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综毕
7 years ago
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1 第 5 章正交试验设计方法 5. 试验设计方法概述试验设计是数理统计学的一个重要的分支多数数理统计方法主要用于分析已经得到的数据, 而试验设计却是用于决定数据收集的方法试验设计方法主要讨论如何合理地安排试验以及试验所得的数据如何分析等例 5- 某化工厂想提高某化工产品的质量和产量, 对工艺中三个主要因素各按三个水平进行试验 ( 见表 5-) 试验的目的是为提高合格产品的产量, 寻求最适宜的操作条件对此实例该如何进行试验方案的设计呢? 表 5- 因素水平很容易想到的是全面搭配法方因素温度压力 Pa 加碱量 kg 案 ( 如图 5- 所示 ): 水平符号 T p m 此方案数据点分布的均匀性极 T (80 ) p (5.0) m (.0) 好, 因素和水平的搭配十分全面, 唯一的缺点是实验次数多达 T (00) p (6.0) m (.5) =7 次 T (0) p (7.0) m (.0) ( 指数代表个因素, 底数代表每因素有个水平 ) 因素水平数愈多, 则实验次数就愈多, 例如, 做一个 6 因素水平的试验, 就需 6 =79 次实验, 显然难以做到因此需要寻找一种合适的试验设计方法图 5- 全面搭配法方案试验设计方法常用的术语定义如下试验指标 : 指作为试验研究过程的因变量, 常为试验结果特征的量 ( 如得率纯度等 ) 例的试验指标为合格产品的产量因素 : 指作试验研究过程的自变量, 常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因如例的温度压力碱的用量水平 : 指试验中因素所处的具体状态或情况, 又称为等级如例的温度有个水平温度用 T 表示, 下标表示因素的不同水平, 分别记为 T T T 常用的试验设计方法有 : 正交试验设计法均匀试验设计法单纯形优化法双水平单纯形优化法回归正交设计法序贯试验设计法等可供选择的试验方法很多, 各种试

2 验设计方法都有其一定的特点所面对的任务与要解决的问题不同, 选择的试验设计方法也应有所不同由于篇幅的限制, 我们只讨论正交试验设计方法 5. 正交试验设计方法的优点和特点用正交表安排多因素试验的方法, 称为正交试验设计法其特点为 : 完成试验要求所需的实验次数少数据点的分布很均匀可用相应的极差分析方法方差分析方法回归分析方法等对试验结果进行分析, 引出许多有价值的结论从例可看出, 采用全面搭配法方案, 需做 7 次实验那么采用简单比较法方案又如何呢? 先固定 T 和 p, 只改变 m, 观察因素 m 不同水平的影响, 做了如图 -() 所示的三次实验, 发现 m=m 时的实验效果最好 ( 好的用表示 ), 合格产品的产量最高, 因此认为在后面的实验中因素 m 应取 m 水平图 5- 简单比较法方案固定 T 和 m, 改变 p 的三次实验如图 5-() 所示, 发现 p=p 时的实验效果最好, 因此认为因素 p 应取 p 水平固定 p 和 m, 改变 T 的三次实验如图 5-() 所示, 发现因素 T 宜取 T 水平因此可以引出结论 : 为提高合格产品的产量, 最适宜的操作条件为 Tpm 与全面搭配法方案相比, 简单比较法方案的优点是实验的次数少, 只需做 9 次实验但必须指出, 简单比较法方案的试验结果是不可靠的因为, 在改变 m 值 ( 或 p 值, 或 T 值 ) 的三次实验中, 说 m( 或 p 或 T ) 水平最好是有条件的在 T T,p p 时,m 水平不是最好的可能性是有的在改变 m 的三次实验中, 固定 T =T,p =p 应该说也是可以的, 是随意的, 故在此方案中数据点的分布的均匀性是毫无保障的用这种方法比较条件好坏时, 只是对单个的试验数据进行数值上的简单比较, 不能排除必然存在的试验数据误差的干扰运用正交试验设计方法, 不仅兼有上述两个方案的优点, 而且实验次数少, 数据点分布均匀, 结论的可靠性较好正交试验设计方法是用正交表来安排试验的对于例适用的正交表是 L 9 ( ), 其试验安排见表 5- 所有的正交表与 L 9 ( ) 正交表一样, 都具有以下两个特点 : () 在每一列中, 各个不同的数字出现的次数相同在表 L 9 ( ) 中, 每一列有三个水平, 水平都是各出现次 () 表中任意两列并列在一起形成若干个数字对, 不同数字对出现的次数也都相同在表 L( 9 ) 中, 任意两列并列在一起形成的数字对共有 9 个 :(,),(,),(,),(,), (,),(,),(,),(,),(,), 每一个数字对各出现一次

