​软传感器，作为一种不直接测量物理量而估算其值的新型技术，正逐渐在各个行业中寻找应用。它颠覆了传统传感器的测量方式，带来了全新的测量体验。那么，什么是软传感器？它又如何运作呢？软传感器的概念与分类软传感器，又称为虚拟传感器，是一种基于软件技术的通用名称。它能够处理多个测量值，并通过间接方式实现测量。与传统物理传感器不同，软传感器主要依赖于控制理论，有时被称为“观察者”。软传感器在数据融合中表现出色，能够结合不同特性和动态的测量，特别适用于故障诊断和控制应用。典型的软传感器包括卡尔曼滤波器，而最新的研究中，神经网络和模糊计算也被广泛应用。软传感器的运作原理软传感器主要通过在线估计实现其功能。它基于对硬件传感器测量信号的分析，通过软件实现数学模型。建模过程中，通常采用第一原理模型、回归模型或人工神经网络等方法。软传感器已成功应用于大规模工业过程的监测和控制，为工业生产带来了革命性的变革。其运作原理主要包括测量、模型和估计算法三个关键环节。

测量环节：由于软传感器技术的灵活性，其对硬件的需求因应用而异。通过系统知识的运用，可以选择更为经济高效的仪器，实现所需精度的测量。同时，软传感器还可以共享现有的硬件能力，进一步降低成本。

模型环节：在软传感器中，模型代表了系统的知识，用于提高测量的质量。所需模型的复杂度取决于开发目标和系统复杂度，从简单的无模型到复杂的数千个动态变量模型都有可能。简单的模型需要较少的计算能力，而复杂的模型可能需要额外的计算能力支持。这些模型可以是基于物理过程知识的第一原理模型，也可以是仅从系统运行数据中确定的黑箱模型，甚至可以是混合灰箱模型，结合了前两种方法的优点。

估计算法环节：在模型的基础上，可以应用广泛的估计算法来计算感兴趣的变量。从简单的线性滤波技术如Lueneberger Observer或Kalman Filter，到最先进的非线性估计算法如Extended Kalman Filter或Moving Horizon State Estimation，估计算法的选择取决于系统的特性和需求。这些估计算法能够将软传感器的适用范围扩大到高度非线性系统，实现精准的变量估计。软传感器的应用与优势软传感器为工业中遇到的许多问题提供了创新的解决方案，包括可用性、成本、质量和测量的实用性等方面。通过改进的过程控制、操作和故障检测，软传感器能够帮助提高产品或系统性能的质量。在经典仪器无法完全或频繁测量这些变量的情况下，软传感器能够提供过程变量的估计值，解决测量昂贵、仪器昂贵未安装、无直接测量方法和无法安装仪器等问题。通过使用不同地点的测量值结合系统模型和知识，软传感器还能够在恶劣条件或缺少空间的情况下提供变量的估计。在某些应用场景下，软传感器相比物理传感器具有一定的优势。例如，在轮胎与路面之间作用力的估算中，虽然物理传感器存在且价格昂贵，但软传感器能够通过结合系统动力学知识和可获取的测量值来实现更为精准的估算。这不仅降低了成本，还提高了测量的准确性和可靠性。因此，软传感器在特定应用中具有广泛的应用前景和实际意义。