CN1165862C - 有偏重的实验设计方法 - Google Patents

Abstract

一种用于有偏重的实验设计的方法。该方法包括下述步骤：确定可调变量及它们的交互作用的等级；以及，为了控制制造过程的目的，利用制造可调变量及它们的交互作用的等级采用有偏重的实验设计。

Description

有偏重的实验设计方法

发明领域

本发明涉及实现考虑可调变量的重要性的工业实验设计的方法。

背景技术

有关制造过程的重要查询是确定过程是在控制之中还是失去控制，其目的是实行将失去控制的过程带回控制中的紧急措施。

工业实验设计(DOE)概念包含从事上述查询的已知技术。简言之，可利用DOE技术来达到新的制造过程的正确说明，借此能够恢复失去控制的过程，对于这一点的进一步一般性说明，可参考DouglasC.Montgomery、John Wiley & Sons的“实验设计与分析”，1996。

我们的工作集中在上文中的代表DOE控制技术的性能与生命力的评定，为此公开了能有利地改进它们性能的新颖方法。

关于这一方面，所有实验技术的现有设计都包含一种不言自明的基本法则，这便是认为所有可调变量都具有同等重要性的观念。作为这一法则的后果，所有实验技术的已知设计都是不偏不倚的及并不(也不能)给予任一可调变量或变量组优先。同时在实践中，工艺工程师则认识到变量的相对重要性，但这一认识对于上述不言自明的法则是无能为力的。