3 表 5- 试验安排表列号试验号因素温度压力 Pa 加碱量 kg 符号 T p m (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) (T ) (p ) (m ) 这两个特点称为正交性正是由于正交表具有上述特点, 就保证了用正交表安排的试验方案中因素水平是均衡搭配的, 数据点的分布是均匀的因素水平数愈多, 运用正交试验设计方法, 愈发能显示出它的优越性, 如上述提到的 6 因素水平试验, 用全面搭配方案需 79 次, 若用正交表 L 7 ( ) 来安排, 则只需做 7 次试验在化工生产中, 因素之间常有交互作用如果上述的因素 T 的数值和水平发生变化时, 试验指标随因素 p 变化的规律也发生变化, 或反过来, 因素 p 的数值和水平发生变化时, 试验指标随因素 T 变化的规律也发生变化这种情况称为因素 T p 间有交互作用, 记为 T p 5. 正交表使用正交设计方法进行试验方案的设计, 就必须用到正交表正交表请查阅有关参考书 5.. 各列水平数均相同的正交表各列水平数均相同的正交表, 也称单一水平正交表这类正交表名称的写法举例如下 : L 9 ( ) 正交表的列数每一列的水平数实验的次数正交表的代号各列水平均为的常用正交表有 :L ( ), L 8 ( 7 ), L ( ), L 6 ( 5 ), L 0 ( 9 ), L ( ) 各列水平数均为的常用正交表有 :L 9 ( ), L 7 ( ) 各列水平数均为的常用正交表有 :L 6 ( 5 ) 各列水平数均为的常用正交表有 :L 5 (5 6 )

4 5.. 混合水平正交表各列水平数不相同的正交表, 叫混合水平正交表, 下面就是一个混合水平正交表名称的写法 : L 8 ( ) 水平列的列数为水平列的列数为实验的次数正交表的代号 L 8 ( ) 常简写为 L 8 ( ) 此混合水平正交表含有个水平列, 个水平列, 共有 +=5 列 5.. 选择正交表的基本原则一般都是先确定试验的因素水平和交互作用, 后选择适用的 L 表在确定因素的水平数时, 主要因素宜多安排几个水平, 次要因素可少安排几个水平 () 先看水平数若各因素全是水平, 就选用 L( * ) 表 ; 若各因素全是水平, 就选 L( * ) 表若各因素的水平数不相同, 就选择适用的混合水平表 () 每一个交互作用在正交表中应占一列或二列要看所选的正交表是否足够大, 能否容纳得下所考虑的因素和交互作用为了对试验结果进行方差分析或回归分析, 还必须至少留一个空白列, 作为误差列, 在极差分析中要作为其他因素列处理 () 要看试验精度的要求若要求高, 则宜取实验次数多的 L 表 () 若试验费用很昂贵, 或试验的经费很有限, 或人力和时间都比较紧张, 则不宜选实验次数太多的 L 表 (5) 按原来考虑的因素水平和交互作用去选择正交表, 若无正好适用的正交表可选, 简便且可行的办法是适当修改原定的水平数 (6) 对某因素或某交互作用的影响是否确实存在没有把握的情况下, 选择 L 表时常为该选大表还是选小表而犹豫若条件许可, 应尽量选用大表, 让影响存在的可能性较大的因素和交互作用各占适当的列某因素或某交互作用的影响是否真的存在, 留到方差分析进行显著性检验时再做结论这样既可以减少试验的工作量, 又不致于漏掉重要的信息 5.. 正交表的表头设计所谓表头设计, 就是确定试验所考虑的因素和交互作用, 在正交表中该放在哪一列的问题 () 有交互作用时, 表头设计则必须严格地按规定办事因篇幅限制, 此处不讨论, 请查阅有关书籍 () 若试验不考虑交互作用, 则表头设计可以是任意的如在例 5- 中, 对 L 9 ( ) 表头设计, 表 5- 所列的各种方案都是可用的但是正交表的构造是组合数学问题, 必须满足 5. 中所述的特点对试验之初不考虑交互作用而选用较大的正交表, 空列较多时, 最好仍与有交互作用时一样, 按规定进行表头设计只不过将有交互作用的列先视为空列, 待

