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软测量技术原理及应用
软测量技术是一种基于数据驱动的测量方法，通过建立数学模型从实时过程中采集的数据中实时估计和预测相关过程变量，从而实现过程的监控、优化和控制。
它主要包括以下几个方面的原理和应用：
1. 原理：软测量技术基于统计学、数学建模和机器学习等方法，通过对大量历史过程数据的分析、建模和训练，构建出数学模型，并利用该模型对实时数据进行解析和预测。
常用的软测量方法有主成分分析、支持向量机、神经网络、模糊系统等。
2. 应用：软测量技术广泛应用于过程工业领域的监控、优化和控制。
例如，在化工工艺中，通过软测量技术可以实时估计关键的过程变量，如温度、压力、流量等，从而实现对生产过程的实时监控和优化控制。
在能源领域，软测量技术可以用于实时预测能源需求和优化能源供应链。
在制造业中，软测量技术可以用于产品质量监控和预测，从而提高生产效率和产品质量。
总之，软测量技术可以通过建立数学模型和分析实时数据，实现对过程的实时监控、预测和优化控制，具有广泛的应用前景。
软测量技术传感器与检测技术（第2版）第16章软测量（知识点）知识点1 软测量的概念所谓软测量（Soft-sensing），就是依据某种最优化准则，选择与被估计变量相关的⼀组可测变量（称为辅助变量），构造某种以可测变量为输⼊、被估计变量为输出的数学模型，通过计算机软件实现对⽆法直接测量的重要过程变量（称为主导变量）的估计。
软测量是近年来检测和过程控制领域涌现出的⼀种新技术，为⽆法或难以⽤传感器直接检测变量的检测与控制提供了⼿段，对于⽣产⾃动化以及控制产品质量具有重要意义，是⽬前检测技术和过程控制研究发展的重要⽅向。
软测量估计值可以作为控制系统的被控变量或反映过程特征的⼯艺参数，为优化控制与决策提供必要的信息。
软测量的基本思想是把⾃动控制理论与⽣产⼯艺过程知识有机结合起来，应⽤计算机技术，对于⼀些难于测量或暂时不能测量的主导变量，选择另外⼀些容易测量的辅助变量，通过构成某种数学关系来推断和估计，以软件来代替硬件功能。
软测量是⼀种利⽤较易在线测量的辅助变量和离线分析信息去估计不可测或难测变量的⽅法。
知识点2 软测量的⽅法软测量的⼯程实现过程主要包括辅助变量选择、输⼊数据处理、软测量模型建⽴和软测量模型的校正等步骤。
16.2.1 选择辅助变量辅助变量的选择⼀般取决于⼯艺机理分析（如物料、能量平衡关系）。
通常⾸先从系统的⾃由度出发，确定辅助变量的最⼩数量，再结合具体过程的特点适当增加，以更好地处理动态性质等问题。
可以根据过程机理，在可测变量集中初步选择所有与被估计变量有关的原始辅助变量；在原始辅助变量中，找出相关的变量，选择响应灵敏、精度⾼的变量作为最终的辅助变量。
⽐较有效的⽅法是主元分析法，即利⽤现场的历史数据作统计分析计算，将原始辅助变量与被测变量的关联度进⾏排序，实现变量的精选确定。
辅助变量的选择包括变量的类型、变量的数⽬和检测点位置的选择三个⽅⾯，它们相互关联，并由过程特性所决定。
在选择辅助变量时，还要考虑经济性、可靠性、可⾏性、维护性等因素的影响。
