软测量辅助变量选择

变量类型的五项考虑

过程适用性要求可在线获取且满足测量精度；灵敏性强调对相关输出或不可测扰动快速响应；特异性强调对无关干扰不敏感；准确性要求所构成仪表达到估计精度；鲁棒性强调对模型误差不敏感。

数量取舍

辅助变量过少可能信息不足，过多可能引入噪声、增加自由参数和过参数化风险。教材关于数量下限的建议不是“数量达到目标数就必定可估计”的数学保证。应先结合模型自由度选取必要信息，再根据估计效果调整。

检测点同样重要

变量与位置共同决定信息作用。教材提到奇异值分解和控制仿真可辅助测点选择，本节未展开其算法。工艺条件和经济因素也应一并考虑。