5 试验结束后再加以判定表 5- L 9 ( ) 表头设计方案列号方案 T 空 m p p T 空 m m p T 空空 m p T 5. 正交试验的操作方法 () 分区组对于一批试验, 如果要使用几台不同的机器, 或要使用几种原料来进行, 为了防止机器或原料的不同而带来误差, 从而干扰试验的分析, 可在开始做实验之前, 用 L 表中未排因素和交互作用的一个空白列来安排机器或原料与此类似, 若试验指标的检验需要几个人 ( 或几台机器 ) 来做, 为了消除不同人 ( 或仪器 ) 检验的水平不同给试验分析带来干扰, 也可采用在 L 表中用一空白列来安排的办法这样一种作法叫做分区组法 () 因素水平表排列顺序的随机化如在例 5- 中, 每个因素的水平序号从小到大时, 因素的数值总是按由小到大或由大到小的顺序排列按正交表做试验时, 所有的水平要碰在一起, 而这种极端的情况有时是不希望出现的, 有时也没有实际意义因此在排列因素水平表时, 最好不要简单地按因素数值由小到大或由大到小的顺序排列从理论上讲, 最好能使用一种叫做随机化的方法所谓随机化就是采用抽签或查随机数值表的办法, 来决定排列的别有顺序 () 试验进行的次序没必要完全按照正交表上试验号码的顺序为减少试验中由于先后实验操作熟练的程度不匀带来的误差干扰, 理论上推荐用抽签的办法来决定试验的次序 () 在确定每一个实验的实验条件时, 只需考虑所确定的几个因素和分区组该如何取值, 而不要 ( 其实也无法 ) 考虑交互作用列和误差列怎么办的问题交互作用列和误差列的取值问题由实验本身的客观规律来确定, 它们对指标影响的大小在方差分析时给出 (5) 做实验时, 要力求严格控制实验条件这个问题在因素各水平下的数值差别不大时更为重要例如, 例 5- 中的因素 ( 加碱量 )m 的三个水平 :m =.0,m =.5,m =.0, 在以 m=m =.5 为条件的某一个实验中, 就必须严格认真地让 m =.5 若因为粗心和不负责任, 造成 m =. 或造成 m =.0, 那就将使整个试验失去正交试验设计方法的特点, 使极差和方差分析方法的应用丧失了必要的前提条件, 因而得不到正确的试验结果 5.5 正交试验结果分析方法正交试验方法之所以能得到科技工作者的重视并在实践中得到广泛的应用, 其原因不仅在于能使试验的次数减少, 而且能够用相应的方法对试验结果进行分析并引出许多有价值的结论因此, 有正交试验法进行实验, 如果不对试验结果进行认真的分析, 并引出应该引出的结论, 那就失去用正交试验法的意义和价值

