- •Министерство образования и науки
- •Введение
- •1. Основы теории инженерного эксперимента
- •1.1. Эксперимент как объект исследования
- •1.2. Основы теории обработки результатов эксперимента
- •Анализ случайных ошибок
- •Анализ и исключение грубых ошибок
- •Матрицы корреляционных моментов и корреляционных коэффициентов
- •Вероятностный способ расчета потерь энергии
- •Регрессионный анализ
- •Полный факторный эксперимент (пфэ)
- •Дробный факторный эксперимент (дфэ)
- •Свойства матриц пфэ и дфэ
- •Проведение эксперимента и обработка результатов опыта
- •Проверка адекватности математического описания
- •Обработка результатов эксперимента при неравномерном дублировании опытов
- •Обработка результатов экспериментов при отсутствии дублирования опытов
- •Крутое восхождение по поверхности отклика (метод Бокса-Уилсона)
- •Экспериментальные планы, рекомендуемые для решения электроэнергетических задач
- •Литература
Полный факторный эксперимент (пфэ)
Основной задачей планирования эксперимента является расположение экспериментальных точек в исследуемой области факторного пространства с целью получения наиболее точного математического описания объекта при минимальном числе экспериментов, что устанавливается заданным критерием оптимальности плана. К оптимизации приступают после анализа априорной информации. В области эксперимента устанавливают основные уровни и интервалы варьирования факторов. Основным или нулевым уровнем фактора называют его значение, принятое за исходное в плане эксперимента, по возможности более близкое к оптимальному значению.
Каждое сочетание уровней факторов является многомерной точкой в факторном пространстве. Сочетание основных уровней принимают за исходную точку для построения плана эксперимента. Построение плана эксперимента состоит в выборе экспериментальных точек, симметричных относительно исходной точки или, что одно и то же, центра плана.
Интервалом варьирования фактора называют число (свое для каждого фактора), прибавление которого к основному уровню дает верхний, а вычитание - нижний уровень фактора. Его выбирают так, чтобы приращение величины отклика (у) к базовому значению у0 при реализации можно было бы выделить на фоне «шума». К шагу варьирования предъявляются следующие требования:
1) где - ошибка, с которой экспериментатор фиксирует уровень фактора (=0,55%);
2) , где - границы области определения фактора. В общем случае от 10 до 60% от всего диапазона варьирования.
Для удобства записи условий эксперимента и обработки экспериментальных данных уровни факторов кодируют, преобразуют размерные факторы xi в безразмерные, нормированные факторы по выражению:
(46)
- натуральное значение i-го фактора;
- натуральное значение основного уровня i-го фактора.
Кодирование позволяет значительно облегчить расчеты, так как в этом случае нижние и верхние уровни варьирования в относительных единицах принимают равными: независимо от природы факторов, основных уровней и интервалов варьирования. Для простоты обычно записывают + (вместо +1) и - вместо (-1).
Эксперимент, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов, называют полным факторным экспериментом (ПФЭ). Если число уровней каждого фактора - m, а число факторов - k, то число всех сочетаний уровней факторов N, а, следовательно, и число опытов в ПФЭ определяется выражением:
(47)
Простейшим представлением планов факторных экспериментов для построения линейных моделей является ПФЭ при 2х уровневом варьировании типа 2k. Если в эксперименте с двумя переменными х1 и х2 каждая меняется на двух уровнях (например, при расчете потерь: х1 - напряжение в узле нагрузки 105 и 120 кВ, и нагрузка 30 МВт и 60 МВт), то все возможные комбинации варьируемых факторов будут равны N=22=4 - т.е. найдены перебором из 4х опытов. ПФЭ 22 может быть представлен матрицей (табл. 1.2), в которой число строк равно количеству опытов.
Таблица 1.2
Номер опыта, n |
х0 |
Планирование |
х1х2 |
х12 |
х22 |
yu |
Кодовое обозначение строки | |
х1 |
х2 | |||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
1 |
+ |
- |
- |
+ |
+ |
+ |
y1 |
1 |
2 |
+ |
+ |
- |
- |
+ |
+ |
y2 |
a |
3 |
+ |
- |
+ |
- |
+ |
+ |
y3 |
b |
4 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
y4 |
ab |
N=4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
В табл. 1.2 верхний уровень обозначен +1 (+), нижний -1 (-). Каждая строка матрицы относится к одному из экспериментов, гр.2 - фиктивная переменная х0=+1 (+), гр.3-4 - значения х1 и х2 - собственно планирование, гр. 8 - результаты каждого опыта (yi), гр. 5-7 - значения переменных х1 и х2 - для дальнейших расчетов, гр. 9 - кодовое обозначение строк: 1 - обе переменные на нижнем уровне, ab - обе переменные на верхнем уровне, a - соответствующая переменная х1 на верхнем уровне, b - х2 на верхнем уровне.
Кодирование сокращает запись матриц. Так ПФЭ 22 записывается следующим образом: (1), a, b, ab.
При k=2 моделью будет уравнение регрессии вида:
(48)
где: (49)
(50)
Коэффициенты регрессии, характеризующие эффекты взаимодействия:
(51)
где i, l - номера факторов; хij, xlj - кодированные значения факторов i и l в j-ом опыте.
Формулы (49), (50), (51) получены по МНК.
Матрица планирования для 3х переменных на 2х уровнях получается из матрицы 22 при повторении ее дважды: один раз при значении х3 - на нижнем уровне, второй раз - на верхнем. Это формально равносильно умножению кодовой записи матрицы один раз на единицу, второй - на с. ПФЭ 23 в кодовом виде записывается: (1), a, b, ab, c, ac, bc, abc.
Схема построения матрицы при увеличении числа факторов от 2 до 3 представлена в табл. 1.3.
Таблица 1.3
Номер опыта |
х0 |
х1 |
х2 |
х3 |
1 |
+ |
+ |
+ |
+ |
2 |
+ |
- |
+ |
+ |
3 |
+ |
+ |
- |
+ |
4 |
+ |
- |
- |
+ |
5 |
+ |
+ |
+ |
- |
6 |
+ |
- |
+ |
- |
7 |
+ |
+ |
- |
- |
8 |
+ |
- |
- |
- |
Графическая интерпретация - куб с 8 вершинами.
С ростом числа факторов число опытов растет по показательной функции N=2k и быстро наступает избыточность числа экспериментов по отношению к числу коэффициентов линейной модели. Если можно ограничиться линейным приближением модели, т.е. получить адекватную модель в виде полинома: то число опытов можно резко сократить в результате ДФЭ - дробного факторного эксперимента.