软测量新发展
用软测量技术和新型传感技术开创在线检测分析仪表新局面
用软测量技术和新型传感技术开创在线检测分析仪表新局面摘要：本文阐述了计算机、信息处理及单片机嵌入式技术的发展使软测量技术成为智能化仪器仪表的核心技术，特别指出成分在线检测分析的弱项适合应用软测量技术的成分浓度仪来加强，提供了一个软测量技术仪表化的研发方法。
提出用软测量技术结合发展新型传感器技术以及有针对性的采用物性仪表配合色谱、质谱、光谱、波谱等分析仪器繁荣我国在线检测分析仪表行业的方略。
关键词：软测量技术软测量技术仪表化成分在线检测分析物性仪表Soft Measurement Technique and New Transducer Technique Create Better Future for Components Analysis of On-line FieldLi Jian(Tianjin Automatics Instruments Technology & Trade Co.,Ltd. Tianjin 300384. China)Summary: The article points out that with the development of computer, information processing and single MPU embedded technology, the soft measurement technique has become the core technology of intelligent instruments. The using of soft measurement technique in components content measure device makes up the shortcoming of the instant on-line component applications and it raises a method for soft measurement technique which could be used in simplized equipments. It also raises strategies for the prosper in the components applications of on-line field with the joint of software-used measure technology and new sensor technology, with the specialized usage of physical sets and the chromatograph, mass spectroscope, wave spectroscope. Key words: s oft measurement technique, soft measurement technique in simplized equipments, Components applications of on-line real-time, specialized usage of physical gauge1．引言随着科学技术的发展，人们对大千世界物质组成的认识越来越深入，且不讲用于生产、建设的新物质、新材料不断出现，对于旧的物质、以往所用材料的内在质量及性能要求也越来越高，而对物质的正确认知使得对科学检测和分析手段的需求和依赖性很强，在生产过程中在线检测分析手段尤为重要，特别是在自动化程度较高的现代化工—流程工业，我国上一世纪70年代业界就有这样的说法：现代化工生产过程自动化的核心目标是成分质量的控制。
软测量技术及其应用与发展
软测量技术的未来发展
在学术研究方面，未来软测量技术的研究将更加深入和系统化。研究人员将 通过跨学科的合作与交流，推动软测量技术的发展与创新。例如，将机器学习、 深度学习等先进的人工智能技术与软测量技术相结合，将有助于提高模型的自适 应能力和预测精度。此外，研究人员还将探索软测量技术在新能源、新材料等领 域的应用，为实现可持续发展提供新的解决方案。
