电路仿真工具（Circuit Simulation）

基于节点分析 (Modified Nodal Analysis, MNA)，在时域内逐步数值积分，每个时间步内重复求解过程如下：

每个时间步需要迭代收敛——这是 SPICE 精度的来源，也是慢的原因。

SPICE 仿真经常不收敛——尤其是电路里有高 Q 值谐振、快速开关或强非线性时。常见错误信息：

• "timestep too small"：时间步被自动减小到最小限制
• "iteration limit reached"：牛顿迭代在一步里不收敛
• "singular matrix"：KCL 方程组奇异（电路连接错误）

调试方法：

1 放宽收敛参数：

.options RELTOL=0.01  (默认 0.001)
.options ABSTOL=1u    (默认 1p)
.options VNTOL=0.1m   (默认 1u)

放宽 10× 可以解决大部分收敛问题，代价是精度略降。

2 增加阻尼：在高 Q 回路加小电阻（1 mΩ ～ 1 Ω）模拟实际寄生。

3 改变积分方法：

.options METHOD=GEAR (默认 TRAP) Gear 法对高 Q 回路更稳定，但有"数值阻尼"导致精度略降。

4 设置合理的初始条件：

.ic V(node)=5 (强制某节点初始电压) 避开启动瞬态的困难时刻。

5 使用"软启动"源：

V_in in 0 PULSE(0 12 0 1u) ; 1us 内从 0 升到 12 V

而不是阶跃源(上升时间为 0)。

LTspice 由 Linear Technology（已被 ADI 收购）开发，完全免费，但功能丰富：

• 快速求解器（比 PSpice 快 2～3×）
• 完整的 ADI / Linear 器件库（大量精密运放、LDO、Buck 控制器）
• 集成波形查看器，支持表达式计算
• 参数扫描 + 自动测量
• Python 接口（PyLTspice）支持自动化

对功率工程师来说，LTspice 几乎是默认选择。

LTspice 几个核心命令覆盖 90% 仿真场景——.tran(瞬态)、.ac(频域)、.dc(直流)、.noise(噪声)、.step(参数扫描)、.meas(测量提取)。这 6 个命令组合可完成绝大多数功率仿真。

目标：扫描 Buck 的栅极电阻 $RG$，对比开关损耗和效率。

- 定义参数
.param Rg = 10

- 在电路中使用
R_gate gate_drv gate {Rg}

- 参数扫描
.step param Rg list 5 10 22 47

- 自动测量效率
.meas TRAN Pin AVG -V(vin)*I(Vin) FROM 90u TO 100u
.meas TRAN Pout AVG V(vout)*I(Rload) FROM 90u TO 100u
.meas TRAN Eff param (100*Pout/Pin)

- 自动测量开关损耗
.meas TRAN Esw_on INTEG V(sw_node)*I(M1_drain) FROM 91u TO 91.5u

一次运行得到 4 组结果，可视化对比选择最佳 $RG$。

PyLTspice 是 LTspice 的 Python 接口，可以：

• 批量修改网表并运行仿真
• 直接读取 .raw 波形文件
• 做 Monte Carlo 或参数优化

示例（批量测不同 Q 因子的滤波器响应）：

from PyLTSpice import SimRunner, SpiceEditor

LTC = SimRunner(output_folder='./temp')
netlist = SpiceEditor("filter.asc")

for Q in [0.5, 0.707, 1.0, 2.0]:
    netlist.set_component_value('R1', str(1000/Q))
    LTC.run(netlist)

LTC.wait_completion()

这种自动化对大规模设计空间探索或Monte Carlo 良率分析非常有用。

SIMPLIS 把电路看作分段线性 (Piecewise-Linear) 系统：

• 每个开关器件被建模为两个线性状态（ON 和 OFF）
• 电容和电感是真实的动态元件
• 在每个拓扑状态（一组开关组合）下，电路是线性的
• SIMPLIS 在每个线性段内解析求解，不需要数值积分

关键优势：

• 直接求解周期稳态 (Periodic Operating Point, POP)——不需要等几十个开关周期
• 比 SPICE 快 10～50×（对开关电源仿真）
• 自动 AC 分析：注入小信号扰动 + 测量响应 → 自动输出 Bode 图
• 比 SPICE 更容易收敛（分段线性减少了非线性迭代）

SIMPLIS 与 SPICE 核心差异是分段线性 vs 全 SPICE——SIMPLIS 把开关器件简化为分段线性,仿真速度比 SPICE 快 10-100×,但精度损失。适用场景:闭环稳态分析、IC 控制器设计。