我们发现，与现有技术相反，适当地使用可调变量的先有认识，即有偏重的构造，能用来实现包含这种可调变量的先有认识的实验技术的设计并借此表明改进的性能。

发明概述

根据我们的发现，第一方面我们公开包含下述步骤的方法：

(1)确定制造可调变量的等级及它们的交互作用；以及

(2)为控制制造过程的目的，采用利用制造可调变量的等级及它们的交互作用的有偏重的实验设计。

在第二方面中，我们公开了

通过有偏重的实验设计控制制造过程的方法，以便考虑可调变量的重要性及它们的交互作用的先有知识，该方法包括下述步骤：

(1)选择实验设计点数n；

(2)选择要包含在设计中的可调变量间的所要求的最大数量的交互作用；

(3)赋予加权值给各可调变量以及它们的所有交互直到达到步骤

(2)中所指定的最大数量；

(4)按照它们的加权值排定所有可调变量及它们的交互作用的等级以建立递降加权值的排序表；

(5)规一化加权值使它们之和为1；

(6)用在步骤(1)中指定的实验点数n去乘规一化的加权值以获得分配给各可调变量及它们的所选择的交互作用的实验设计点数；以及

(7)分配值给各可调变量及各所选择的交互作用。

相对于实验技术的先有技术设计，所定义的发明具有显著的优点，其中包括：

(1)在影响改进的实验点选择中利用制造过程的先有知识；

(2)通过将实验点限制在希望的数目上并按照它们的等级加权值

将它们分配给所选择的变量及交互作用，以减少实验点的数目；

(3)通过与它们的重要性成比例地重新分布它们的实验点来修正已有的实验设计；

以及

(4)通过不分配实验点给不重要的变量而从设计中自动删除不重要的变量与/或交互作用。

附图简述

本发明示出在附图中，其中：

图1与2分别包括说明本发明的实例的对称(不偏重)及不对称(有所偏重的)实验设计。

实施例描述

首先陈述一般性考虑的概要来进行本发明的详细描述；然后明确表达主要参照本发明的上述第二方面的较佳方法；最后，公开本发明的一个实例。

如上面公开的，本发明的一个方面包括为了使用这一知识，来实现能利用先有过程知识的实验设计的目的，而排定可调变量的等级。

本发明的另一方面是根据可调变量及它们的交互作用的数目、交互作用级及等级指定实验点的位置与值以达到改进的实验设计。

因而，假定为了可以改进其性能而现有的制造过程需要实验设计的服务，并假定所述可调变量的重要性的先有知识是已知的，最好实现下述过程：

(1)选择实验点的总数。这通常是通过选择确定实验点的数目的传统实验设计来进行的。它也能通过诸如时间限制或财务限制等外部条件来选择。

(2)选择与实验点的总数相应的可调变量交互作用的最高级。根据对过程的先有知识给予可调变量及它们的交互作用(到最高级)加权值。

(3)与它们的加权值成比例地在可调变量及它们的交互作用之间分配实验点的总数。按照传统方法将值赋予这些实验点，或者分配其它所希望的值。这便完成了设计。

较佳方面

本发明在上述第二方面中包括7个步骤。

步骤(1)最好包括利用过程的先有知识选择实验点的数目，及最好包括使用已知实验设计所确定的实验点数目。

步骤(2)最好包括累积使用主效应(main effect)、双向交互作用(2-way interaction)、三向交互作用(3-way interaction)或更高的交互作用中至少一种来选择要包含在设计中的交互作用的最大数目。

步骤(3)最好包括根据制造过程的先有知识，最好根据对过程性能的相应相关性的计算来分配加权值。

步骤(4)最好包括去掉带有小于规定值的参数，而步骤(5)最好包括将其除以所有加权值之和而规一化各加权值。

步骤(6)最好包括(四舍五入)所述步骤(6)中的小数值来得出整数值。

步骤(7)最好包括按照标准实验设计的编码将值赋予所选择的变量及所选择的交互作用。

实例

制造过程具有两个变量。希望以不多于10个点、带有主效应及多到双向交互作用及使用各变量的多达三级来实现实验设计。传统的实验设计将是需要3**2＝9个实验点的三因子设计。三级的编码值为-1，0与1，因此传统的(不偏重)3因子设计为：

X1    X2

-1    -1

-1      0

-1      1

0       -1

0       0

0       1

1       -1

1       0

1       1

这一设计示出在图1中数字10中。注意这一设计在两个变量中是完全对称的(不偏重的)。

假定过程的先有知识表明第一变量(X1)具有加权值10，第二(X2)具有加权值4及X1与X2之间的交互作用具有加权值6，总数为20的规一化加权值分别是0.5、0.2及0.3。对于9点该分配是4.5、1.8与2.7点，它们对X1四舍五入到5，对X2为2及对X1与X2之间的交互作用为3(一共10个点)。因此，我们的发明需要10点设计：

X1      X2

-2      0

-1      0

0       0

1       0

2       0

0       -1

0       1

-1      -1

1       1

0       0

这一设计示出在图2数字12中。注意这一设计以两个变量及它们的交互作用的正确比例不对称(有偏重的)。

还注意设计在原点(0，0)上的重复。这是实验设计中的常规做法，其中为估算过程变化率重复实验点。这里是自动出现的。

Claims (10)

1.一种用于有偏重的实验设计的方法，其中考虑了可调变量及它们的交互作用的重要性的先有知识，该方法包括下述步骤：

(1)选择实验设计点的数目n；

(2)选择要包含在设计中的可调变量之间的所希望的最大交互作

   用数目；

(3)为每个可调变量及它们所有的交互作用赋予加权值，直到在

   步骤(2)中选择的最大数目；

(4)按照它们的加权值来确定所有可调变量及它们的交互作用的

   等级，以建立递降加权值的排序表；

(5)规一化加权值使它们之和为1；

(6)将规一化的加权值乘以在步骤(1)中选择的实验点数目n，

   以获得赋予每个可调变量及它们的所选择的交互作用的实

   验设计点的数目；以及

(7)赋值给每个可调变量及每个所选择的交互作用。

2.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(1)包括利用过程的先有知识来选择实验点的数目。

3.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(1)包括采用由已知实验设计规定的点数。

4.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(2)包括累积地使用主效应、双向交互作用、三向交互作用或更高交互作用中的至少一种来选择将要包含在设计中的交互作用的最大数目。

5.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(3)包括根据制造过程的先有知识来赋予加权值。

6.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(3)包括根据对过程性能的相应相关性进行计算来赋予加权值。

7.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(4)包括去掉其加权值小于规定值的参数。

8.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(5)包括通过将每个加权值除以所有加权值之和来使其规一化。

9.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(6)包括四舍五入所述步骤(6)中的小数值以获得整数值。

10.按照权利要求1的方法，其特征在于步骤(7)包括按照标准实验设计的编码来赋值给所选择的变量及所选择的交互作用。

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