软测量技术及其应用与发展
01 引言
目录
02 软测量技术
03 软测量技术的应用
04
软测量技术的未来发 展
05 结论
06 参考内容
引言
引言
随着科学技术的发展，测量技术的进步对各个领域的影响越来越深远。在众 多测量技术中，软测量技术以其非侵入性和灵活性而备受。软测量技术通过数学 模型和计算机模拟等方法，对无法直接测量或者测量难度较大的物理量进行估计 和预测，为工业生产、科学研究等众多领域提供了强有力的支持。
软测量技术
软测量技术
软测量技术的基本原理是利用已知信息，通过数学模型和计算机技术估计和 预测未知量。在软测量技术中，建立软测量模型是核心步骤。该模型利用输入信 号的特征，结合各种算法，估计和预测目标变量的值。软测量模型不仅可以根据 实际需求进行定制，还可以实现实时监测和在线优化。
软测量技术
在建立软测量模型时，需要选择合适的算法进行建模。常见的算法包括神经 网络、支持向量机、回归分析等。这些算法可以根据数据的特征和规律，实现高 精度的测量和估算。同时，借助计算机技术，软测量技术可以实现模型的在线优 化和实时更新，以适应不同环境和条件下的测量需求。
二、基于数据驱动的软测量建模 技术
1、数据采集
1、数据采集
在工业过程中，各种传感器会采集大量的数据，包括温度、压力、流量等。 这些数据需要通过一定的预处理和清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性 和可靠性。
测试技术发展趋势
测试技术发展趋势随着科技的不断进步和应用范围的拓展，测试技术也在不断发展。
测试技术的发展趋势主要集中在自动化、智能化、敏捷化和可持续发展等方面。
下面将就这几个方面的发展趋势进行详细分析。
自动化测试是当前测试技术的主要发展方向之一。
随着软件产品的规模和复杂性的不断增加，传统的手工测试已经无法满足需求。
自动化测试通过编写测试脚本和使用工具，能够对软件进行全面而有效的测试。
自动化测试不仅能够提高测试效率和准确率，还能够减少人力成本和测试周期。
而随着人工智能和机器学习的发展，自动化测试将进一步实现智能化，不仅能够根据测试结果进行自动调整和优化，还能够主动分析和发现潜在的问题。
智能化测试是测试技术的另一个重要趋势。
智能化测试包括智能测试工具、智能测试平台和智能测试分析等。
智能测试工具通过自动化技术和智能算法，能够自动查找并修复缺陷，提供准确的测试报告和分析结果。
智能测试平台能够自动化测试流程的整个过程，实现全面的测试覆盖和高效的测试执行。
而智能测试分析则通过数据挖掘和机器学习算法，能够从大数据中提取有用的信息，为测试决策提供支持和指导。
第三，敏捷测试是当前测试技术的又一发展趋势。
敏捷测试是一种以迭代和增量的方式进行测试的方法。
在敏捷开发模式下，测试团队主动参与到整个开发过程中，通过持续集成和持续交付，及时发现和解决问题。
敏捷测试强调团队合作和共同进步，通过频繁的反馈和交流，能够快速响应需求变化和不断优化测试策略。
而随着DevOps的兴起，敏捷测试将进一步与开发和运维进行深度融合，实现软件研发全流程的自动化和集成化。
可持续发展是测试技术的长期目标之一。
可持续发展包括测试环境的可持续、测试过程的可持续和测试团队的可持续等方面。
测试环境的可持续要求能够随时提供稳定和可靠的测试环境，以保障测试的准确性和有效性。
测试过程的可持续要求能够持续地进行测试，包括持续集成、持续交付和持续测试等。
而测试团队的可持续则要求团队成员具备持续学习和自我提高的能力，并积极参与到测试社区和标准组织中。
软测量心得体会-V1
软测量心得体会-V1软测量是一种基于数学模型的过程，它可以在工业生产中实现对重要参数的预测和监测。
作为一名在这个领域进行研究的内容创作者，我对软测量有着深刻的认识，今天我来和大家分享一下我对软测量的心得体会。
一、软测量的概念软测量是指通过使用建立在数据采集、处理、分析和建模等技术之上的算法模型，来监测和预测生产过程中的关键参数。
这些参数可能对产品的质量、效率、经济性等方面均有直接或间接的影响。
