流量信号的补偿方法、装置、存储介质、处理器和系统

摘要

本申请提供了一种流量信号的补偿方法、装置、存储介质、处理器和系统。流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，气体流量计还用于获取气体的温度和湿度，该方法包括：利用气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；根据气体的温度和气体的湿度对待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。该补偿方法中，根据检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿，使得补偿后的流量信号更加接近实际的流量信号，为后续的应用提供了相对可靠准确的数据。

权利要求

1.一种流量信号的补偿方法，所述流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，所述气体流量计还用于获取所述气体的温度和湿度，其特征在于，包括：利用所述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号，所述根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号，包括：利用所述气体流量计采集多个数据组，每个所述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信号、所述气体的温度以及所述气体的湿度；

获取每个所述数据组中的气体的采集流量信号对应的实际流量信号；

利用多个所述实际流量信号以及多个所述数据组对所述待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号，所述利用多个所述实际流量信号以及多个所述数据组对所述待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号，包括：以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括多个未知系数；

计算出各所述未知系数；

将所述未知系数带入所述多元线性回归模型中，得到补偿公式，所述以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，包括：以多组所述数据组中的气体的采集流量信号XFi、气体的温度XTi以及气体的湿度XHi作为自变量数据，将所述实际流量信号 作为因变量数据，其中，i＝1、…、n，n为所述数据组的个数；

将所述自变量数据XTi、XHi和XFi映射到m维空间，得到自变量数据X1i、X2i、X3i、…，Xmi，m为大于或者等于4的正整数；

建立多元线性回归模型 其中，θ1、θ2、

θ3、…、以及θm为所述未知系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算出各所述未知系数，包括：利用最小二乘法原理，最小化所述多元线性回归模型计算得到的所述补偿后流量信号与所述实际流量信号的误差的平方和，得到对各所述未知系数各项求导数，且令 得到矩阵方程，其中，j＝1、2、…8；

求出所述矩阵方程中的各所述未知系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，m＝8，且X1i＝XFi，X2i＝XTi，X3i＝XHi，X4i＝XFiXTi，X5i＝XFiXHi，X6i＝(XFi)2，…，X8i＝(XHi)2。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到所述补偿后流量信号之后，所述方法还包括：计算所述补偿后流量信号与实际流量信号之间的差值；

判断所述差值是否小于或者等于误差阈值，

在所述差值小于或者等于误差阈值的情况下，结束补偿；

在所述差值大于所述误差阈值的情况下，对所述待补偿流量信号进行重新补偿，直到所述补偿后流量信号与所述实际流量信号之间的差值小于或者等于所述误差阈值，结束补偿。

5.一种流量信号的补偿装置，所述流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，所述气体流量计还用于获取所述气体的温度和湿度，其特征在于，包括：获取单元，用于获取所述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

补偿单元，用于根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号，所述补偿单元包括：

第一获取模块，用于获取所述气体流量计采集多个数据组，每个所述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信号、所述气体的温度以及所述气体的湿度；

第二获取模块，用于获取每个所述数据组中的气体的采集流量信号对应的实际流量信号；

补偿模块，用于根据多个所述实际流量信号以及多个所述数据组对所述待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号，所述补偿模块包括：

建立模型子模块，用于以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括多个未知系数；

计算子模块，用于根据获取的多个所述实际流量信号以及多个所述数据组中的气体的采集流量信号、气体的温度以及气体的湿度，求出各所述未知系数；

确定子模块，用于将所述未知系数带入所述多元线性回归模型中，得到补偿公式，所述建立子模块还用于：以多组所述数据组中的气体的采集流量信号XFi、气体的温度XTi以及气体的湿度XHi作为自变量数据，将所述实际流量信号 作为因变量数据，其中，i＝

1、…、n，n为所述数据组的个数；将所述自变量数据XTi、XHi和XFi映射到m维空间，得到自变量i i i i数据X1 、X2 、X3 、…，Xm ，m为大于或者等于4的正整数；建立多元线性回归模型其中，θ1、θ2、θ3、…、以及θm为所述未知系数。

6.一种气体流量计系统，包括气体流量计，用于获取所述气体的温度、气体的湿度和气体的流量信号，其特征在于，还包括软件，用于执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

