軟測量的基本思想是把自動控制理論與生產工藝過程知識有機的結合起來，應用計算機技術，對於一些難於測量或者暫時不能測量的重要變數（稱之為主導變數），選擇另外的一些容易測量的變數（稱之為輔助變數或二次變數），通過構成某種數學關係來推斷和估計，以軟體來代替硬體（感測器）功能，這類方法具有響應迅速，連續給出主導變數資訊，且投資低，維護保養簡單等優點。
本文總結的重點是軟測量的方法和工業應用，將軟測量技術應用與催化裂化裝置，加氫裂化裝置，常減壓裝置，延遲焦化裝置，乙烯裂解爐，精餾塔和反應器等工業過程
輔助變數決定了軟測量的暑促資訊矩陣，決定了軟測量模型的結構和輸出。輔助變數的選擇包含了變數型別，變數數量和檢測點位置的選擇
變數型別的選擇可以根據以下原則選擇輔助變數
變數數目的選擇
輔助變數可選數目的下限是被估計的變數數，而最佳數目則與過程的自由度，測量雜訊以及模型的不確定性有關。brosillow根據投影誤差最小和過程增量矩陣的條件數最小的原則，認為輔助變數過多會增加估計器對模型誤差的靈敏度，但如果模型結構合理輔助變數的增加則有助於克服模型對雜訊的影響。
檢測點位置的選擇（有待理解）測量資料都不可避免含有誤差，甚至嚴重的顯著錯誤，如果將這些資料直接用於軟測量，不但得不到正確的主導變數估計值，還可能誤導操作，引起生產波動，導致系統整體效能下降，甚至整個生產過程失敗。因此對原始工業資料進行預處理（資料校正和資料交換）以得到精確可靠的資料是軟測量成敗的關鍵，具有十分重要的意義。檢測點位置的選擇方案十分靈活，最佳測量位置主要由過程的動態特性決定，裝置實際情況不同，最佳測量點也會有所不同,根據已有過程變數選擇最合理的監測點。
資料校正
資料變換
資料變換包括標度，轉換，權函式三個方面。
軟測量模型是軟測量技術的核心，它不同於一般意義下的數學模型，強調的是通過輔助變數來獲取主導變數的最佳估計。
機理模型通常由代數方程組或微分方程組組成，通過對工業物件的物理化學過程清晰的認識後，列寫平衡方程（如物料平衡，能量平衡，動量平衡，相平衡等），動力學方程，物性引數方程個裝置特性方程等，確定輔助變數與主導變數之間的數學關係。
由測量資料直接求取模型的方法稱為系統辨識；根據既定模型由測量資料來確定引數的方法稱為引數預估。
回歸分析是一種最常用的經驗建模方法，為尋找多個變數之間的函式關係或者相關關係提供了有效的手段。經典回歸分析方法是最小二乘法（ls），為了皮面矩陣求逆運算可以採用遞推最小二乘法（rls），為了防止資料飽和還可以採用帶遺忘因子的最小二乘法。在最小二乘法的基礎上又提出了很多改進演算法。近年流行的方法是主元分析（pca）和主元回歸（pcr）以及部分最小二乘法（pls）。主元回歸可以解決共線性問題，部分最小二乘法同時考慮了輸入輸出資料集。
多元線性回歸基於最小二乘法。假設由因變數y和m個自變數\(x_1,x_2,\ldots,x_m\)，mlr的目標是建立乙個從m個不相關變數\(x_i\)到估計量\(\widetilde\)的線性對映
未完。。。
待續。。。
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