因此，软测量在工业生产中有着广泛的应用。
二、软测量的优势相比传统测量方法，软测量有以下优势：1. 更高的准确性。
软测量使用的数学模型可以更加精细地描述生产过程中的复杂关系，因此具有更高的准确度。
而传统方法受到测量误差、数据采集不全等因素的影响，难以实现高精度的监测和预测。
2. 更加灵活。
软测量的算法模型可以针对不同行业、不同生产过程和不同产品进行调整和优化。
而传统方法往往需要重新设计测量方案，难以实现灵活应变。
3. 更低的成本。
软测量需要的设备成本相对低廉，而传统方法需要专门的测量设备，成本较高。
三、软测量的应用软测量在工业生产中有着广泛的应用，以下是软测量的几个典型应用场景：1. 化工生产中的软测量。
在化工生产中，使用软测量可以实现对温度、压力、流量等关键参数的预测和监测，有助于提高产品质量和生产效率，降低生产成本。
2. 食品加工中的软测量。
在食品加工过程中，使用软测量可以实现对物料质量、温度、搅拌速度等参数的精确预测和监测，有助于提高产品质量和生产效率。
3. 制药生产中的软测量。
在制药生产中，使用软测量可以实现对药品质量、反应速率、温度等参数的预测和监测，有助于保证产品质量和生产效率。
四、软测量的未来发展方向随着人工智能、大数据等技术的不断发展，软测量的应用将会更加广泛和深入。
未来软测量的发展方向有以下几个方面：1. 智能化发展。
软测量会结合智能化技术，通过对数据的分析和判断，在生产过程中实现自主决策和控制。
测试技术分享学习最新的测试技术趋势
测试技术分享学习最新的测试技术趋势随着科技的迅猛发展和互联网行业的蓬勃兴起，软件测试作为保障系统质量和用户体验的关键环节，也逐渐成为IT行业中不可或缺的一部分。
为了适应不断变化的软件测试需求，测试技术也在不断更新和进步。
本文将分享最新的测试技术趋势，帮助读者了解行业动态，并提供测试技术学习的参考。
一、自动化测试技术在软件开发过程中，自动化测试技术可以帮助企业提高测试效率、降低测试成本，以及提升产品质量。
自动化测试可以通过编写脚本、使用工具和框架等方式实现，从而减少人为的重复劳动，提高测试的执行效率。
而且，自动化测试还可以在短时间内运行大量测试用例，发现更多潜在的缺陷。
因此，自动化测试技术被广泛应用于各类软件开发项目中。
二、云测试技术随着云计算的发展，云平台为测试人员提供了更加灵活和高效的测试环境。
云测试技术可以通过云平台提供的虚拟机、容器和资源管理工具等，使得测试人员可以随时随地进行测试，并快速调配测试环境。
此外，云测试技术还可以实现多机并行测试和大规模负载测试，以更好地满足不同测试需求。
云测试技术的发展势必促进测试效率的提升和测试过程的优化。
三、移动测试技术目前，移动互联网已经成为人们日常生活和工作的重要组成部分，但移动应用的兼容性、性能和安全性等方面依然是测试人员需要关注的重点。
移动测试技术的发展已经相对成熟，主要包括UI自动化测试、性能测试、兼容性测试和安全测试等。
移动测试技术的发展趋势主要包括深度学习和AI在移动测试中的应用、5G技术对移动应用性能测试的影响以及对新兴移动应用的快速测试等。
移动测试技术的不断创新将有效提高移动应用的质量和用户体验。
四、AI测试技术人工智能（AI）的快速发展在测试领域也有着广泛的应用。
AI测试技术主要包括基于机器学习和深度学习的测试预测、测试优化和测试自动化等。
AI测试技术可以通过对大量历史测试数据的分析和挖掘，来预测软件缺陷和故障的发生概率，从而提前采取相应的测试措施。
软件测试技术现状与发展趋势研究
软件测试技术现状与发展趋势研究随着软件技术的不断发展，软件测试也在不断壮大和发展。
软件测试作为产品质量保证的重要环节，对软件的质量水平有着至关重要的影响。
随着对软件质量的要求越来越高，测试技术也在不断提高和更新。
本文将介绍测试技术现状和未来发展趋势，并提出一些有意义的建议。
一、测试技术现状1.自动化测试技术自动化测试技术已经成为软件测试的主流技术之一，其优点在于可以规范化测试流程、提高测试效率，并能够降低测试成本。
