正交实验法(OTDM)
正交实验法的操作流程
正交实验法的操作流程
正交实验法是一种常用的多因素试验设计方法，它能够同
时考虑多个因素对试验结果的影响。
操作流程如下：
1. 确定实验目标和问题：明确需要研究的问题，确定试验
的目标，以及需要考察的因素和水平。
2. 确定因素和水平：确定需要考察的因素及其不同水平。
一般情况下，每个因素的水平应该是等间隔的，且水平数
量应为2的整数次幂。
3. 构建正交表：使用适当的正交表（例如拉丁方或Taguchi表）来设计实验方案。
正交表可以使得各个因素
在不同水平的组合下均匀分布，并且相互之间没有相关性。
4. 进行试验：按照正交表中的设计进行试验，对每个因素
按照正交表所规定的水平进行设定。
5. 收集数据：对每个试验条件下的因素进行观察和测量，收集实验数据。
6. 进行分析：使用统计方法对实验数据进行分析，确定各个因素对试验结果的影响程度，并找出最佳水平组合。
7. 做出结论：根据实验结果得出结论，回答研究问题，并提出进一步的建议和改进计划。
8. 验证结果：对得出的结论进行验证，可以通过重复试验来检验结果的可靠性和一致性。
以上是正交实验法的基本操作流程，根据实际情况可以进行适当的调整和改进。
正交实验设计在高压煤气化过程中的应用
正交实验设计在高压煤气化过程中的应用高压煤气化技术是一种能够将煤转化为化学品和能源的重要途径，目前已经成为世界各国推广应用的主要技术之一。
然而，由于煤气化涉及到复杂的化学反应和工艺控制，因此其操作难度和成本较高，因此在煤气化过程的控制和优化方面，需要引入一些先进的设计和分析方法来提高生产效率和产品质量。
正交实验设计技术就是一种非常有效的方法，可以帮助煤气化工艺工程师进行系统的试验规划和数据分析，以减少试验成本和提高试验效率。
下面将详细介绍正交实验设计在高压煤气化过程中的具体应用和优势。
一、正交实验设计的基本概念和原理正交实验设计（Orthogonal experimental design）是一种多因素、多水平的实验设计方法，也被称为田口方法（Taguchi Method）。
它的主要特点是通过对试验因素进行合理分组，采用正交表来安排试验方案，从而避免了重复测试和浪费试验资源的情况，大大提高了实验效率和准确性。
正交实验设计在实验设计、数据分析和优化控制等方面具有广泛的应用，不仅适用于基础科学研究，还可以广泛应用于工业生产过程的优化和控制。
二、在高压煤气化过程中，控制气化反应的温度、压力、流速等参数是非常重要的。
通过合理的设计和优化，可以改善气化反应产物的质量和产率，并提高能源利用效率。
在这样的情况下，正交实验设计是一种非常有效的试验方法。
下面将给出正交实验设计在高压煤气化过程中的具体应用案例。
1. 正交试验方案设计首先，需要选定若干因素，根据因素的不同水平，可以得到不同的因素水平组合。
在本文中，我们选取以下因素进行试验设计，以期达到最佳气化效果的目的：*温度（℃）：300、350、400；*压力（MPa）：5、8、10；*流速（m/s）：0.2、0.4、0.6然后，根据以上因素和水平设计正交表，试验方案如下：试验号温度压力流速 F1产率 F2产率 F3产率1 300 5 0.2 … … …2 350 5 0.4 … … …3 400 5 0.6 … … …4 300 8 0.4 … … …5 350 8 0.6 … … …6 400 8 0.2 … … …7 300 10 0.6 … … …8 350 10 0.2 … … …9 400 10 0.4 … … …通过上述设计，一共得到9组试验方案，可以通过正交试验进行试验实施和数据收集。
正交试验设计
正交试验设计1. 什么是正交试验设计？正交试验设计（Orthogonal Experimental Design）是一种实验设计方法，旨在通过少量试验点，充分收集实验数据，从而减少实验变量的数量，提高实验效率。
正交试验设计适用于产品工艺改进、优化设计、参数选择以及产品性能分析等场景。
