软测量利用对智能温度传感系统的动态响应能力，能够解决系统中，由自身或外部因素为测量带来的干扰，从而减少在进行数据测量时的随机误差及显著误差。软测量技术的合理利用，还能够将输人的数据依据进行编程，做数据变化或误差校正处理，在初始阶段就将干扰信号真是信号相分离。在智能温度传感器的实际应用中，由于时间、工作环境与现场状况、操作情况等因素具有实时性，因此对软测量模型进行实时在线标校，能够满足这一要求。这种软测量温度传感器模型的设计，需要对传感器系统中曾德数据进行实时在线运算，同时给出较为的估值，因此，软测量传感器模型具备工程设计所需的性、性及简洁性。软测量温度传感器模型的主要设计步骤如下:1.在进行软测量温度传感器模型的设计之初，需要解决的问题之一就是确立辅助变量，辅助变量的选择，需要满足特异性、性、灵敏性、鲁棒性、过程适应性等诸多要求。然后，依据变量数目、类型和检测点位置三个条件来具体确定辅助变量的个数，个数的确定要尽可能的少。对辅助变量的选择应该慎重，以其在过程特性描述中的决定性作用。
2.对智能温度传感器系统中的变量数据进行采集，首先应确定其取值范围，然后选取合适的样本，为满足后期的计算性，样本的选取一也许程度的性与性。在对采集的数据进行预处理时，会涉及到数据类型变换与数据误差处理两个部分，包括标度变换与转换、权函数三方面。数据误差处理的主要对象是系统误差和随机误差，其中系统误差多由于外界因素影响基准漂移或系统校正不准确而造成的;随机误差的产生则是收到外界的随机干扰，这种误差的处理，需要通过软硬件滤波进行校正。
3.传感器模型的建立，需要其数据模型的良好性能，以整个软测量智能温度传感器的实时在线标校效果。智能温度传感器系统中应用的软测量技术，既包括非线性自校正，一也具有在线标校技术。软测量传感器模型的矫正，包括对非线性模型的模拟温度信号的传输误差、运算放大器的误差、A/D转换器和温度漂移的非线性模型矫正;一也包括对补偿主变量值改变、矫正、对系统原始数据矫正等在线标校模型的矫正。
智能温度传感器的发展不会止步于此，的传感器技术，需要我们不停的探索与发掘，将智能温度传感器技术进行不断的完善与创新。