目前，自动化测试技术已经有了相对成熟的框架和工具，涵盖了功能测试、性能测试、安全测试等多个领域。
在自动化测试技术中，Selenium、Appium、JMeter等开源软件得到了广泛应用。
2.敏捷测试技术随着敏捷开发理念的不断普及，敏捷测试技术也得到了广泛应用。
敏捷测试的特点在于灵活、快速、反馈及时，能够适应快速迭代的开发模式。
敏捷测试技术包括测试驱动开发（TDD）、行为驱动开发（BDD）等新兴技术和流程规范。
3.云测试技术随着云计算技术的普及，云测试技术也得到了广泛应用。
云测试技术能够充分利用云平台的高可用性、高性能和弹性等特点，提高测试效率和可靠性。
云测试技术包括基于云平台的测试环境、测试自动化和测试数据管理等方面。
4.移动测试技术随着移动互联网的普及，移动测试技术也成为测试领域的一个重要方向。
移动软件的特点在于其复杂度高、测试困难度大。
移动测试技术包括功能测试、性能测试、兼容性测试和安全测试等。
移动测试技术中常用的框架和工具包括Calabash、Robotium、Monkey等。
二、测试技术发展趋势1.智能化测试技术智能化测试技术是测试技术未来的重要发展方向。
智能化测试技术包括机器学习、人工智能等多种技术，可以对测试过程进行自动化、优化和智能化处理，能够大大提高测试效率和测试精度。
2.跨平台测试技术跨平台测试技术是测试技术未来的一个重要方向。
随着移动互联网和物联网的普及，设备种类和操作系统的多样性也越来越多。
软测量技术的新进展及其在火电厂热工过程中应用
%
"
&
支持向量机软测量应用
支持向量 机是 ’()*+, 最初在统计 学习理论的
基础上建立起来的一种非常有力的机器学习方法。 它是最近几年发展起来的一种人工智能技术， 最初 用于模式识别， 目前在信号处理， 函数逼近等领域也 得到了应用。支持向量机较好地解决了小样本、 非 线性、 高维数、 局部极小点等实际问题， 具有很强的 泛化能力。最小二乘支持向量机是标准支持向量机 的一种扩展， 它是支持向量机在二次损失函数下的 一种形式。最小二乘支持向量机只求解线性方程， 其求解速度快， 在函数估计和逼近中得到了广泛应 用。 &- . 基本结构 建立待测变量与其它一些可测或易测的过程变 量之间的关系， 通过对可测变 量的检测、 变换和计
"
引言
随着我国国民经济的快速发展， 我国电源点的
建设正处于前所未有的高速发展时期。以平均每年 新增装机 )"12 左右的速度增长。超临界、 超超临 界机组、 燃煤增压流化床 （ .564） 锅炉联合循 3144、 环等火电方面的新 技术、 新课 题不断涌现， 与此同 时， 对环保及能源效率的关注也越来越高。火电厂 热工对象复杂程度提高， 测点增加， 控制范围扩大， 对控制质量的要求也随之提高。 针对火电厂热工过程中传统测量方法所面临的 问题， 下面我们将探讨和研究目前在火电厂热工过 程中使用软测量技术的最新进展及应用。
［&］ 算， 间接得到待测变量的估计值 。软测量模型的
， …， （&） & # ( 0 ,( ］ ( $ .， &， ’ 求解 的 优 化 问 题 转 化 为 求 解 线 性 方 程： " " 7 . 7 （8） $ " 0. 2 , . $ &! 1 %" % 其中， …， ， …， ， , $ ［ ,. ， , ’］ . $ ［.， .］ # $ % ［ …， #. ， #’ ］，
软件测试技术的发展趋势与前景
软件测试技术的发展趋势与前景随着信息技术的快速发展和应用领域的不断扩大，软件测试技术也迎来了广阔的发展空间。
软件测试作为软件开发生命周期的关键环节，其发展趋势与前景备受关注。
本文将从技术的角度探讨软件测试技术的发展趋势与前景，包括自动化测试、云端测试、DevOps测试以及人工智能在软件测试中的应用。
自动化测试是软件测试领域发展的重要方向之一。
传统的手工测试往往耗时耗力，效率低下。
而自动化测试通过利用脚本和工具，可以提高测试效率和准确性，减少人为错误。
自动化测试技术不仅可以应用于功能测试，还可以应用于性能测试、安全测试等各个测试环节。
近年来，随着技术的进步和工具的成熟，自动化测试在软件测试中扮演着越来越重要的角色。