主要用于开关电源设计的稳态和环路分析**：

• 补偿器设计：自动 Bode 图，快速迭代零点极点
• 稳态分析：输出纹波、效率、应力
• 环路增益测量：注入扰动，直接输出 T(s)
• 大信号瞬态：负载阶跃响应、启动过程

不适合：

• 详细器件波形（看不到寄生振铃、dv/dt）
• EMI 预估（需要高频细节）
• 非开关电路（SIMPLIS 对普通模拟电路不优势）

在 SPICE 中：

• 建平均模型（State-Space Average）—— 需要理论推导
• 或者直接用开关电路运行 AC 分析（SPICE 的 AC 分析对开关电路基本无效）
• 结果：几小时 + 大量 debug

在 SIMPLIS 中，全流程只需四步即可拿到环路 Bode 图：

5 分钟出第一版 Bode 图。这是 SIMPLIS 对开关电源设计的革命性价值。

理想开关模型：

• ON 状态：$VDS$ = 0，I 任意（零电阻）
• OFF 状态：I = 0，V 任意（无穷电阻）
• 切换瞬间：瞬时完成（无上升下降时间）

这个模型显然不符合物理——但对大多数系统级分析已经足够。你不关心具体的 dv/dt，你关心的是平均占空比、输出电流、效率、控制器行为。

结果：PSIM 比 SPICE 快 10～100×，同时收敛性好得多。

PSIM 专攻"功率电子 + 电机控制"——理想开关 + 电机模型 + 控制框图。设计周期短但精度损失。适合项目早期拓扑选型,不适合后期 EMC/损耗仿真。

• Ideal Switch：理想开关
• C Block：直接用 C 语言写控制器，编译后嵌入仿真
• SimCoupler：与 MATLAB/Simulink 联合仿真
• Motor Drive Module：PMSM/BLDC 电机模型、Hall/Resolver 传感器
• Thermal Module：导入厂商 $Zth$ 模型，计算实时结温
• Renewable Energy Module：光伏 / 风力模型

在 PSIM 里用 C 语言直接写控制器代码：

// 简单的 PI 控制器
static double err_integral = 0;

double PI_Control(double v_out, double v_ref) {
    double err = v_ref - v_out;
    err_integral += err * T_s;
    return KP * err + KI * err_integral;
}

这段代码同时：

• 在 PSIM 仿真里运行（验证算法）
• 直接编译到嵌入式目标（MCU / DSP）

这是 PSIM 最大的价值——仿真代码 = 量产代码，避免"仿真看起来对但实际板子跑不动"的痛苦。

LLC 谐振变换器稳态仿真：

• SPICE：LLC 的 Q 值高，需要几十个开关周期才能达到稳态；收敛慢；可能 30 分钟 才出一次结果
• PSIM 理想开关：同样精度的稳态，30 秒
• 差距：100×

代价：PSIM 看不到 SiC MOSFET 的真实振铃和 EMI 细节。如果你需要评估 EMI，必须用 LTspice 详细仿真补充。

实务：PSIM 做系统设计（拓扑、控制、效率），LTspice 做器件级细节（开关波形、EMI、损耗）。两者互补。

EV 电机控制器仿真按 4 阶段递进——概念(PSIM 简化)、详细(SPICE)、闭环(SIMPLIS)、整机(MATLAB Simulink)。每段用合适工具,工时分布大致均等。下表把 Simulink 主线从建模到量产的五步拆开，每步对应一项可交付物：

Simulink 的价值：算法开发、仿真验证、代码生成都在同一个环境里——从模型到量产代码无缝过渡。

实际使用：EV 主驱 ECU 的控制软件绝大多数用 Simulink 开发（特斯拉、比亚迪、通用等）。

SimCoupler（PSIM 的接口模块）允许：

• PSIM 做功率变换器（快速收敛、高精度）
• Simulink 做控制算法（调参方便、可视化好）
• 两者实时数据交换

优点：利用两个工具各自的优势。缺点：设置稍复杂，需要理解数据交换时序。

多物理域方程系统：

• 电路（电压、电流）
• 热学（温度、热流）
• 机械（位置、力）
• 液压、气动等

同时耦合求解。对于热-电耦合（MOSFET 结温随损耗动态变化）、电-机耦合（电机温升影响转矩）等问题，Modelica 有独特优势。

PLECS 强项是电-热协同 + 自由绑定 MATLAB——既能仿电气也能联仿热,与 SimulationX 一脉相承。典型用在:EV 主驱热设计验证、整机损耗预算。

