曾有人说：“谁征服了传感器,谁就征服了世界。”可见工业时代测量是多么重要。然而随着被测量的增多,使得有些被测量的状态不能以现有的测量技术和硬件仪表进行准确的测量,必须找到另外的途径解决这一问题。因此软测量技术一经提出便受到了极大关注,并迅速开始了理论和应用的双向发展与普及。磨煤机风量的准确、可靠测量是保证火电机组控制系统稳定运行进而提高锅炉燃烧效率的重要因素,然而受现场安装条件等方面的限制,使得硬件仪表测量得到的磨煤机风量与实际值偏差很大。针对这一问题,本文应用软测量方法结合火电厂的实际应用,对磨煤机风量软测量中辅助变量的选择、数据预处理、测量模型的建立及训练和测试等问题进行了研究。通过机理分析、设备连接关系分析、结合运行经验及相关系数分析等方法确定了辅助变量；并采用滑动平均滤波和数据归一化对辅助变量样本值进行了数据处理,最后对训练后的软测量模型进行了离线和在线测试。采用基于支持向量机回归方法建立了风量软测量模型,并对建模过程中核函数、惩罚因子的选择进行了分析和研究。通过仿真分析,确定了以径向基核函数(RBF)和交叉验证法选取最佳惩罚因子的ε-SVR算法作为建模的核心算法。最后,采用C语言和MFC编写了具有人机交互界面的软测量应用软件包。经电厂实际运行数据的实验验证表明该软测量方法能够获得比现有硬件流量仪表更准确可靠的测量结果,且能适应机组工况的变化。