云端测试是另一个备受关注的发展方向。
云计算的快速发展使得软件测试可以在云端进行，而不再受限于本地硬件资源。
云端测试具有弹性、高效、灵活的特点，可以根据测试需求的变化，灵活调整测试环境的规模和配置，提高测试的效率和准确性。
同时，云端测试能够集中管理测试用例、测试数据和测试报告，方便团队协作和持续集成。
可以预见，未来软件测试将越来越倾向于在云端进行。
DevOps测试是当前软件开发和测试领域的一个重要趋势。
DevOps的核心理念是开发和运维之间的紧密协作和沟通，以快速交付高质量的软件。
传统的软件测试往往是在开发完成后才进行，导致问题发现和修复的时间延长，影响软件交付周期。
而DevOps测试将测试纳入开发过程中，实现持续测试和持续反馈，加速问题的发现和修复。
通过团队协作、自动化和快速迭代的方式，提高软件质量和交付效率。
人工智能在软件测试中的应用也是一个备受关注的发展方向。
人工智能技术如机器学习、自然语言处理等的快速发展，为软件测试带来了新的可能性。
人工智能可以辅助测试人员分析测试数据、生成测试用例、进行缺陷预测和自动化测试等工作。
例如，利用机器学习算法可以根据历史测试数据预测缺陷出现的概率和位置，从而有针对性地进行测试。
软件测试技术的发展和趋势
软件测试技术的发展和趋势随着计算机的不断普及和软件应用领域的不断扩大，软件测试技术也在不断发展和进步。
本文旨在探讨软件测试技术的发展与趋势。
一、软件测试技术的发展历程软件测试技术已经走过了多个阶段，而其发展历程可以概括如下：1.手工测试阶段人工测试是早期软件测试的主要形式，测试人员需要手动执行一系列测试用例并记录测试结果。
尽管这种方式费时费力而且容易出错，但是在当时这种方式是唯一可行的方式。
2.自动化测试阶段随着计算机技术的发展，自动化测试工具也应运而生。
测试工具的出现使得测试工作效率大大提高，同时也降低了测试的成本和风险。
自动化测试也借助于编程语言的优化，实现了更为高效的测试。
3.测试集成化阶段测试集成化是当前软件测试技术发展的主流趋势。
测试集成化指的是把测试过程中的各个环节包括测试计划、测试用例设计、测试执行和测试报告生成等集成到一起。
这样可以提高测试过程的质量、效率和可循环性等方面的要求，确保软件产品的质量和安全。
二、软件测试技术的发展趋势1.智能化测试随着人工智能技术的不断发展，智能化测试成为了一个趋势。
智能化测试的优势在于可以提高测试的覆盖面和有效性，同时极大地减少了测试的人工成本和时间成本。
2.可视化测试用于显示测试过程、结果和错误的方案已逐步成为新型测试工具的趋势之一。
可视化测试不仅能够将测试结果图形化展示，而且能够通过直观的方式显示测试用例、测试代码和测试执行的监控情况，使得测试工作更加高效化和方便。
3.云测试云计算为大型软件产品的测试过程提供了可靠、高效的基础设施，从而将测试过程从实体环境中解放出来，使得测试人员可以随时随地进行分布式测试，大规模测试或非准实时测试。
4.快速迭代软件开发越来越快，软件开发周期变得越来越短。
因此，快速迭代的软件测试方法是最新的软件测试技术趋势之一。
快速迭代测试方法注重测试的实效性、灵活性和可循环性，以适应大型软件开发的快速要求和不断变化的软件需求。
软测量技术及其应用发展
软测量技术及其应用发展摘要:采用软测量技术，可利用工业标准计算机平台将不同仪表混合连接，使用集成化、标准化虚拟仪器仪表软件集成在一个系统中，应用系统工程的方法进行优化，使之以最优的性价比满足应用系统的性能要求。
软测量技术的应用将会极大限度地降低工业过程检测和控制系统的成本，提高系统控制性能指标，为工业过程检测和控制系统的发展提供必要的技术条件。
关键词:软测量虚拟仪器数学模型检测与控制系统1、引言当今工业界对过程控制系统的要求越来越高，不仅希望控制指标能保持平稳或快速跟踪，而且常常希望控制指标能够以一定方式显示出来。
然而对许多工业过程来说，一些重要的输出变量目前还很难通过传感器得到，如精馏塔的产品浓度。
软测量技术的理论根源是基于软仪表的推断控制。