• 电-热协同仿真：比 PSIM 热模块更灵活
• 整车级仿真：电池 + 电机 + 变换器 + 冷却系统
• 系统级优化：设计参数对整体性能的影响

劣势：学习曲线陡、生态不如 SPICE/Simulink 成熟。除非有特定多物理场需求，优先用 PSIM 或 Simulink。

这一组关心的是模型细节、开关波形和小信号响应，所以 LTspice / SIMPLIS 这类电路级工具会明显占优。

这组开始进入平均模型、系统功率流和热耦合，所以选型标准从"波形够不够细"转成"系统跑得动、调参够不够快"。

最后这一组是把控制器、实时性和代码生成放回主角位，所以 Simulink 这类控制工具会天然更合适。

成本：LTspice 免费；Modelica 有开源版；SIMPLIS / PSIM / Simulink 均为商业。

仿真最常见的误判不是求解器算错，而是一开始就看错了量。看器件额定时，重点应是开关节点电压、支路电流和瞬时功率；看控制与滤波时，重点应是增益、相位和稳态窗口；看波形质量时，重点应是最后若干完整周期的 Fourier 或 THD，而不是启动阶段的混合波形。若某条支路电流不是天然可读，最稳的办法是串一个 0 V 电压源，把它固定成 I(Vx) 这样的观测对象。

.TRAN 适合启动、换流、负载阶跃和谐振建立；.AC 适合小信号频率响应；.OP、.TF、.SENS 适合先把工作点、输入输出阻抗和敏感参数钉住。对应的激励也不能偷懒：PULSE 用来写门极边沿和死区，PWL 用来写母线跌落、预充电和任务曲线，SIN 用来写线频或谐振激励。把真实边界全替换成理想阶跃，通常只会得到更好看的假结果。

先验证拓扑逻辑、占空比关系和续流路径时，简化开关或行为模型往往比完整器件子电路更有用，因为它能把主因果链看清。只有当问题切到损耗、寄生振铃、反向恢复、磁饱和、热边界或高压动态时，才值得切到厂商 .lib 或 .subckt。这条分层不只适用于二极管、BJT、MOSFET 和 IGBT，也适用于运放、磁件、传输线和电机。原理图文件只描述连接关系，真正决定仿真能否运行、结果是否可信的，是生成的 netlist 和被正确挂接的模型库。

VALUE、TABLE、POLY 和 LAPLACE 不只是“补模型”的技巧，它们可以先把平均值、RMS、迟滞、PFC 电流参考、运放一阶极点、反电势和转矩关系写成可审计的中间层。这样做的好处是，控制律和测量函数可以先独立验证，再决定是否要接入完整 MCU、DSP 或厂商控制芯片模型。对功率电子来说，先把控制链拆成可解释的行为块，通常比一开始就上黑箱更稳。

功率级最常见的失败不是软件脾气，而是模型过理想或参考网络不成立。高频寄生被全部删掉、节点没有 DC 泄放路径、理想电压源和电感构成零阻回路、启动窗口过长、输出点数过多，都会把 deck 推向发散或假稳态。更有效的排障顺序通常是：

• 先检查 netlist、.lib 和节点参考是否正确，而不是先怀疑拓扑。
• 对浮点节点补高值泄放电阻，对零阻回路补很小的串联电阻或 snubber。
• 用 .NODESET 帮求解器找到合理工作点；只有在初始储能本身就是问题时，才用 .IC 或 UIC。
• 先把 .TRAN 的稳态观测窗口和输出点数收紧，再决定是否放宽 RELTOL、ABSTOL 或提高 ITL4/ITL5。

这也是为什么 SPICE 在功率电子里更像一套实验语言：真正重要的不是“会点哪个菜单”，而是能否把观测量、激励边界、模型层级和验收口径组织成一份可重复的实验脚本。

对功率电子来说，SPICE 常被用来追开关应力、寄生振铃和损耗；对 CMOS 集成电路来说，它首先是偏置、小信号和层次化验证平台。把 LTspice 用在这类问题上时，关键不是一上来就搭两级运放，而是先把工作点、局部线性化和 PVT 裕量这三层测量链练熟。

CMOS 教学里最容易走偏的地方，是把 LTspice 当成画原理图的软件，而不是定义观测量的实验平台。无源网络和受控源之所以应该先学，不是因为它们更重要，而是因为它们能把参考地、节点名、netlist 语义、支路方向和 .op/.dc/.tran 的基本动作先钉死；只有这层稳定以后，后面的差分对、源跟随器和两级运放才不会变成只会点菜单的机械操作。

• 先用纯电阻、RC 和受控源练熟节点、参考地、PWL 激励、初始条件与 netlist 对应关系。
• 再用四端 nmos4/pmos4 看工作区、体效应、W/L 和小信号参数如何随偏置变化。
• 再进入共源级、源跟随器、共栅级、差分对和两级运放，把 $gm$、$ro$、极点、GBW 和 slew rate 串起来。
• 最后再做 subckt、反馈、角点和 Monte Carlo，把单题仿真升级成可复用的验证夹具。