正交试验设计的核心思想是通过合理的设计选择，通过改变实验因素的组合，以及试验点数的把握，实现大量试验数据的获取。
在正交试验设计中，通过选择一组适当的实验因素、水平和试验点数，保证实验结果具有可靠性和有效性。
2. 正交试验设计的原理正交试验设计的原理是通过合理选取试验因素的水平，使得因素之间的影响相互独立，避免因素之间的干扰，以确保实验结果的可靠性和有效性。
正交试验设计使用正交表作为设计工具，正交表是由一组正交矩阵构成的，每个矩阵的行数代表试验因素的水平数，列数代表试验点数。
正交表的特点是每一列中任意两个数字之间都正交，即两个数字的乘积等于零。
这种正交性保证了试验因素之间的独立性，减小了因素之间的相互影响，提高了试验效率。
正交试验设计的步骤如下：1.确定试验目标和要素：明确需要优化的目标和相关的要素。
2.选择正交表和水平数：根据要素和水平数选择合适的正交表。
3.确定试验因素和水平：根据试验目标和要素，确定需要进行试验的因素和每个因素的水平。
4.填写正交表：根据选择的正交表和确定的试验因素水平，将试验因素填写到正交表中。
5.进行试验和收集数据：按照正交表中的设计进行试验，记录实验数据。
6.数据分析和优化：通过对实验数据的分析，得出结论并优化设计。
3. 正交试验设计的优势正交试验设计具有以下几个优势：•提高实验效率：通过合理选择试验因素和水平数，正交试验设计可以通过少量的试验点获取大量的实验数据，提高了实验效率。
•确保实验结果可靠性：正交试验设计通过合理的设计选择，避免了因素之间的干扰，保证了实验结果的可靠性。
•降低实验成本：正交试验设计可以在保证实验效果的前提下，减少试验点的数量，降低实验成本。
正交实验法
四个因素，每个因素取三个水平
指标：拉脱力 F>900Kg
因素 ： 柱塞头外径 ： φD 柱塞头高度 ： L 柱塞头倒角 ： K×β 收口油压 ： P
L P
φD
K ×β
2、根据因素数、水平数确定正交表
水平 水平1 水平2 15.3 11.7 水平3 14.8 11.8
因素
柱塞头外径：φD 15.1 11.6
指标（％）
1 4 2 3
1（800） 2 （820） 1（800） 2（820）
1 （6 ） 2（8） 2 （8） 1 （6）
1（400） 1 （400） 2（500） 2 （500）
90 70 85 45
加热温度℃
保温时间h
出炉温度℃
指标（％）
1 4 2 3
1（800） 2 （820） 1（800） 2（820）
二、安排实验
利用正交表安排实验
根据Lx（23）确定水平表
L4（23）正交表
2、安排实验
决定列数 水平数
L4（23）正交表
序号 实验号
因素
1
2
3
1 2 3 4
4次实验
1 1 2 2
1 2 1 2
1 2 2 1
因素 水平一 水平二
加热温度℃ （1） 800 （2） 820
保温时间h （1） 6 （2） 8
保温时间h
（1） 6 （2） 8
出炉温度℃
400 500
因素对指标的影响 1、 加热温度℃ 保温时间 出炉温度℃
2、 因素影响指标的主次： 加热温度℃ 保温时间 出炉温度℃ 8 400
3、 因素的最佳搭配 800 其中最佳搭配不在实验组内
《正交实验法》课件
临床试验设计
正交实验法可用于设计临 床试验方案，优化试验参 数，提高试验的可靠性和 效率。
医学诊断方法优化
通过正交实验法，可以优 化医学诊断方法，提高诊 断的准确性和可靠性。
PART 04
正交实验法的扩展与改进
多因素正交实验设计
பைடு நூலகம்
定义
优点
多因素正交实验设计是正交实验法的 一种扩展，它用于研究多个因素对实 验结果的影响。
对于非水平因素或非参数实验 ，正交实验法可能不适用。
正交表的选择和实验设计需要 经验积累，否则可能导致实验
结果不准确。
PART 02
正交实验法的基本原理
正交表的概念与分类
总结词
正交表是正交实验法中的核心工具，用于安排多因素多水平的实验。
详细描述
