Выбор основных факторов и их уровней

В качестве факторов можно выбирать только контролируемые и управ­ляемые переменные, т.е. такие, которые исследователь может поддерживать постоянными в течение каждого опыта на заданном уровне. В число факторов должны быть включены параметры процесса, оказывающие наиболее сильное влияние на функцию отклика. Необходимо заметить, что, несмотря на всю за­манчивость и очевидные преимущества активного спланированного экспери­мента перед пассивным, в его применении имеется целый ряд трудностей, свя­занных с определенными ограничениями на его реализацию. Важнейшим усло­вием применимости этого подхода является управляемость процессов по каж­дому из выбранных факторов, т.е. возможность независимого изменения каж­дого из этих факторов и поддержания его на заданном уровне в период прове­дения опытов.

Для каждого фактора необходимо указать тот интервал изменения пара­метров, в пределах которого ставится исследование. Для этого на основе апри­орной информации устанавливаются ориентировочные значения факторов хю,

6. МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

х₂₀, ..., х_ю, ..., х_к0. Этой комбинации значений факторов соответствует точка в многомерном факторном пространстве, которая принимается за исходную точ­ку. Координаты этой точки принимаются за основной (нулевой) уровень.

Интервалом варьирования факторов называется некоторое число (каж­дое для соответствующего фактора), прибавление которого к основному уров­ню дает верхний, а вычитание - нижний пределы. Для упрощения записи усло­вий эксперимента и обработки экспериментальных данных масштабы по осям выбираются так, чтобы верхний уровень составлял +1, нижний -1, а основной -0.

Для факторов с непрерывной областью определения это достигается с помощью преобразования (кодирования) факторов:

Х[= —------ —. (6.10)

Ах[

В теории планирования экспериментов показано, что минимально необ­ходимое число уровней факторов на единицу больше порядка уравнения.

Планирование эксперимента

Рассмотрим сначала частный случай, когда функция отклика линейно за­висит от трех независимых факторов. Уравнение регрессии в этом случае име­ет вид (6.9), а план эксперимента представлен в табл. 6.3.

Таблица 6.3 Таблица полного факторного эксперимента для трех факторов

Номер опыта	План	Результат
Хо	Х1	Х2	Хз	Xi Х2	Х1 Хз	Х2 ХЗ	Xi Х2 Хз
	+1	-1	-1	-1	+ 1	+ 1	+ 1	-1	У1
	+1	+ 1	-1	-1	-1	-1	+ 1	+ 1	У2
	+1	-1	+ 1	-1	-1	+ 1	-1	+ 1	Уз
	+1	+ 1	+ 1	-1	+ 1	-1	-1	-1	У4
	+1	-1	-1	+ 1	+ 1	-1	-1	+ 1	Уб
	+1	+ 1	-1	+ 1	-1	+ 1	-1	-1	Уб
	+1	-1	+ 1	+ 1	-1	-1	+ 1	-1	У7
	+1	+ 1	+ 1	+ 1	+ 1	+ 1	+ 1	+ 1	Ув

6. МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

Здесь добавлен столбец фиктивной переменной х₀, нужный для оценки свободного члена bo. После реализации плана получают 8 уравнений с 8 неиз­вестными, их решение и даст оценку всех 8 коэффициентов регрессии b₀, b-i, ...,

Ьз, Ь12, -.., bi23-

План, в котором число опытов равно числу определяемых коэффициен­тов, называется насыщенным.

Заметим, что мы использовали все точки с "крайними" координатами, т.е. ±1, или, говоря другими словами, все возможные комбинации выбранных уров­ней. В самом деле, всех возможных комбинаций 2^к=8 (к - число факторов), и мы все их использовали. Если эксперименты проводятся только на двух уров­нях (при двух значениях факторов) и при этом в процессе эксперимента осуще­ствляются все возможные неповторяющиеся комбинации из к факторов, то по­становка опытов по такому плану носит название полного факторного экспери­мента (ПФЭ) или 2^к.

Иными словами, полный факторный эксперимент (ПФЭ) — это экспери­мент, реализующий все возможные неповторяющиеся комбинации уровней не­зависимых факторов.

Кодированный план геометрически может быть интерпретирован в виде куба, восемь вершин которого представляют собой восемь экспериментальных точек (рис.6.1).

7<	/
{	>х2	'8
	1 ;х2	*1		>2

При числе факторов к=2 построение матрицы ПФЭ не вызывает затруд­нений, при увеличении же числа факторов возникает необходимость в некоторых специ­альных приемах построения матрицы.

Первый прием основан на чередовании
знаков. В первом столбце (для xi) знаки че­
редуются поочередно. Во втором (для х₂) —
через 2, в третьем (для хз) — через 4 и т.д. по
степеням двойки 2^к. Этот подход и использо­
ван при составлении плана, представленного Рис.6.1. Геометрическое
_{в т б} изображение ПФЭ

6. МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

Второй прием основан на последовательном достраивании матрицы. Для этого при добавлении нового фактора необходимо повторить комбинации уров­ней исходного плана — сначала при значениях нового фактора на верхнем уровне, а затем — на нижнем.

Матрица ПФЭ обладает следующими свойствами:

1) свойство симметричности: алгебраическая сумма элементов вектор-
столбца каждого фактора равна нулю (за исключением столбца, соответствую­
щего свободному члену):

п

^Х~=0, (6.11)

у"-1

где i - номер фактора; j - номер опыта;

2) свойство нормирования: сумма квадратов элементов каждого столбца
равна числу опытов:

2 7=1

п

'Y_JXij^{1 =п}> (6-12)

3) свойство ортогональности: скалярное произведение всех вектор-столбцов (сумма почленных произведений элементов любых двух вектор-столбцов матрицы) равно нулю:

п

^XyX_UJ =0, i^u. (6.13)

7=1

Планы, для которых выполняется свойство 3, называют ортогональными.Благодаря этому свойству резко уменьшаются трудности, связанные с расче­том коэффициентов уравнения регрессии.

Поскольку результаты наблюдений отклика носят случайный характер, приходится в каждой точке плана проводить не один, а т* параллельных опы­тов (обычно т*=2н-4), осреднение результатов которых, как уже отмечалось, дает возможность уменьшить погрешности оценки истинного значения отклика в Vm* раз.

В каждой серии экспериментов их последовательность рандомизируется, т.е. с помощью таблиц случайных чисел определяется случайная последова-

6. МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ. ЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

тельность реализации экспериментов. Рандомизация дает возможность свести эффект некоторого случайного фактора к случайной погрешности. Это позво­ляет в определенной степени исключить предвзятость и субъективизм иссле­дователя.