推断控制的基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对主导变量的影响。
软测量技术体现了估计器的特点。
估计器的设计是根据某种最优准则，选择一种即与主导变量有密切联系又容易测量的辅助变量，通过构造某种数学关系，实现对主导变量的在线估计。
软测量技术除了能“测量”主导变量，还可以对一些反映过程特性的工艺参数如精馏塔的塔板效率和反应器的催化剂活性等做出估计。
所以它已成为自动监测和过程优化的有力工具。
近年来，在软测量方面国内外有大量的研究，Thomas J.McAvoy更是将Soft Sensor列为几大研究之首，因为软测量方法涉及到自动控制的许多重要领域,如:过程建模、系统辨识、数据处理等等。
总的说来，软测量方法的研究经历了从线性到非线性,从静态到动态，从无校正功能到有校正功能的发展过程。
2、控制方法概述2. 1. 软测量技术的应用条件软测量技术主要由4个相关要素组成：(1) 中间辅助变量的选择；(2) 数据处理；(3) 软测量模型的建立；(4) 软测量模型的在线校正。
其中(3) 是软测量技术最重要的组成部分。
2.1.1. 中间辅助变量的选择从间接质量指标出发进行中间辅助变量类型的选择，即应选择那些对被估变量的输出具有较大影响且变化较大的中间辅助变量，从工艺上分析，这些中间辅助变量对估计值的影响不能被忽略；根据系统的机理和需要确定中间辅助变量的数量，应该根据软测量采用的系统建模方法及其机理，结合具体过程进行分析；采用奇异值分解或工业控制仿真软件等方法进行检测点的选取，在使用软测量技术时，检测位置对模型的动态特性有一定影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
软测量新技术综述俞金寿本文作者俞金寿先生，教授、博士生导师。
关键词：软测量化学计量学智能方法神经网络一引言过程控制中一直存在过程输出变量估计的难题，许多工业过程由于受工艺和技术的限制，输出变量难以检测出来，例如产品质量指标，精馏塔的产品浓度和塔板效率，化学反应器的反应温度与反应物的浓度分布，生化过程中发酵罐的菌体浓度等，这就给过程的控制和监测带来困难。
目前，软测量技术(Soft sensing Techniques)被认为是具有吸引力和卓有成效的方法，它一般是根据某种最优准则，通过选择一些容易测量且与主导变量(Primary Variable)密切联系的二次变量(或称辅助变量，Secondary Variable)来预测主导变量，它所建立的软测量模型可以完成一些实际硬件检测仪器所不能完成的测量任务。
软测量概念首先产生于工业过程的实际需要，其发展就是要逐步减少理论与实践的差距，从实践的观点完善理论方法。
软测量是目前过程控制行业中令人瞩目的技术，无论工业过程的控制、优化还是监测，都离不开对过程主导变量的检测，它是各种控制方法得以成功应用的基础，所以McAvoy将软测量研究看作化工过程控制研究的首要问题。
罗荣富等和于静江等较好地总结了软测量技术一些前期的研究工作(从20世纪70年代至90年代初)，但随着该技术原理研究和工程应用的深入，一些初期的分类方法和描述已不能完全涵盖当今软测量技术的全部，特别是近几年软计算方法的兴起，对软测量的研究产生了重大的影响。
本文主要对近几年应用较多的基于化学计量学方法和基于人工智能的软测量方法进行综述。
二软测量技术原理框架软测量技术主要包括：软测量建模方法、软测量工程化实施技术和软测量模型校正技术。
其中软测量建模方法的研究是软测量技术研究的核心问题，它的发展是选用不同的数学模型在实践中进行尝试并不断改进的过程，一般软测量问题可由附图来描述。
软测量建模就是设法由可测变量得到不可在线测量的主导变量的估计值，即：Y'=f(d2, u, θ, y*, t)此式反映了主导变量Y与一般意义的输入d2、u的关系以及Y与辅助变量θ的关系，且离线采样值Y*常被用于软测量模型的校正。
软测量技术的特点决定了它不是一项完全的理论工作，其成败完全取决于实际应用的结果，它的发展是由理论到实践的往返摸索前进的过程。