正交表是一张预先制定的表格，用于安排实验并记录实验结果。根据实验因素的数量和每个因素的水平数，可以 选择不同的正交表。正交表有多种类型，如L4(2^3)、L8(2^7)等，其中L表示正交表，括号内数字表示实验因素 数和每个因素的水平数。
农药配制
通过正交实验法，可以找 到最佳的农药配方，有效 防治病虫害，同时减少对 环境的负面影响。
种植技术优化
正交实验法可以帮助农业 科研人员优化种植技术， 提高作物的生长速度和抗 逆性。
医学研究中的应用
新药研发
在药物研发过程中，正交 实验法可用于筛选最佳的 药物配方和剂量，提高药 物的疗效和安全性。
交互效应和水平间的差异。
优点
能够同时研究不同水平因素之间 的交互作用，更全面地了解实验
系统的特性。
正交实验与其他实验设计方法的比较
与单因素实验设计比较
单因素实验设计只考虑单个因素对实验结果的影响，无法全面了解多因素之间 的交互作用。正交实验设计能够同时研究多个因素，更全面地了解实验系统的 特性。
正交实验法
正交实验法正交实验法是一种在实验设计中常用的方法，通过对因素进行组合和调节来获得有效的实验结果。
正交实验法可以帮助研究人员在尽可能少的实验次数下，获取全面而准确的数据信息，从而提高实验效率和成本效益。
1. 正交实验法的概念正交实验法是一种多因素试验设计方法，通过对若干因素进行组合，形成一系列实验方案，以确定各因素对实验结果的影响程度。
通过正交实验法，可以在尽可能少的试验次数下，全面地研究多个因素对实验结果的影响，并有效地处理相互影响的因素组合。
2. 正交实验法的特点•全面性：正交实验法能够全面地覆盖多个因素的组合方式，确保各因素的影响全部考虑到。
•高效性：通过正交实验法，可以在相对较少的实验次数下，获取全面的实验数据，提高实验效率。
•结构性：正交实验法以结构清晰的实验设计矩阵呈现，方便研究人员对实验数据进行分析和解读。
3. 正交实验法的步骤3.1 确定实验因素在使用正交实验法前，首先需要确定参与实验的各个因素，并确定各因素的水平。
3.2 构建正交表根据实验因素和水平，构建正交表，确定各组试验方案的分配。
3.3 进行实验按照正交表的设计，依次进行实验，记录数据。
3.4 数据分析通过对实验数据进行统计分析，确定各因素对结果的影响程度。
4. 正交实验法的应用正交实验法广泛应用于工程、制造、化学等领域的研究和实验中，用于优化产品设计、工艺流程以及改进实验方法。
通过正交实验法，研究人员可以快速准确地获得实验数据，指导实际生产和改进工作。
5. 总结正交实验法作为一种有效的多因素试验设计方法，在科研和实验领域具有重要意义。
通过合理运用正交实验法，研究人员可以全面、高效地进行实验研究，为产品创新和工艺改进提供有力支持。
希望本文能为读者提供对正交实验法的初步了解和认识。
感谢阅读！。
正交试验设计方案
1 (248 .38 344 .84 976 .56) 477 .86 45.4 3
同理，SSB=6.49，SSC=0.31 SSe=0dfC＝dfe＝3-1=2 计算方差
VB SSB 6.49 3.23 dfB 2 VA SSA 45.4 22.7 dfA 2 SSC 0.31 0.155 dfC 2 Ve SSe 0.83 0.415 dfe 2
因素的各个水平在试验中各搭配一次 。对于A、B、C 3个因素来说 ， 是在27个全面试验点中选择9个试验 点 ，仅 是全面试验的 三分之一。 从图1中可以看到 ，9个试验点在选优区中分布
是均衡的，在立方体的每个平面上 ，都恰是3个试验
点；在立方体的每条线上也恰有一个试验点。
9个试验点均衡地分布于整个立方体内 ，有很强
正交试验结果的方差分析
极差分析法简单明了，通俗易懂，计算工作量少便于 推广普及。但这种方法不能将试验中由于试验条件改变
引起的数据波动同试验误差引起的数据波动区分开来，
也就是说，不能区分因素各水平间对应的试验结果的差 异究竟是由于因素水平不同引起的，还是由于试验误差 引起的，无法估计试验误差的大小。此外，各因素对试 验结果的影响大小无法给以精确的数量估计，不能提出 一个标准来判断所考察因素作用是否显著。为了弥补极 差分析的缺陷，可采用方差分析。
