Cтраница 3
Метод группового учета аргумента ( МГУА) для оценки и диагностирования эффективности виброобработок скважин заключается в следующем. Для построения статистических моделей требуется большое количество экспериментальных данных, поэтому применение самоорганизующегося метода группового учета аргумента [41] для диагноста-рования эффективности виброобработок скважин представляет практический интерес. Достоинством данного метода является возможность получения уравнения регрессии оптимальной сложности по малому числу экспериментальных точек. [31]
При разработке схем контроля и автоматизации объектов химической технологии часто по тем или иным причинам невозможно измерить интересующий исследователя параметр, в то время как контроль остальных, связанных с ним параметров не представляет труда. В работе [1] на примере башни сжигания фосфора показано, что уравнения регрессии могут быть получены методом планирования эксперимента. Покажем теперь на том же примере более общий метод получения уравнения регрессии с помощью уравнений материального и теплового балансов, а также данных нормальной эксплуатации установки. [32]
Для получения уравнения регрессии был составлен симплекс-решетчатый план относительно псевдокомпонент z, zz, гз; по формуле (VI.120) определено содержание исходных компонентов в экспериментальных точках. Уравнения регрессии второго и неполного третьего порядков оказались неадекватными. Используя свойство композиционное симплекс-решетчатых планов, матрица планирования была достроена для получения уравнения регрессии четвертого порядка. [33]
Изучая уравнение линейной регрессии мы предполагали, что реальная взаимосвязь фактора X и отклика 7 линейна, а отклонения от прямой регрессии случайны, независимы между собой, имеют нулевое математическое ожидание и постоянную дисперсию. Если это не так, то статистический анализ параметров регрессии некорректен и оценки этих параметров не обладают свойствами несмещенности и состоятельности. Например, это может быть, если в действительности связь между переменными нелинейна. Поэтому после получения уравнения регрессии необходимо исследовать его ошибки. [34]
Для целей управления наиболее подходит ортогональное планирование второго порядка. Обычно эксперимент состоит из двух этапов. Сначала с помощью факторного эксперимента отыскивается область, где существует экстремальная точка. Затем в районе существования экстремальной точки проводится эксперимент для получения уравнения регрессии 2-го порядка. [35]
Планирование эксперимента позволяет по заранее сформулированным правилам-алгоритмам изменять одновременно несколько факторов ( компонентов) и получать максимальную информацию о происходящем процессе при минимальном количестве опытов. Задача планирования эксперимента заключается в выборе необходимых опытов и методов математической обработки полученных результатов, а также в принятии решения. В процессе исследований допустимо отсеивание не оказывающих существенного влияния факторов. Для уменьшения объема и продолжительности опытов нами применен метод полного факторного эксперимента для разработки оптимального состава ингибирующих композиций. С целью получения уравнения регрессии реальные значения факторов трансформировали в приведенные и составляли матрицу планирования. [36]