三化学计量学方法在过程建模中的应用化学计量学，顾名思义原是隶属于化学特别是分析化学的一个研究分支，是数学方法和统计分析方法在化工过程数据分析中的应用。
近年来其基本技术被频繁地应用到过程控制领域，化学计量学方法在过程控制领域最直接的应用是过程仪器的维护(例如仪器校准等)。
它还可用于过程本身的维护，即目前广泛应用的统计过程控制和过程建模，基于化学计量学方法的过程建模是建立在过程丰富的历史记录数据的基础上的。
化学计量学的基本方法有主元分析(PCA)、主元回归(PCR)、部分最小二乘法(PLS)、部分最小二乘回归(PLSR)以及一些新近开发和应用的方法，如多路主元分析(MPCA)和多路部分最小二乘法(MPLS)、多分块PLS(MBPLS)等。
另外为了更好地适用于非线性过程，出现了非线性主元分析(NPCA)和非线性部分最小二乘法(NPLS)，以及将基本PCA和PLS方法与神经网络相结合的基于神经网络的主元分析(NNPCA)和基于神经网络的部分最小二乘法(NNPLS)等。
1. 主元分析主元分析方法是进行数据压缩和信息抽取的有力工具，它的主要思想是将由过程数据和质量指标等变量组成的高维数据空间投影到低维特征空间，特征空间中的主元变量保留原始变量的特征信息而消去冗余信息。
在主元分析的基础上，用线性回归方法寻找到的主元矩阵和因变量间关系的过程称为主元回归。
Kresta 等较好地介绍了PCA利用过程历史数据进行建模的方法，并给出了它在多组分精馏塔中的应用实例。
他们指出，由于PCA具有数据降维和信息抽取的特性，可将这种方法用于高维且相互关联的过程数据建模。
Qin等采用基于PCA带自校正的软测量技术用于气体排放过程的在线监控。
通常的PCA在处理过程信息时忽略过程信息中包含的动态特性，一般连续过程采集的数据都以二维矩阵的形式保存，其中列向量表示采集的不同变量，而行向量表示不同变量在不同采样时刻的值，对于采集频率较密的动态过程(指满足采样定理)，在过程的历史数据中已包含了时间的趋势，进行这类问题的建模时在考虑各变量之间关联的基础上，还可加入动态信息，即考虑每一变量在不同时刻的自关联信息。
Ku等提出了一种动态主元分析方法，在PCA建模中充分利用过程历史数据中包含的动态信息。
Chen和McAvoy采用这种动态PCA模型设计出基于MPC的多元统计控制器用于过程监测和控制。
由于实际过程的非线性特性，单纯的线性主元分析或主元回归方法很难给出令人满意的结果，针对此，Etezädi-Amoli等采用非线性因子分析的方法将非线性引入传统的PCA方法以期解决过程的非线性建模问题，但这种方法在使用时需要预先知道过程的许多先验知识，这在实际过程中是很难满足的，因而不利于实际应用。
Hastie等提出的Principal Curve算法也是解决非线性建模的一种方法，但它最后给出的不是一个非线性模型的表达形式，而是以列表的形式来描述建模结果。
Dong和McAvoy将此Principal Curve算法与神经网络方法相结合提出了一种基于神经网络的主元分析方法，弥补了Principal Curve算法的不足。
Karmar采用一种含瓶颈层的神经网络结构(Autoassociative网络)进行非线性主元分析，此神经网络包含5层：输入层、映射层(Mapping)、瓶颈层(Bottleneck)、逆映射层(De-mapping)和输出层。
Karmer提出的这种非线性主元分析方法非常新颖，但若处理的变量数较多时，其网络构成庞大，实现起来很不容易。
一些文献分别提出了加权的PCR方法、二次型的PCR方法及基于神经网络的非线性主元回归方法用于非线性过程的建模，并将3种方法的结果作了比较，同时也给出了基于神经网络和普通PCR方法的结果以供比较，结果证明基于神经网络的非线性主元回归方法是其中非线性建模效果最好的一种。
Nomokos和MacGregor提出了一种多路PCA(MPCA)的方法用于间歇过程的监控，此方法中的参考数据集含有内在的时变因素，它们被组织成一个包括过程变量、时间项和批次(间歇过程的间隔次数)在内的三维数据阵列，MPCA可采用PCA的思想来处理这个三维阵列。