这也是为什么 LTspice 很适合作为 运算放大器与模拟设计 的前置训练：它先训练你如何提出问题，再训练你如何解释结果。

在 CMOS 场景里，第一性问题从来不是波形好不好看，而是偏置点有没有站稳。.op 决定后续一切线性化的锚点，.dc/.tf/.ac/.tran/.noise 只是围绕这个锚点分别回答不同问题；如果偏置、参考方向或激励口径写错，后面的频响、噪声和瞬态都会一起失真。

• .op 用来确认节点电压、支路电流、工作区以及 SPICE Error Log 里的 $gm$、$gds$、$gmb$ 和寄生电容。
• .dc 用来看 I-V 曲线、共模范围、翻转点和参数扫描后的大信号边界。
• .tf 用来在当前工作点附近直接线性化，读取低频增益、输入电阻和输出电阻，而不是靠手工差分去猜斜率。
• .ac 用来看极点、零点、相位裕度、GBW 和偏置相关电容；交流激励最好归一到 1，这样传函和阻抗更容易直接读取。
• .tran 用来看启动、充放电、slew rate、开关状态变化和非线性失真；涉及储能元件时要先写清 PWL 或 .ic。
• .noise 用来读输出噪声和输入等效噪声；若模型里没有 KF 等 flicker 参数，低频平坦谱只说明模型截断了 1/f 噪声，并不说明电路天然没有低频噪声。
• .step 与 .measure 的价值，在于把肉眼读图变成可回归的测量口径，让时间常数、带宽、增益和阻抗都能直接写回 log 或表格。

很多所谓 LTspice 问题，其实不是求解器坏了，而是语义没写清：电流控制量最好用串联 0 V 测试源显式定义，PMOS 电流方向要按 LTspice 的端口正方向来读，结果异常时优先先看 netlist 和 SPICE Error Log，再去怀疑电路理论。

LTspice 可以同时服务功率电子和 CMOS 模拟设计，但两者关心的问题不同，所以模型边界也不同。对亚微米 CMOS 增益级，关键是体效应、沟道长度调制、寄生电容和局部小信号参数，因此应使用四端 MOS 和 BSIM 这类紧凑模型去解释 $gm$、$ro$、$Cgs$、$Cgd$ 等量；对高压功率 MOSFET，真正关键的是漂移区、雪崩、SOA、体二极管反向恢复和开关应力，因此应回到厂商 .lib/.subckt 或行为模型。

这与本页前面关于功率器件模型层次的结论并不冲突，反而是在强调同一个仿真器面对不同器件层级时必须切换模型哲学。工程上可以把分界线记成一句话：当对象是 CMOS 增益级时，BSIM 是理解局部参数的入口；当对象切到高压开关器件时，应回到厂商模型和器件物理边界。

LTspice 真正开始像设计平台，而不只是教学工具，是从你把重复电路块封成 subckt、把工艺放进模型库、再把角点和统计散布接进同一套 test bench 开始的。此时 symbol 只是可视化外壳，pin order 才是接口契约；schematic 负责拓扑，model library 负责工艺，顶层 test bench 负责激励、负载和测量口径。

• 可复用的差分对、共源第二级、滤波块或 mixed-signal cell 应优先封成 .subckt，而不是在每张图里手工复制晶体管。
• 模型文件最好在顶层统一 include，不要把工艺定义散落在每个子电路内部，否则后续换角点、换工艺或导出 expanded netlist 时会立刻失控。
• 角点分析应先做 deterministic worst-case，再做 Monte Carlo。对很多增益和带宽问题，真正的最坏 operating corner 往往是低 VDD、高温再叠加 slow process；Monte Carlo 则主要回答局部失配和公差在这个最坏工作点附近还能吃掉多少裕量。
• .net 适合保留层次引用和 sweep 语义，expanded netlist 适合做跨工具迁移，但它更像当前参数状态的快照，不能替代完整的角点/step 环境。

这条方法链的核心不是让图更整齐，而是把单次仿真变成 regression：偏置是否还在、增益是否还在、极点是否移位、失配是否把 margin 吃光，都应能在同一套 deck 里重复回答。

对 CMOS 集成电路，LTspice 很适合做偏置检查、小信号参数提取、反馈与补偿直觉验证、早期 mixed-signal 原型和 pre-layout 级的 PVT/Monte Carlo 训练；但它不是完整的 full-custom 设计流，不负责版图编辑、DRC、LVS、寄生提取和 sign-off。更稳的用法，是把 LTspice 视为原理图级和模型级的前端实验平台：先在这里把因果链讲清，再进入更完整的 PDK 与版图环境。