据统计，在正交法推广的头10年，试验项 目超过100万项，其中三分之一的项目效果 显著，获得极大的经济效益。 我国从20世纪50年代开始，以中国科学院 数学研究所的研究人员为基础深入研究正 交试验设计这门科学，并逐步应用到工农 业生产中去，其后正交试验设计得到了广 泛研究，尤以上海、江苏等地的推广成绩 显著。
正交试验设计法简介
正交试验设计法简介一、概述正交试验设计法，又称为正交实验设计、正交表设计或正交测试设计，是一种高效、系统的试验设计方法。
该方法源于数学中的正交性概念，通过正交表来安排多因素试验，使得每个因素的每个水平都能在其他因素的所有水平中均衡出现，从而能够有效地分析多个因素对试验结果的影响。
正交试验设计法最初由日本统计学家田口玄一博士于20世纪50年代提出，并在工程领域得到了广泛应用。
正交试验设计法的主要优点包括试验次数少、数据分析简便、试验效果高等。
通过正交表的设计，可以大大减少试验次数，提高试验效率同时，正交表的规范化和系统性使得试验数据的分析变得简单明了，便于找出影响试验结果的主要因素和最优组合。
正交试验设计法广泛应用于工业、农业、医学、军事等领域。
在工业生产中，正交试验设计法可用于优化产品设计、改进生产工艺、提高产品质量等在农业研究中，可用于优化作物种植方案、提高作物产量等在医学研究中，可用于药物筛选、临床治疗方案优化等。
正交试验设计法还可用于系统可靠性分析、多目标决策等领域。
正交试验设计法是一种高效、实用的试验设计方法，对于多因素、多水平的试验问题具有重要的应用价值。
通过正交表的设计和分析，可以系统地研究多个因素对试验结果的影响，找出最优方案，提高试验效率和效果。
1. 正交试验设计法的定义正交试验设计法是一种研究多因素多水平的科学实验设计方法。
它基于Galois理论，从大量的实验点中挑选出适量的、有代表性的点进行试验，这些点具有“均匀分散，齐整可比”的特点。
这种方法的主要工具是正交表，通过合理安排实验，可以在最少的试验次数下达到与大量全面试验等效的结果。
正交试验设计法具有高效率、快速和经济的特点，被广泛应用于各个领域，如生物学、软件测试等。
2. 正交试验设计法的起源与发展正交试验设计法的起源可以追溯到古希腊时期。
当时，为了满足国王检阅臣民时的要求，即每个方队中每行有一个民族代表，每列也要有一个民族的代表，数学家们设计了一种方阵，被称为拉丁方。
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9
10 11 12 13 14 15 16
A3
A3 A3 A3 3 3 3 3
B1
B2 B3 B4 B1 B2 B3 B4
C3
3 C1 C2 3 C3 C2 C1
3
2 D2 D1 D2 D1 3 2
1
0 3 2 2 3 0 1
简化正交矩阵：
1 1 2 3 4 5 A1 A1 A1 A1 A2 2 B1 B2 B3 B4 B1 3 C1 C2 C3 C1 C2 4 D1 D2 D1 D2 D1 5 0 1 2 3 3
文件A：D:\系统测试.ppt
操作步骤
1、打开打印界面； 2、打印范围选择“全部”； 3、打印内容选择“幻灯片”； 4、颜色/灰度选择“颜色”； 5、在“幻灯片加框”前打勾； 6、点击“确定”。
预期输出
打印出全部幻灯片，有颜色且已加框。
谢谢！
把变量的值映射到表中，为剩下的水平数选取值
把每一行的各因素水平组合作为一个测试用例
设计测试用例时的三种情况
① 因素数（变量）、水平数（变量值）相符 ② 因素数不相同 ③ 水平数不相同
如何选择正交表
考虑因素（变量）的个数 考虑因素水平（变量的取值）的个数 考虑正交表的行数 取行数最少的一个
例子(因子数不同)
PowerPoint软件打印功能
假设功能描述如下： 打印范围分：全部、当前幻灯片、给定范围 共三种情况； 打印内容分：幻灯片、讲义、备注页、大纲视图 共四种方式； 打印颜色/灰度分: 颜色、灰度、黑白 共三种设置； 打印效果分：幻灯片加框和幻灯片不加框两种方式。
