很多朋友对于正交实验设计和正交表生成器网页不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
什么是正交试验
1、我们知道如果有很多的因素变化制约着一个事件的变化，那么为了弄明白哪些因素重要，哪些不重要，什么样的因素搭配会产生极值，必须通过做实验验证(仿真也可以说是试验，只不过试验设备是计算机)，如果因素很多，而且每种因素又有多种变化(专业称法是：水平)，那么试验量会非常的大，显然是不可能每一个试验都做的。那我们这个试验来讲，影响主轴温升的因素很多，比如转速、预紧力、油气压力、喷油间隙时间、油品等等；每种因素的水平也很多，比如转速从8Krpm到20Krpm，等等，坤哥算了一下，所有因素都做，大概一共要900次试验，按一天3次试验计，要不停歇的做10个月，显然是不可能的。
2、能够大幅度减少试验次数而且并不会降低试验可行度的方法就是使用正交试验法。首先需要选择一张和你的试验因素水平相对应的正交表，已经有数学家制好了很多相应的表，你只需找到对应你需要的就可以了。所谓正交表，也就是一套经过周密计算得出的现成的试验方案，他告诉你每次试验时，用那几个水平互相匹配进行试验，这套方案的总试验次数是远小于每种情况都考虑后的试验次数的。比如3水平4因素表就只有9行，远小于遍历试验的81次；我们同理可推算出如果因素水平越多，试验的精简程度会越高。
3、建立好试验表后，根据表格做试验，然后就是数据处理了。由于试验次数大大减少，使得试验数据处理非常重要。首先可以从所有的试验数据中找到最优的一个数据，当然，这个数据肯定不是最佳匹配数据，但是肯定是最接近最佳的了。这是你能得到一组因素，这是最直观的一组最佳因素。接下来将各个因素当中同水平的试验值加和(注:正交表的一个特点就是每个水平在整个试验中出现的次数是相同的)，就得到了各个水平的试验结果表，从这个表当中又可以得到一组最优的因素，通过比较前一个因素，可以获得因素变化的趋势，指导更进一步的试验。各个因素中不同水平试验值之间也可以进行如极差、方差等计算，可以获知这个因素的敏感度。等等等等...还有很多处理数据的方法。然后再根据统计数据，确定下一步的试验，这次试验的范围就很小了，目的就是确定最终的最优值。当然，如果因素水平很多，这种寻优过程可能不止一次。
4、讲了这么多，你也许会问，你说那个表很准，能代表大趋势，为什么呢？这个问题是有证明的，不过我们不必去看那个证明(很复杂，看不懂:P)，我的考虑是这样的，如果我们将所有的试验情况排列成一条线，正交表所取得那些试验点，就肯定正好为于这条线的一组均分点上，由此就可以大致估算出整个试验的大致走向了，不过均分为多少个点倒是问题，取多了失去正交试验的意义，少了无法代表趋势，这点我还没考虑清楚。我师弟的考虑到是有道理，他认为取的这些点是所有试验点的一组最小正交基，也就是说所有试验点都可以由这几个基本点衍生表示，故而考虑基的性质就能推断所有的点的性质了，我觉得这个是个最好的解释了，呵呵。
5、参考文献：
正交试验设计的基本特点
因素,作为试验研究过程的自变量，常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因;
水准,试验中因素所处的具体状态或情况，又称为等级;
[例1]为提高某打印机的打印速率，选择了三个有关因素进行条件试验，温度(X)，反应时间(Y)，耗墨量(Z)，并确定了它们的试验范围：
试验目的是搞清楚因素X、Y、Z对打印速率有什么影响，哪些因素是主要的，哪些是次要的，从而确定最适合的生产条件，即温度、时间及用耗墨量各为多少才能使打印速率高。
取三个因素所有水准之间的组合，即x0y0z0，x0y0z1，x0y1z0，……，x1y1z1，共有23=8次试验用图表示就是图1立方体的8个节点。这种试验法称做全面试验法。
考虑了所有可能的因素。当因素的数目比较多，每个因素的水准数目也多时。试验量会大得惊人。如选六个因素，每个因素取五个水准时，如果要做全面试验，则需56＝15625次试验，这规模就相当大，造成严重的资源浪费。
