软测量传感器理论基础是“推理控制”，能够进行在线运算并给出 的估计值，软测量传感器的设计 满足工程设计的简洁性、性和性的要求。软测量传感器系统的设计步骤大致有：对辅助变量的选择和确定、采集数据与输入数据的处理、软测量模型的确定、模型的标校这几个方面阐述软测量传感器系统的设计。
(1)车甫助变量的选择与确定
在软测量传感器系统设计中，开始面对的问题就是辅助变量的选择，要根据灵敏性、特异性、过程适应性、 性、鲁棒性等原则来选择辅助变量。选择完后，根据变量类型、变量数目和检测点位置的这三方面来确定辅助变量的个数，使辅助变量的个数尽可能的少。选择辅助变量时要谨慎，它对测量过程特性的描述起决定性的作用。
(2)数据采集与输入数据的处理
对系统的变量数据采集时，要确定变量的取值范围，在采用空间内，选择合适的样本，软测量是根据测试过程中采集的数据经过公式计算得出的，采集数据的正确性和性决定着软测量传感器系统的精度。采集的数据要进行预处理，包括数据类型的变换和数据的误差处理两个部分，数据变换包括标度变换、转换和权函数三个方面。误差处理在传感器系统中主要对系统的误差和随机误差进行处理，系统误差主要是由于受到外界环境影响造成的基准漂移或者系统的整体校正不准确造成的，发现后，可以通过采取措施给予解决。随机误差是受到随机的外界因素干扰影响，带给系统毛刺，对于的系统来说，主要采用软硬件滤波的形式来对随机误差校正。
(3)软测量传感器模型的标校
智能温度传感器系统中的软测量技术包括非线性自校正和在线标校技术。非线性模型的校正是针对模拟温度信号传输误差、运算放大器的误差、温度漂移以及A/D转换器的非线性的校正。该系统的修正方法是通过系统对采集信号的拟合调整。在线标校模型的校正是通过对辅助变量进行分析补偿主变量值的改变，通过软测量数学模型来完成主变量值的校正，对原始系统在线校正能够产生 加准确的新工况。软测量模型的在线标校就是通过分析建立校正模型结构和校正参数的优化过程，对短期学习或者长期学习积累一段时间后创建新的样本模式。在线校正模型需要对大量的样本进行采集、发现规律，通过理论建模，得出在线标校的算法，再用软件编程给予实现，对灵敏度进行补偿，提高温度传感器的测量精度。