说明书

流量信号的补偿方法、装置、存储介质、处理器和系统

技术领域

[0001] 本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种流量信号的补偿方法、装置、存储介质、处理器和系统。

背景技术

[0002] 在现今汽车技术的发展中，流量计是汽车电控燃油喷射系统的关键部件。随着汽车排放标准不断提高，车用空气流量计的性能要求也不断提高，主要体现在高精度，稳定性等方面。

[0003] 现有技术中，多传感器融合技术成了空气流量计的发展趋势，基于多传感器融合空气流量计的数据处理成了现今的焦点之一。

[0004] 多传感器融合的空气流量计能够实时监测进气气体的温度、湿度及流量等信号。进气气体的温度、湿度会影响空气流量计的流量输出信号，使得检测得到的流量并不准确。

[0005] 因此，亟需一种能够准确获取气体流量的方法或装置。

[0006] 在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解，因此，背景技术中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。

发明内容

[0007] 本申请的主要目的在于提供一种流量信号的补偿方法、装置、存储介质、处理器和系统，以解决现有技术中的空气流量计无法获取准确的空气流量信号的问题。

[0008] 为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种流量信号的补偿方法，所述流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，所述气体流量计还用于获取所述气体的温度和湿度，该方法包括：利用所述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述待补偿流量信号进行补
偿，得到补偿后流量信号。

[0009] 进一步地，所述根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号，包括：利用所述气体流量计采集多个数据组，每个所述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信号、所述气体的温度以及所述气体的湿度；获取每个
所述数据组中的气体的采集流量信号对应的实际流量信号；利用多个所述实际流量信号以
及多个所述数据组对所述待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号。

[0010] 进一步地，所述利用多个所述实际流量信号以及多个所述数据组对所述待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号，包括：以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括多个未知系数；计算出各所述未知系数；将所述未知系数带入所述
多元线性回归模型中，得到补偿公式。

[0011] 进一步地，所述以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，包括：以多组所述数据组中的气体的采集流量信号XFi、气体的温度XTi以及气体的湿度XHi作为自变量数据，将所述实际流量信号 作为因变量数据，其中，i＝1、…、n，n为所述数据组的个数；将所述自变量数据XTi、XHi和XFi映射到m维空间，得到自变量数据X1i、X2i、X3i、…，Xmi，m为大于或者等于4的正整数；建立多元线性回归模型 其中，θ1、θ2、θ3、…、以及θm为所述未知系数。

[0012] 进一步地，所述计算出各所述未知系数，包括：利用最小二乘法原理，最小化所述多元线性回归模型计算得到的所述补偿后流量信号与所述实际流量信号的误差的平方和，得到 对各所述未知系数各项求导数，且
令 得到矩阵方程，其中，j＝1、2、…8；求出所述矩阵方程中的各所述未知系数。

[0013] 进一步地，m＝8，且X1i＝XFi，X2i＝XTi，X3i＝XHi，X4i＝XFiXTi，X5i＝XFiXHi，X6i＝(XFi)2，…，X8i＝(XHi)2。

[0014] 进一步地，在得到所述补偿后流量信号之后，所述方法还包括：计算所述补偿后流量信号与实际流量信号之间的差值；在所述差值小于或者等于误差阈值的情况下，结束补偿；在所述差值大于所述误差阈值的情况下，对所述待补偿流量信号进行重新补偿，直到所述补偿后流量信号与所述实际流量信号之间的差值小于或者等于所述误差阈值，结束补
偿。

[0015] 为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种流量信号的补偿装置，所述流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，所述气体流量计还用于获取所述气体的温度和湿度，该装置包括：获取单元，用于获取所述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；补偿单元，用于根据所述气体的温度和所述气体的湿度对所述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。

[0016] 进一步地，所述补偿单元包括：第一获取模块，用于获取所述气体流量计采集多个数据组，每个所述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信号、所述气体的温度以及所述气体的湿度；第二获取模块，用于获取每个所述数据组中的气体的采集流量信号对应
的实际流量信号；补偿模块，用于根据多个所述实际流量信号以及多个所述数据组对所述
待补偿流量信号进行补偿，得到所述补偿后流量信号。

