实现非线性修正的前提是需要得到智能涡街流量计流量Q与仪表系数K的关系曲线，再将超出线性度范围的仪表系数修正到合理的范围内。文章对三种常用的曲线逼近方法：线性插值法、三次样条插值法和最小二乘法进行了比较，具体方法如下

对于智能涡街流量计来说，由于在小流量时普遍存在着K-Q之间的非线性，即使在线性度范围内，K也很难保证为常数，这给用数学公式描述两者的之间关系带来很大困难，插值(或曲线拟和)方法能很好地解决这一问题。根据速度式流量计检定规程，可以将检定点作为插值函数的结点(或曲线拟和的观测点)，即各检定流量点Qi(i=0，1，⋯，n)，各结点(或观测点)对应的函数值为Ki(i=0，1，⋯，n)，即各流量点对应的仪表系数。根据这些列表函数，可以利用插值多项式(或拟和多项式)对其他流量点的仪表系数进行逼近。
为了比较三种方法对智能涡街流量计K-Q关系描述的准确性，在标准水流量装置上对DN25智能涡街流量计进行实验，其流量测量范围为1一llm3／h，受智能涡街流量计价格装置条件的限制，最大流量只能做到9．3 m3／h。实验中发现，当流量小于1 m3／h时，虽然仪表的线性度已超出1％，但其重复性依然很好，这给仪表系数的非线性修正奠定了良好基础，而修正的前提是要得到K-Q关系曲线。因此，对表1中流量点进行了实验。

选择流量点0．509、0．997、1．649、2．737、4．41、7．742和9．26 rn3／h作为插值函数的结点进行分段插值，采用线性插值法和三次样条插值法，同时作为最小二乘法的观测点进行曲线拟和，对剩余流量点0．601、0．696、0．801和0．898 m3／h的仪表系数进行逼近，最后与实验结果进行比较得到表2与图l一图3。

 

通过比较，利用三次样条插值法得到的逼近点误差相对较小，且能够很好反映曲线变化趋势。所以在利用CPLD进行仪表系数非线性修正时，选择用三次样条插值法对各流量点的仪表系数进行逼近。