軟測量
軟測量
軟測量是生產過程知識有機的結合起來，應用計算機技術對難以測量或者暫時不能測量的重要變數，選擇另外一些容易測量的變數，通過構成某種數學關係來推斷或者估計，以軟體來替代硬體的功能。應用軟測量技術實現元素組分含量的在線檢測不但經濟可靠，且動態響應迅速、可連續給出萃取過程中元素組分含量，易於達到對產品質量的控制。
軟測量技術主要由輔助變數的選擇、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，確定主導變數，深入了解和熟悉裝置的工藝流程，通過機理分析初步確定輔助變數。輔助變數包括變數類型、變數數目和檢測點位置。輔助變數的選擇應符合關聯性、特異性、過程適應性、精確性和魯棒性。輔助變數的下限是被估計的主導變數數，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路方法。
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，用數學回歸方法、神經網路方法得到經驗模型。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。