6 5.5. 极差分析方法下面以表 5- 为例讨论 L ( ) 正交试验结果的极差分析方法极差指的是各列中各水平对应的试验指标平均值的最大值与最小值之差从表 5- 的计算结果可知, 用极差法分析正交试验结果可引出以下几个结论 : () 在试验范围内, 各列对试验指标的影响从大到小的排队某列的极差最大, 表示该列的数值在试验范围内变化时, 使试验指标数值的变化最大所以各列对试验指标的影响从大到小的排队, 就是各列极差 D 的数值从大到小的排队 () 试验指标随各因素的变化趋势为了能更直观地看到变化趋势, 常将计算结果绘制成图 () 使试验指标最好的适宜的操作条件 ( 适宜的因素水平搭配 ) ( ) 可对所得结论和进一步的研究方向进行讨论表 5- L ( ) 正交试验计算列号试验指标 y i 试验号 n= y y y y Ⅰ Ⅰ =y +y Ⅰ =y +y Ⅰ =y +y Ⅱ Ⅱ =y +y Ⅱ =y +y Ⅱ =y +y k k = k = k = Ⅰ/ k Ⅰ / k Ⅰ / k Ⅰ / k Ⅱ/ k 极差 (D ) Ⅱ / k max{ }-min{ } Ⅱ / k max{ }-min{ } Ⅱ / k max{ }-min{ } 注 : Ⅰ 第列水平所对应的试验指标的数值之和 ; Ⅱ 第列水平所对应的试验指标的数值之和 ; k 第列同一水平出现的次数等于试验的次数 (n) 除以第列的水平数 Ⅰ/ k 第列水平所对应的试验指标的平均值 ; Ⅱ/ k 第列水平所对应的试验指标的平均值 ; D 第列的极差等于第列各水平对应的试验指标平均值中的最大值减最小值, 即 D =max{Ⅰ/ k,Ⅱ/ k, }-min{ Ⅰ/ k,Ⅱ/ k, } 5.5. 方差分析方法计算公式和项目试验指标的加和值 = n i= y i, 试验指标的平均值 y = n n i= y i, 以第列为例 :

7 ⑴ Ⅰ 水平所对应的试验指标的数值之和 ⑵ Ⅱ 水平所对应的试验指标的数值之和 ⑶ ⑷ k 同一水平出现的次数等于试验的次数除以第列的水平数 ⑸ Ⅰ/ k ⑹ Ⅱ/ k ⑺ 水平所对应的试验指标的平均值水平所对应的试验指标的平均值以上 7 项的计算方法同极差法 ( 见表 5-) ⑻ 偏差平方和 S = k I k y + k II k y + k ⑼ f 自由度 f = 第列的水平数 - ⑽ V 方差 V =S /f III k y + L ⑾ Ve 误差列的方差 Ve =Se /fe 式中,e 为正交表的误差列 ⑿ F 方差之比 F =V /Ve ⒀ 查 F 分布数值表 (F 分布数值表请查阅有关参考书 ) 做显著性检验 ⒁ 总的偏差平方和 S = ( y i y) 总 n i= ⒂ 总的偏差平方和等于各列的偏差平方和之和即式中,m 为正交表的列数若误差列由 5 个单列组成, 则误差列的偏差平方和 Se 等于 5 个单列的偏差平方和之和, 即 :Se =Se +Se +Se +Se +Se5 ; 也可用 Se =S 总 +S,, 来计算, 其中 S,, 为安排有因素或交互作用的各列的偏差平方和之和可引出的结论与极差法相比, 方差分析方法可以多引出一个结论 : 各列对试验指标的影响是否显著, 在什么水平上显著在数理统计上, 这是一个很重要的问题显著性检验强调试验在分析每列对指标影响中所起的作用如果某列对指标影响不显著, 那么, 讨论试验指标随它的变化趋势是毫无意义的因为在某列对指标的影响不显著时, 即使从表中的数据可以看出该列水平变化时, 对应的试验指标的数值与在以某种规律发生变化, 但那很可能是由于实验误差所致, 将它作为客观规律是不可靠的有了各列的显著性检验之后, 最后应将影响不显著的交互作用列与原来的误差列合并起来组成新的误差列, 重新检验各列的显著性 5.6 正交试验方法在化工原理实验中的应用举例例 5- 为提高真空吸滤装置的生产能力, 请用正交试验方法确定恒压过滤的最佳操作条件其恒压过滤实验的方法原始数据采集和过滤常数计算等见过滤实验部分影响实验的主要因素和水平见表 5-5(a) 表中 Δp 为过滤压强差 ;T 为浆液温度 ;w 为浆液 S 总 = m = S