因Hale Waihona Puke 状态表：状态/因素 0 1 2 3 状态/因素 0
A打印范围 全部 当前幻灯片 给定范围 A A1
B打印内容 幻灯片 讲义 备注页 大纲视图 B B1
C打印颜色/灰度 颜色 灰度 黑白 C C1
D打印效果 幻灯片加框 幻灯片不加框
D D1
1
2 3
A2
A3
B2
B3 B4
C2
C3
D2
选择正交表：
表中的因素数>=4 表中至少有4个因素的水平数>=2 行数取最少的一个
6
7 8 9 10 11 12 13 14 15
A2
A2 A2 A3 A3 A3 A3 A1 A2 A3
B2
B3 B4 B1 B2 B3 B4 B1 B2 B3
C1
C2 C3 C3 C3 C1 C2 C1 C3 C2
D2
D1 D2 D2 D1 D2 D1 D2 D1 D2
2
1 0 1 0 3 2 2 3 0
正交实验法(OTDM)
—— 杨 钊
正交实验设计方法:
依据Galois理论；从大量的（实验）数据（测试例）中挑选 适量的、有代表性的点（例），从而合理地安排实验（测试）的 一种科学实验设计方法。 类似的方法有:聚类分析方法、因子方法方法等。
正交表的构成
行数(Runs)：正交表中的行的个数，即试验的次数，也是我们 通过正交实验法设计的测试用例的个数。
16
A1
B4
C1
D1
1
测试用例1
测试用例编号 测试项目 测试标题 重要级别 预置条件 PPT—ST—FUNCTION—PRINT—001 测试powerpoint打印功能 打印PowerPoint文件A全部的幻灯片，有颜色，加框 高 PowerPoint文件A已被打开，电脑主机已连接有效打印机
输入
最后选中正交表公式：L16(45)
正交矩阵
1 1
2
2 0
1
3 0
1
4 0
1
5 0
1
0
0
3
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0
0
2
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0
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2
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11
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2
2
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0
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14
3
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0
1
3
2
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0
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3
15
16
3
3
2
3
1
0
3
2
0
1
用字母替代正交矩阵：
1 1 2 3 4 5 6 7 8 A1 A1 A1 A1 A2 A2 A2 A2 2 B1 B2 B3 B4 B1 B2 B3 B4 3 C1 C2 C3 3 C2 C1 3 C3 4 D1 D2 2 3 2 3 D1 D2 5 0 1 2 3 3 2 1 0
因素数(Factors) ：正交表中列的个数，即我们要测试的功能点。
水平数(Levels)：任何单个因素能够取得的值的最大个数。
正交表的形式：
L行数(水平数^因素数) 如：L4(23), L8(27)，L16(45)
设计正交表：
确定影响功能的因子与状态
选择一个合适的正交表 利用正交表构造测试数据集