(中国电子科技集团第三十八研究所 安徽合肥 230088)
摘要：介绍了实验设计的工作原理类型及选择流程和Minitab软件应用范围,利用实验设计来确定过程控制的最优解,并通过Minitab软件来实现具体过程。它操作简单、易于掌握、计算精确、兼容性好，值得在正交试验设计及数据处理中应用和推广。
关键词：Minitab；最优解；正交试验设计；数据处理
1、Minitab概述
Minitab于1972年成立于美国的宾夕法尼亚大学。Minitab软件是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，被广泛应用于全球100多个国家的4 800 多所高校。Minitab功能菜单包括假设检验(参数检验和非参数检验)、回归分析、方差分析、时间序列分析、图表、SPC、试验设计(design of experiment，DOE)、测量系统分析(measurement system analysis，MSA)、可靠性分析、多变量分析等，具有强大的运算功能和统计分析能力，是持续质量改进的良好工具。
2.实验设计（DOE）工作原理
实验设计(DOE)是一种研究与处理多因素试验的科学方法。六西格玛是研究作用因素与关键质量之间关系的方法论。六西格玛方法把任何活动都看作一个过程，如设计过程、生产过程、检查过程、交货过程、服务过程等。过程的某个输出可能是我们和客户都特别关注的。但影响过程输出的因素往往很多，实验设计方法就是一种同时研究多个输入因素对输出的影响的方法，它是通过科学的分析产生合理的实验设计方案，达到如下的效果：确定对结果有最大影响的关键少数因素，量化因素的效果以及它们之间的交互作用。
3、实验设计类型及选择流程
（1）实验设计类型
实验设计类型一般分为全因子、部分因子、筛选设计、响应曲面等。全因子设计, 即是对所有因子的组合及相互作用都进行实验的设计方案。全因子设计往往在对流程知识状况掌握程度高，因子个数为1-7个，需要分析出所有因子关系，且分辨率需要很高时使用。部分因子实验设计，即对部分因子的组合及相互作用进行实验的设计方案，其方法是在满意实验条件与目标的情况下，减少对Y影响较少的实验组合，形成最佳的实验设计方案。一般在完成筛选实验后，根据实际情况，还需要对关键因子进行全因子或响应曲面实验。对以上实验设计类型的应用条件及类型可总结如表1所示。
表1 实验设计类型的应用条件及选择
（2）实验设计的选择流程
实验设计的选择流程如图1所示。
4、正交试验原理
正交试验设计以概率论、数理统计和实践经验为基础，利用规格化的正交表，科学地挑选试验条件，合理安排实验，是目前最常用的试验设计方法之一，对于多因素、多水平的试验具有设计简便、节省试验单元而统计效率高等特点。在正交试验设计中，为达到减少试验次数的目的，一般会尽量选用较小的正交表，在正交表上尽可能安排最多的因素，并且试验一般不设重复，统计分析时，利用研究因素的水平重复作为“隐重复”，将空列或均方差较小的列作为“误差列”进行方差分析，但这种情况必须是在了解各因素间无交互作用或忽视其交互作用的前提下进行。当正交表的各列都已安排满因素或交互作用，没有空列，也无经验误差可供参考时，为了估价试验误差和进行方差分析，就需要进行重复试验；或者正交表的列虽未安排满，但为了提高统计分析精确性和可靠性，往往也进行重复试验。所谓重复试验，就是在安排试验时，将同一处理试验重复若干次，从而得到同一条件下的若干次试验数据。在数据处理上，不能直接取重复试验结果的平均数作为反应变量，而应该以原始数据作为反应变量进行分析。下面以常用的3因素2水平正交设计L8(23)为例，来介绍Minitab软件在有重复试验的正交试验设计中的具体应用。
5、案例分析
确认合理汽相潜热参数指标，确定三个实验因子两个水平，所以选择8游程全因子设计，同时安排3次中心点。
实验结果显示，R-Sq=98.89%,R-Sq(预测)=69.83%，二者间差距较大。说明如果使用现在的模型，则有较多的点与模型差距较大，模型还应进一步改进，将因子的交互效应不显著的项从模型中删除，重新拟合模型。确认主效应的显著性，并考虑最优设置。
从图中可以看出，因子A(汽相液量)、B(焊接温度)、C(焊接时间)三者回归线较陡，故主效应影响确实显著；为了使效应达到最大，A、B因子都是取值越大越好，即因子A(汽相液量)应取上限600ml，因子B(焊接温度)应取上限220℃，同时焊接时间选择60s。
将Minitab软件中的田口设计模块和方差分析模块用于有重复试验的正交试验设计中，可快捷地实现正交试验设计，直观、快速、准确地进行数据分析，集实验设计、结果数值分析、图表直观分析于一体，体现了一种工具多种功能利用的时效性，实验设计和分析更简单化，因此使用Minitab 软件进行正交设计及数据处理具有推广和普及的价值。
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论文作者:张伟
论文发表刊物:《电力设备》2017年第34期
论文发表时间:2018/5/14
标签：正交论文; 因子论文; 因素论文; 方差论文; 过程论文; 数据处理论文; 软件论文; 《电力设备》2017年第34期论文;