[0017] 进一步地，所述补偿模块包括：建立模型子模块，用于以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以所述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，所述多元线性回归模型中包括多个未知系数；计算子模块，用于根据获取的多个所述实际流量信号以及多个所述数据组中的气体的采集流量信号、气体的温度以及气体的湿
度，求出各所述未知系数；确定子模块，用于将所述未知系数带入所述多元线性回归模型
中，得到补偿公式。

[0018] 根据本申请的再一方面，提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。

[0019] 根据本申请的又一方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。

[0020] 根据本申请的另一方面，提供了一种系统，包括：气体流量计，获取所述气体的温度、气体的湿度和气体的流量信号；软件，用于执行任意一种所述的方法

[0021] 应用本申请的技术方案，上述的补偿方法中，根据检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿，使得补偿后的流量信号更加接近实际的流量信号，为
后续的应用提供了相对可靠准确的数据。

附图说明

[0022] 构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

[0023] 图1示出了根据本申请的流量信号的补偿方法的实施例的流程示意图；

[0024] 图2示出了根据本申请的流量信号的补偿方法的另一实施例的流程示意图；以及

[0025] 图3示出了根据本申请的流量信号的补偿装置的实施例的结构示意图。

具体实施方式

[0026] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

[0027] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范
围。

[0028] 需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

[0029] 现有技术中的空气流量计等气体流量计无法获取准确的空气流量信号的问题，为了解决这一问题，根据本申请的实施例，提供了一种流量信号的补偿方法。

[0030] 图1是根据本申请实施例的流量信号的补偿方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：

[0031] 步骤S101，利用上述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

[0032] 步骤S102，根据上述气体的温度和上述气体的湿度对上述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。

[0033] 上述的补偿方法中，根据检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿，使得补偿后的流量信号更加接近实际的流量信号，为后续的应用提供了相对可
靠准确的数据。

[0034] 本申请的上述利用检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿的具体方法可以为现有技术中的任何可行的方法，例如，本申请的一种具体的实施例
中，上述补偿方法包括：

[0035] 利用上述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

[0036] 利用上述气体流量计采集多个数据组，每个上述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信号、上述气体的温度以及上述气体的湿度；

[0037] 获取每个上述数据组中的气体的采集流量信号对应的实际流量信号；

[0038] 利用多个上述实际流量信号以及多个上述数据组对上述待补偿流量信号进行补偿，得到上述补偿后流量信号。

[0039] 上述的利用多个上述实际流量信号以及多个上述数据组对上述待补偿流量信号进行补偿的过程可以通过机器学习训练得到补偿后流量信号，具体地，采用机器学习训练
的方法包括：使用模型对检测到的流量信号进行补偿，其中，模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，上述多组数据中的每组数据均包括：检测得到的气体的流量信号、气体的湿度以及温度。

[0040] 当然也可以通过其他的方式来对待补偿信号进行补偿，本申请的另一种具体的实施例中，上述的利用多个上述实际流量信号以及多个上述数据组对上述待补偿流量信号进
行补偿的过程包括：以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以上述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，上述多元线性回归模型中包括多个未
知系数；计算出各上述未知系数；将上述未知系数带入上述多元线性回归模型中，得到补偿公式。

[0041] 具体地，上述以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以上述补偿后流量信号作为因变量，建立多元线性回归模型，包括：以多组上述数据组中的气体的采集流量信号XFi、气体的温度XTi以及气体的湿度XHi作为自变量数据，将上述实际流量信号作为因变量数据，其中，i＝1、…、n，n为上述数据组的个数，具体为大于或者等于2的正整数；将上述自变量数据XTi、XHi和XFi映射到m维空间，得到自变量数据X1i、X2i、X3i、…，Xmi，m为大于或者等于4的正整数；建立多元线性回归模型其中，θ1、θ2、θ3、…、以及θm为上述未知系数。将自变量数据映射多维空间中，
能够计算出更准确地未知系数。

[0042] 当然，本申请的补偿方法中，也可以对自变量数据进行映射到多维空间中，直接利用采集得到的自变量数据建立多远线性回归模型，然后再计算该模型中的未知系数。

[0043] 在实际的应用过程中，为了进一步保证得到的未知系数更加准确，从而使得补偿后流量信号与实际流量信号更为接近，本申请的一种实施例中，上述根计算出各上述未知
系数，包括：利用最小二乘法原理，最小化上述多元线性回归模型计算得到的上述补偿后流量信号与上述实际流量信号的误差的平方和，得到

