36. Статистические модели процессов. Понятие активный эксперимент.

Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану (используется планирование эксперимента), при этом предусматривается одновременное изменение всех параметров влияющих на процесс, что позволяет сразу установить силу взаимодействия параметров и сократить число опытов.

Мат моделью явл функция отклика связывающая параметр оптимизации, характеризующая результаты эксперимента с переменными, которые варьировались при проведении опыта.

36. Статистические модели процессов. Понятие пассивный эксперимент.

Пассивный эксперимент явл традиционным методом в соответствии с которым ставится большая серия опытов с поочередным варьированием каждых переменных. К ним относятся: сбор исходного статистического мат-ла в режиме нормальной эксплуатации на промышленном объекте. В этом случае обработка опытных данных для получения модели проводится методами классического регрессионного и корреляционного анализа.

Мат моделью явл функция отклика связывающая параметр оптимизации, характеризующая результаты эксперимента с переменными, которые варьировались при проведении опыта.

36. Эволюционное планирование эксперимента в производственных условиях. Смысл, план эксперимента.

Планирование эксперимента в условиях крупномасштабных высокопроизводительных предприятий, где недопустимо сильное изменение процессов, может осуществляться при помощи эволюционного планирования процессов или оптимизации процессов (EVOP). Такое название метод получил по аналогии с биологической эволюцией, т.к в нем используются небольшие изменения независимых переменных в производственных условиях, аналогичные мутациям в процессах естественного отбора. Кибернетически этот метод представляет собой управление ТП с помощью ОС. Этот метод сводит задачу поиска оптимального решения к выделению малого изменения полезного сигнала на большом шумовом поле.

36. Понятие фаза и цикл при эволюционном планировании эксперимента.

При эволюционном планировании эксперимента задача поиска оптимального решения сводится к выделению малого изменения полезного сигнала на большом шумовом поле. При этом факторы варьируются на 2-х уровнях, реализуя полный факторный эксперимент с включением опыта в центре плана. Такой эксперимент называется циклом. Поскольку в промышленном эксперименте интервалы варьирования факторов не велики, а ошибка опыта велика, реализацией одного цикла, как правило, значимые эффекты выделить не удается. Поэтому эти циклы (опыты) повторяют по несколько раз, опыты накапливаются, а ошибка уменьшается в раз. Повторяющийся цикл образует фазу эксперимента, и после окончания каждой из фаз результаты обрабатываются. В одной фазе предусматривается столько циклов, сколько необходимо для обнаружения значимого эффекта на фоне помех. Число циклов зависит от характера повторяемости отклика и интервала варьирования. По окончанию фазы выбирается новое базовое значение варьирования переменных, затем составляется и n раз реализуется план эксперимента. При эволюционном планировании обработка результатов эксперимента обычно такая же как и в случае применения обычных факторных планов 1-го порядка. Разница состоит в том, что заранее неизвестно, сколько циклов должна содержать фаза, чтобы можно было выявить значимый эффект.