8 质量分数 ;M 为过滤介质 ( 材质属多孔陶瓷 ) 解 :() 试验指标的确定 : 恒压过滤常数 K(m /s) () 选正交表 : 根据表 5-5(a) 的因素和水平, 可选用 L 8 ( ) 表 () 制定实验方案 : 按选定的正交表, 应完成 8 次实验实验方案见表 5-5(b) ( ) 实验结果 : 将所计算出的恒压过滤常数 K(m /s) 列于表 5-5(b) 表 5-5(a) 过滤实验因素和水平因素压强差 /kpa 温度 / 质量分数过滤介质符号 Δp T w M.9 ( 室温 )8 稀 ( 约 5%) G * 水平.9.90 ( 室温 +5) 浓 ( 约 0%) G * 5.88 * G G 为过滤漏斗的型号过滤介质孔径 :G 为 0~50μm G 为 6~0μm 表 -5(b) 正交试验的试验方案和实验结果列号 = 5 6 因素 Δp T w M e K(m /s) 试验号水平 (5) 指标 K 的极差分析和方差分析 : 分析结果见表 5-5(c) 以第列为例说明计算过程 : Ⅰ = = Ⅱ = = k= Ⅰ / k = /= Ⅱ/ k = /= D = = ΣK= K = S =k(Ⅰ/ k - K) +k(Ⅱ/ k - K) =( ) +( ) =.8 0-7

9 f = 第二列的水平数 -=-= V =S /f = /= S e =S 5 =k5(Ⅰ5/ k 5 - K ) +k5(Ⅱ5/ k 5 - K ) =( ) +( ) = f e =f 5 = V e =S e /f e = /= F =V /V e = / =0. 查 F 分布数值表可知 : F(а=0.0,f =,f =)=05 > F F(а=0.05,f =,f =)=6. >F F(а=0.0,f =,f =)=9.9 < F F(а=0.5,f =,f =)=5.8 < F ( 其中 :f 为分子的自由度,f 分母的自由度 ) 所以第二列对试验指标的影响在 α =0.0 水平上显著其他列的计算结果见表 -5(c) 表 5-5 ( c ) K 的极差分析和方差分析列号 = 5 6 因素 Δp T w M e K(m /s) 项目 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ k Ⅰ/ k Ⅱ/ k Ⅲ/ k Ⅳ/ k D S f V F F 0.0 F 0.05 F 0.0 F ΣK= (m /s) K = (m /s) 显著性 *(0.0) *(0.0) *(0.05) 0*(0.5) (6) 由极差分析结果引出的结论 : 请同学们自己分析

10 (7) 由方差分析结果引出的结论第列上的因素 Δp T 在 α =0.0 水平上显著 ; 第列上的因素 w 在 α =0.05 水平上显著 ; 第列上的因素 M 在 α =0.5 水平上仍不显著各因素水平对 K 的影响变化趋势见图 5- 图 5- 是用表 5-5(a) 的水平因素和表 5-5(c) 的 Ⅰ/ k Ⅱ/ k Ⅲ/ k Ⅳ/ k 值来标绘的从图中可看出 : A. 过滤压强差增大,K 值增大 ; B. 过滤温度增大,K 值增大 ; C. 过滤浓度增大,K 值减小 ; D. 过滤介质由水平变为水平, 多孔陶瓷微孔直径减小, K 值减小因为第列对 K 值的影响在 α =0.5 水平上不显著, 所以此变化趋势是不可信的图 5- 指标随因素的变化趋势适宜操作条件的确定由恒压过滤速率议程式可知, 试验指标 K 值愈大愈好为此, 本例的适宜操作条件是各水平下 K 的平均值最大时的条件 : 过滤压强差为水平,5.88kPa 过滤温度为水平, 过滤浆液浓度为水平, 稀滤液过滤介质为水平或水平 ( 这是因为第列对 K 值的影响在 α =0.5 水平上不显著为此可优先选择价格便宜或容易得到者 ) 上述条件恰好是正交表中第 8 个试验号