因素,作为试验研究过程的自变量，常常是造成试验指标按某种规律发生变化的那些原因;
水准,试验中因素所处的具体状态或情况，又称为等级;
[例1]为提高某打印机的打印速率，选择了三个有关因素进行条件试验，温度(X)，反应时间(Y)，耗墨量(Z)，并确定了它们的试验范围：
试验目的是搞清楚因素X、Y、Z对打印速率有什么影响，哪些因素是主要的，哪些是次要的，从而确定最适合的生产条件，即温度、时间及用耗墨量各为多少才能使打印速率高。
取三个因素所有水准之间的组合，即x0y0z0，x0y0z1，x0y1z0，……，x1y1z1，共有23=8次试验用图表示就是图1立方体的8个节点。这种试验法称做全面试验法。
考虑了所有可能的因素。当因素的数目比较多，每个因素的水准数目也多时。试验量会大得惊人。如选六个因素，每个因素取五个水准时，如果要做全面试验，则需56＝15625次试验，这规模就相当大，造成严重的资源浪费。
简单对比法，即变化一个因素而固定其他因素，如首先固定Y、Z于y0、z0，使X变化之：
如得出结果x1最好，则固定X于x1，Z还是z0，使Y变化之：
得出结果以y1为最好，则固定Y于y1，X于x1，使Z变化之：
试验结果以z1最好。于是就认为最好的组合是x1y1z1。
简单对比法的最大优点就是试验次数少，例如六因素五水准试验，在不重复时，只用5+(6-1)×(5-1)＝5+5×4＝25次试验就可以了。但缺点很多。首先这种方法的选点代表性很差，如按上述方法进行试验，试验点完全分布在一个角上，而在其他一个很大的范围内没有选点。因此这种试验方法不全面，所选的组合x2y2z2不一定是8个组合中最好的。其次，用这种方法比较条件好坏时，只是把单个的试验数据拿来，进行数值上的简单比较，而试验数据中必然要包含着误差成分，所以单个数据的简单比较不能剔除误差的干扰，必然造成结论的不准确。
正交表是运用组合数学理论构造的一种规格化的表格,特点如下:
【整齐可比性】：每一列中所有数字出现的次数是相等的
【均衡分散性】：任意两列间横向组合的数字对搭配次数也是相等的
特征：参考【例1】【图1】，与因素X(包含水准x0、x1)对应的有(x0yz)和(x1yz)二个平面，同样对于Y、Z也各有二个平面，共6个平面。则在选择试验点时，这6个平面上的试验点都应当一样多，即对每个因素的每个水准我们都要同等看待。（讨论）
结论：在6个平面中每个平面上都恰好有2个点而每个平面的每条直线都有一个点，而且只有一个点，总共4个点。这样的试验方案，试验点的分布很均匀，试验次数也不多。
正交实验设计的基本步骤
1、正交试验设计，是指研究多因素多水平的一种试验设计方法。根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备均匀分散，齐整可比的特点。正交试验设计是分式析因设计的主要方法。当试验涉及的因素在3个或3个以上，而且因素间可能有交互作用时，试验工作量就会变得很大，甚至难以实施。针对这个困扰，正交试验设计无疑是一种更好的选择。正交试验设计的主要工具是正交表，试验者可根据试验的因素数、因素的水平数以及是否具有交互作用等需求查找相应的正交表，再依托正交表的正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，可以实现以最少的试验次数达到与大量全面试验等效的结果，因此应用正交表设计试验是一种高效、快速而经济的多因素试验设计方法。
2、(4)明确实验方案，进行实验，得到结果
什么是正交试验设计方法
正交试验设计是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分析因式设计的主要方法。是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。
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