проектировании по частным критериям в качестве целевой функции 
F(X) принимают наиболее важный параметр проектируемого объекта, все 
остальные параметры учитываются в виде условий работоспособности. В этом 
случае решается однокритериальная задача - максимизировать (или минимизировать) значение целевой функции F(X) ĺ max(min) с учетом ограничений на 
параметры. 
В аддитивных критериях целевая функция образуется путем сложения 
нормированных значений частных критериев. Целевая функция при применении аддитивного критерия имеет вид: 
 
n
n
i
Bi
X
f
K
X
F
X
F
K
X
F
i
1
1
0
)
(
)
(
)
(
)
(
, 
(1.3) 
i
i
Bi
i
 
¦
¦
=
=
=
=
 
где KBi - весовой коэффициент i-го частного критерия;  
Fi0(X) - i-й нормирующий делитель;  
fi(X) - нормированное значение i-го частного критерия.  
 
В ряде задач проектирования целесообразно оперировать не с абсолютными, а с относительными изменениями значений частных критериев. При этом 
необходимо, чтобы суммарный уровень относительного снижения значений 
одного или нескольких критериев не превышал суммарного уровня относительного увеличения значений других критериев. В математической формуле 
это выражает принцип справедливой относительной компенсации: 
 
i
X
F
X
F
1
0
)
(
)
(
. 
(1.4) 
i
i
 
¦
=
=
Δ
n
 
7 
 

Этот принцип реализуется в мультипликативном обобщенном критерии 
оптимальности: 
n
i
Bi
∏
=
=
. 
(1.5) 
1
X
F
K
X
F
i
 
)
(
)
(
 
Таким образом, мультипликативный критерий образуется путем перемножения частных критериев с учетом весовых коэффициентов. 
В теории векторной оптимизации особое место занимает принцип компромисса, основанный на идее равномерности. Этот принцип используется в минимаксных (максиминных) критериях. Основываясь на принципе равномерного 
компромисса, ведут поиск таких значений переменных проектирования  
X = (X1,…,Хm), при которых нормированные значения всех частных критериев 
становятся равными между собой, Квifi (X) = К, 1 = 1, n. При большом числе 
частных критериев чрезвычайно трудно добиться выполнения указанного соотношения. В этом случае оказывается полезным применение принципа максимина. Он заключается в такой вариации значений переменных проектирования, 
при которой последовательно «подтягиваются» те нормированные критерии, 
численные значения которых в исходном решении оказались наименьшими. 
Принцип максимина формулируется следующим образом: нужно выбрать такое 
Хƒ ࣅ X, на котором реализуется максимум из минимальных значений частных 
критериев: 
 
(1.6) 
)
(
min
max
)
(
0
X
f
i
X
X
F
i
=
; 
i = 1,n; X = Х1,…, Хm. 
 
Если частные критерии fi(X) следует минимизировать, то самым «отстающим» критерием является тот, который принимает максимальное значение. В 
этом случае принцип равномерной компенсации формулируется в виде минимаксной задачи: 
 
)
(
max
min
)
(
0
X
f
i
X
X
F
i
=
, 
(1.7) 
i = 1,n; X = Х1,…, Хm.  
 
1.3. Программный анализ и синтез электронных устройств 
 
Традиционные методы проектирования электронных устройств по номинальным значениям параметров используемых элементов имеют существенные 
недостатки:  
8 
 

• не обеспечивают высокой точности расчетов;  
• не позволяют оценить изменение характеристик при действии дестабилизирующих факторов и в процессе эксплуатации;  
• обусловливают наличие значительного количества регулировочных элементов;  
• требуют больших затрат на отладку, настройку и ремонт. 
 