有的文献也采用MPCA处理过程历史数据，认为这种分析方法将加深人们通过历史数据的观察对过程的理解，可以深层次地分析产品质量波动的原因。
Chen和McAvoy进一步将MPCA方法的应用由间歇过程扩展到连续过程，同时结合动态PCA算法解决传统PCA建模时使用稳态假设而带来的问题。
2. 部分最小二乘法部分最小二乘回归是建立在主元分析原理上的应用最广泛的化学计量学方法之一。
它不像主元分析那样只处理同一矩阵内各向量间的相关关系，而可以通过多元投影变换的方法，分析两个不同矩阵间的相互关系。
PLS算法是为了解决预测建模问题，由化学计量学专家在实际分析数据时，根据启发式推理和直觉提出的非常具有实用性的回归方法，它已被证明在大多数情况下优于传统的线性回归方法(MLR)和主元回归方法，具有更好的鲁棒性。
这里，鲁棒性是指当有新的训练数据加入或从训练集中剔除数据时，模型的参数不会有太大的改变。
PLS算法中最常用的也是最适合计算求解的算法为非线性迭代部分最小二乘算法(NIPALS)，此外还有许多改进的PLS算法。
例如：Wakeling等提出的鲁棒PLS(Robust PLS)算法证明在加入较强干扰信号的情况下，其建模结果比标准的PLS算法具有更好的稳定性。
Lindgren等提出了一种Kernel PLS算法，此算法主要提供了一种快速的节约内存空间的PLS递推算法，特别适用于处理采样数据量巨大的问题。
与传统的PLS算法相比，它在不损害预测精确度的前提下，可大大提高运算速度，Lindgren等在文章的末尾提出了几个Kernel PLS算法的发展方向，其中有一条指出，这种Kernel PLS算法只适用于采样数据量巨大而所选用的变量数正常的情况，还需要研究采样数据量较少而选用的变量数较多的情况。
鉴于此，R妌nar等又提出了一种适用于上述情况的Kernel算法。
Zhu等也提出了一种PLS 算法的简化迭代方法用于解决上述问题，并且指出这种方法也具有快速和节省内存空间的特性，其编程要比NIPALS算法更加容易，结构更加简单。
Dayal等证明在进行Kernel递推运算时，不需要同时更新自变量和因变量矩阵，而只需更新其中一个即可，基于这个原理他们提出了两种改进的Kernel算法，此类算法的运算速度按自变量、因变量矩阵的规模不同，分别要比原Kernel算法快2~5倍，显示了其优越性。
在PLS建模过程中，一般情况下过程的变化和新数据的采集都是均匀的，新数据按顺序依次更新旧数据进行递推运算，但在有些情况下过程变化缓慢，若想在递推过程中更多地包含新信息，就需给旧信息加一指数因子加速其衰减，从而在递推过程中加大新信息的作用。
按照这一思想，Dayal等又提出了一种带有指数加权因子的递推PLS算法，此算法在上述改进Kernel算法的基础上又结合了协方差阵的新型递推方法，并将此算法应用于一个多变量非线性的CSTR的自适应控制和浮选法选矿过程控制中预测模型的建立，这种新算法的建模效果与传统递推PLS算法相比有所提高。
H歴kuldsson提出了一种将PCA与PLS相结合的建模方法，此算法的理论基础为数学建模中的H原理，在H原理的基础上将PCA和PLS算法有机地结合起来，这样做的最大好处是可在建模的同时进行显著误差的检测、样本的灵敏度分析和回归子模型的验证，从而有助于更好地判断建模的有效性，此算法还可推广到非线性的情况。
从上面的罗列可看出，对传统的PLS算法有诸多改进，但每一种改进都有其不同的适用条件，其建模效果在某一方面得以改进，有可能同时牺牲了另一项指标，因此在选用PLS类算法时要结合实际情况，选择最适宜的方法。
为了处理对象的非线性问题，Wold等提出了非线性PLS的方法，其基本思想是在计算PLS的内关系(Inner Relation)时，采用一些多项式函数代替传统的MLR进行非线性拟合，这一思想为使PLS更好地适用于非线性过程提供了一个崭新的更为通用的思路。
Berglund和Wold又进一步指出，这种内关系可以用多项式描述或其他任何非线性的函数形式来描述。
基于此，有的文献采用含二次项的非线性函数描述此内关系，也有的文献用样条(Spline)函数描述此内关系。