軟測量

軟測量技術主要由輔助變量的選擇、數據採集與處理、軟測量模型幾部分組成。

1：機理分析主要是明確軟測量的任務，確定主導變量，深入瞭解和熟悉裝置的工藝流程，通過機理分析初步確定輔助變量。輔助變量包括變量類型、變量數目和檢測點位置。輔助變量的選擇應符合關聯性、特異性、過程適應性、精確性和魯棒性。輔助變量的下限是被估計的主導變量數，但是上限沒有統一的理論指導，可以根據系統的自由度和生產過程的特點適當的增加上限值。

2：理論上數據採集量是多多益善，不僅可以用來建模還可以檢驗模型。為了保證軟測量的精確性，數據採集要正確、可靠，並且進行處理：換算和誤差處理。換算包括標度、轉換和權函數三個個方面。誤差分析主要是指隨機誤差和過失誤差。隨機誤差可以採用濾波的方法解決，過失誤差的解決方法有統計假設校驗法、廣義似然法、貝葉斯法及近年來出現的神經網絡方法。

3：軟測量建模是軟測量技術的關鍵和難點，主要方法有機理建模、實驗建模及二者結合建模方法。

過程　機理建模的優點是可以充分利用已知的過程知識，從事物的本質認識外部特徵，使用範圍較大，但是對於某些複雜的過程難以建模。

經驗建模是通過實測或依據積累的操作數據，用數學迴歸方法、神經網絡方法得到經驗模型。理論上其有很多建模方法，但是在工程實施的過程中會遇到困難，因為工藝上不允許操作條件的大幅度變化。其優缺點與機理建模正好相反。

機理建模與經驗建模相結合可兼有二者長處，互補其短。