Избежать указанных недостатков удается при использовании специальных 
программных алгоритмов для анализа и синтеза электронных устройств и систем. Использование данных алгоритмов позволяет моделировать характеристики электронных устройств и проводить расчеты методом многократных случайных проб. Использование метода Монте-Карло и программное моделирование случайных процессов позволяют предсказать с заданной точностью свойства разрабатываемых устройств на этапе проектирования и, следовательно, избежать существенных затрат на экспериментальные исследования. 
Применение 
программных 
алгоритмов 
при 
расчетах 
электронных 
устройств позволяет:  
• проводить оценку свойств разрабатываемой аппаратуры на этапе проектирования;  
• решать задачу по выбору оптимальной элементной базы;  
• рассчитывать характеристики схем, описываемые сложными аналитическими выражениями;  
• оптимизировать параметры схем (реализовывать максимальный динамический диапазон при заданных нелинейных искажениях, определять максимальную допустимую амплитуду сигнала на входе и т. п.);  
• решать задачи по рациональному выбору схемы электронного устройства 
для удовлетворения требований технического задания;  
• решать задачи по расчету электронных устройств со специальными характеристиками;  
• исследовать влияние разброса значений и старения отдельных элементов 
схемы на результирующие характеристики;  
• исследовать влияние дестабилизирующих факторов на показатели и характеристики электронных устройств. 
 
Компоненты электронных схем имеют определенный разброс параметров 
и подвержены влиянию дестабилизирующих факторов. Устройства, схемы которых рассчитываются обычными методами, требуют подбора элементов для 
получения заданных показателей работы. Оценить влияние разброса параметров элементов схемы электронного устройства позволяет метод Монте-Карло. 
Сущность данного метода заключается в многократном последовательном повторении полного анализа схемы при задании случайных значений параметров 
элементов в соответствии с выбранными для них статистическими характеристиками. 
Точность данного метода возрастает с увеличением числа испытаний n. 
 
9 
 

Необходимое число испытаний можно определить по формуле 
 
2
)
1
(
4
p
p
n
−
=
, 
 
(1.8) 
δ
 
где р - вероятность получения правильного решения;  
į - допустимая погрешность расчета. 
 
При инженерных расчетах достаточно провести 100 испытаний, чтобы 
обеспечить приемлемую точность расчетов. Увеличение числа испытаний повышает точность расчетов, однако требует большого расхода времени. 
При разработке электронных устройств производят расчет основных характеристик - амплитудной, частотной, фазовой, переходной и др. Разработчиков устройств электроники интересует ход усредненных характеристик. Однако 
большую практическую ценность имеет расчет зоны возможных отклонений 
расчетных характеристик от усредненных с учетом разброса используемых 
элементов, влияния температуры, нестабильности напряжений источников питания, старения элементов и т. п. Такая возможность реализуется при вероятностном расчете характеристик методом Монте-Карло. 
Блок-схема обобщенного алгоритма расчета характеристик электронных 
устройств методом Монте-Карло приведена на рисунке 1.1. 
Оператор 1 производит ввод исходных данных. В операторе 2 вычисляются значения постоянных параметров электронного устройства. Для обеспечения 
высокой точности расчетов необходимо знать законы распределения параметров каждого из используемых элементов. Параметры элементов зависят от многих факторов - неоднородности исходных материалов, несовершенства технологии изготовления, влияния окружающей среды и др. При разработке серийных устройств не допускается индивидуальный отбор элементов. С учетом этого можно считать, что параметры элементов являются нормальными случайными величинами. 
Для нахождения случайных значений параметров используемых элементов 
необходимо иметь генератор нормально распределенных чисел. Вычисление 
нормально распределенного числа V производится оператором 3 с помощью 
стандартной подпрограммы. Исходными данными для работы стандартной 
подпрограммы по получению нормально-распределенных случайных чисел являются: S - задаваемое среднеквадратическое отклонение нормального распределения, AM - задаваемое среднее нормального распределения, IX - нечетное 
целое число с девятью или меньшим числом цифр. Оператор 4 производит вычисление характеристик с учетом случайных отклонений параметров элементов. Число циклов расчета должно быть равно задаваемому числу испытаний n. 
Это обеспечивается с помощью оператора 5, который проверяет соответствие 
между задаваемым числом испытаний n и текущим значением ni. Если нет соответствия между ними, то производится повторное обращение к стандартной 
подпрограмме для определения очередных случайных чисел и повторяется 
цикл расчета. 
10