- •Глава 4. Планирование эксперимента Введение
- •4.1. Стратегия эффективного планирования эксперимента
- •4.2. Выбор и анализ эмпирических моделей. Виды моделей
- •1) Модели в статике
- •2) Виды динамических моделей
- •Модели на базе передаточных функций
- •Модели на основе комплексного коэффициента передачи
- •Модели в виде конечно- разностных уравнений
- •Модели в виде обыкновенных дифференциальных уравнений
- •4.3. Оценка параметров модели
- •4.4. Общие требования, предъявляемые к оценкам
- •4.5. Методы оценивания параметров
- •4.6. Регрессионный анализ
- •4.7. Проверка адекватности модели
- •4.7.1. Критерий Фишера
- •4.7.2. Определение дисперсий неточности модели и ошибки эксперимента
- •4.7.3. Определение дисперсии воспроизводимости эксперимента
- •4.7.4. Проверка однородности дисперсий
- •4.8. Проверка значимости коэффициентов модели
- •4.9. Стратегическое планирование эксперимента
- •4.9.1. Требования к выходной величине
- •4.9.2. Факторы
- •4.9.3. Выбор интервалов варьирования
- •Верхний кодированный уровень: ; нижний кодированный уровень:.
- •4.9.4. Выбор числа уровней
- •4.9.5. Рандомизация
- •4.10. Полный факторный эксперимент
- •4.10.1. Свойства полного факторного эксперимента 2к
- •4.10.2. Выбор модели при проведении полного факторного эксперимента
- •4.11. Дробный факторный эксперимент
- •4.11.1. Обобщающий определяющий контраст
- •4.12. Планирование экспериментов при построении полной квадратичной модели
- •4.12.1. Ортогональное центральное композиционное планирование
- •4.12.2. Рототабельное композиционное планирование
- •4.12.3. Разбиение матрицы планирования 2к на блоки
- •4.13. Критерии оптимальности планов
- •4.14. D–оптимальные планы
- •4.14.1. Основные свойства d–оптимальных планов
- •4.14.2. Метод построения d–оптимальных планов
- •4.14.3. Синтез d–оптимальных тестирующих сигналов для идентификации динамических объектов
- •4.15. Тактическое планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •4.15.1. Определение начальных условий
- •4.15.2. Проблема обеспечения точности и достоверности результатов
- •4.15.3. Проблема уменьшения дисперсии оценок
- •4.15.4. Правило автоматической остановки имитационного эксперимента
- •4.16. Принятие решений после построения модели процесса
4.9.3. Выбор интервалов варьирования
После выбора основного уровня выбирают интервал варьирования для каждого из факторов.
Интервалом варьирования факторов называют некоторое число, прибавление которого к основному уровню дает верхний , а вычитание - нижний уровни факторов. Т.е. это расстояние на координатной оси между основным и верхним ( либо нижним) уровнем.
Для упрощения записи условий эксперимента и обработки экспериментальных данных масштабы по осям выбираются таким образом, чтобы верхний уровень соответствовал +1, а нижний -1, основной – нулю. Уровни, записанные в таких обозначениях, называются кодированными :
(4.27)
где - кодированное значение фактора;j- номер фактора; - натуральное значение фактора;- натуральное значение основного уровня;- интервал варьирования.
Пример. 1=2; x1o=3
Рис. 4.9
Верхний кодированный уровень: ; нижний кодированный уровень:.
Экспериментальные планы, в которых все факторы выбираются на двух уровнях, называются планами типа 2К, где К - число факторов (рис. 4.9). Встречаются планы 3К и более числа уровней.
На выбор интервала варьирования накладываются естественные ограничения сверху и снизу. Интервал варьирования не может быть меньше ошибки экспериментатора, которую он допускает при фиксации уровня фактора. В противном случае верхний и нижний уровни будут неразличимы. С другой стороны интервал варьирования ограничен сверху пределами области определения.
4.9.4. Выбор числа уровней
После определения интервалов варьирования выбирают значения факторов, т.е. число уровней для каждого фактора. Число уровней всегда ограничено снизу и не может быть меньше двух, т.е. если принять один уровень, то фактор окажется постоянным во всех опытах.
4.9.5. Рандомизация
Рандомизацией называется любая процедура, обеспечивающая случайный порядок проведения опытов. Такую процедуру осуществляют с помощью случайного выбора номера опыта. При проведении эксперимента всегда следует применять рандомизацию.
4.10. Полный факторный эксперимент
Эксперимент, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов, называют полным факторным экспериментом (ПФЭ). При двух уровнях имеем ПФЭ типа 2К. Число опытов для данного случая будет равно
Условие эксперимента записываются в виде таблицы. Строки её соответствуют различным опытам (вектор-строка), столбцы - значениям факторов в кодированном виде (вектор -столбцы). Такие таблицы называются матрицами планирования эксперимента (МПЭ).
Составим МПЭ для двумерной модели на двух уровнях 22 (табл.4.1). Число опытов N=22=4.
Таблица 4.1
Опыт |
x1 |
x2 |
y |
1 |
-1 |
-1 |
y1 |
2 |
+1 |
-1 |
y2 |
Продолжение таблицы 4.1
3 |
-1 |
+1 |
y3 |
4 |
+1 |
+1 |
y4 |
План эксперимента можно представить геометрически (рис.4.10). Для плана 22 каждая комбинация факторов представляет собой вершину квадрата.
Рис. 4.10. Геометрическое представление ПФЭ
В области определения факторов находят точку соответствующую основному уровню, Через эту точку проводят новые оси координат, параллельно осям натуральных значений факторов. Затем выбирают масштабы по новым осям для каждого фактора согласно выражению (4.27).
В МПЭ вводится фиктивный столбец x0 для учета свободного члена .
Коэффициенты оцениваются согласно выражений
.