如今，无论是汽油发动机还是柴油发动机，都变得越来越高效，也越来越复杂。可变气门正时、直喷、涡轮增压及各种废气再循环（EGR）技术早已让人眼花缭乱，而发动机终究还需要追求燃油经济性。
工程师称，如果想控制致动器的复杂排列，便需要配备精确快速的传感器来衡量歧管中的气流及排放出的氮氧化物。当得出数据后，发动机控制单元（ECU）便可以提前或延迟点火、开启气阀及调节涡轮增压器气流，以使发动机获得最佳性能的同时还能控制废气排放。
不过工程师仍面临复杂性和高成本的挑战。霍尼韦尔汽车软件业务总经理Chris Greentree称，更改制动器参数工作量庞大，且用于测量氮氧化物或涡轮增压器转速的单个传感器的价格动辄数百美元，成本过高。
此外，当发动机启动后，实体传感器往往需要达到足够温度才会起作用，即使已达到温度，传感器的工作原理使得其反应仍可能略有延迟，而这也是传感器的劣势之一。
因此，虚拟传感器可能将成为一种较为理想的替代选择，其省去了硬件传感器与软件工具，成本大大降低。
为了创建一个测试氮氧化物的虚拟传感器，霍尼韦尔研究团队首先通过传感器提供的数据对相关项目进行建模及校准，这些项目包括气缸压力和温度、空气/燃油比、气缸气流量、湿度以及背压式传感器。
上述项目的测试结果对于氮氧化物产生数量意义重大，如果建模成功的话，发动机排出的氮氧化物就能被准确预估出来，同时也可以免去实体传感器。
通过实验室建立的数据来形成统计反应曲面，这些统计模型无需运用物理学原理便能预测出传感器响应，不过其结果只是近似值，其实用性也受限于搜集的数据量。
霍尼韦尔则开发出OnRAMP，该工具允许工程师将第一性原理模型嵌入ECU，从而创建虚拟传感器。第一性原理模型在功能上同0D或1D系统类似，不过想比传统系统模型，OnRAMP操作更简单，运行速度也更快。
Chris Greentree解释称，OnRAMP“麻雀虽小，五脏俱全”，其运用了理想气体定律、伯努利方程及质量和能量守恒定律。用户使用DoE搜集数据并对OnRAMP模型进行校准，从而更好地控制虚拟传感器。
霍尼韦尔OnRAMP具体分为5类虚拟传感器：发动机氮氧化物传感器；选择性催化还原中床氨传感器；废气循环流速传感器；涡轮增压器速度传感器；新鲜空气流速传感器。