[0044]

[0045] 然后，对各上述未知系数各项求导数，且令 得到矩阵方程，其中，j＝1、2、…8；求出上述矩阵方程中的各上述未知系数。

[0046] 为了进一步保证补偿后流量信号更准确，本申请的一种实施例中，m＝8，且X1i＝XFi，X2i＝XTi，X3i＝XHi，X4i＝XFiXTi，X5i＝XFiXHi，X6i＝(XFi)2，…，X8i＝(XHi)2。当然，本申请中的补偿方法中并不限于映射到8维空间中，还可以是其他的多维空间，比如5维空间。

[0047] 在实际的应用过程中，采用补偿方法得到的补偿后流量信号可能不接近实际流量信号，也就是说得到的补偿后流量信号并不准确，为了解决这一问题，如图2所示，本申请的一种实施例中，在得到上述补偿后流量信号之后，上述方法还包括：

[0048] 步骤S103，计算上述补偿后流量信号与实际流量信号之间的差值；

[0049] 步骤S104，判断上述差值是否小于或者等于误差阈值，在上述差值小于或者等于误差阈值的情况下，结束补偿，在上述差值大于上述误差阈值的情况下，对上述待补偿流量信号进行重新补偿，即重新执行步骤S102，直到上述补偿后流量信号与上述实际流量信号
之间的差值小于或者等于上述误差阈值，结束补偿。

[0050] 需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

[0051] 本申请实施例还提供了一种流量信号的补偿装置，需要说明的是，本申请实施例的流量信号的补偿装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于流量信号的补偿方法。以
下对本申请实施例提供的流量信号的补偿装置进行介绍。

[0052] 图3是根据本申请实施例的流量信号的补偿装置的示意图。上述流量信号为气体流量计采集得到的气体的流量信号，上述气体流量计还用于获取上述气体的温度和湿度，
如图3所示，该装置包括：

[0053] 获取单元10，用于获取上述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

[0054] 补偿单元20，用于根据上述气体的温度和上述气体的湿度对上述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。

[0055] 上述的补偿装置中，补偿单元根据检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿，使得补偿后的流量信号更加接近实际的流量信号，为后续的应用提供
了相对可靠准确的数据。

[0056] 本申请的上述利用检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿的具体方法可以为现有技术中的任何可行的方法，例如，本申请的一种具体的实施例
中，上述补偿单元包括第一获取模块、第二获取模块以及补偿模块，第一获取模块用于获取上述气体流量计采集多个数据组，每个上述数据组包括一次采集得到的气体的采集流量信
号、上述气体的温度以及上述气体的湿度；第二获取模块用于获取每个上述数据组中的气
体的采集流量信号对应的实际流量信号；补偿模块用于根据多个上述实际流量信号以及多
个上述数据组对上述待补偿流量信号进行补偿，得到上述补偿后流量信号。

[0057] 上述的补偿模块可以通过机器学习训练得到补偿后流量信号，具体地，采用机器学习训练的方法包括：使用模型对检测到的流量信号进行补偿，其中，模型为使用多组数据通过机器学习训练出的，上述多组数据中的每组数据均包括：检测得到的气体的流量信号、气体的湿度以及温度。

[0058] 当然也可以通过其他的方式来对待补偿信号进行补偿，本申请的另一种具体的实施例中，上述补偿模块包括建立模型子模块、计算子模块以及确定子模块，建立模型子模块用于以气体的流量信号、气体的温度以及气体的湿度作为自变量，以上述补偿后流量信号
作为因变量，建立多元线性回归模型，上述多元线性回归模型中包括多个未知系数；计算子模块用于根据获取的多个上述实际流量信号以及多个上述数据组中的气体的采集流量信
号、气体的温度以及气体的湿度，求出各上述未知系数；确定子模块用于将上述未知系数带入上述多元线性回归模型中，得到补偿公式。

[0059] 具体地，上述建立子模块还用于：以多组上述数据组中的气体的采集流量信号XFi、气体的温度XTi以及气体的湿度XHi作为自变量数据，将上述实际流量信号 作为因变量数据，其中，i＝1、…、n，n为上述数据组的个数；将上述自变量数据XTi、XHi和XFi映射到m维空间，得到自变量数据X1i、X2i、X3i、…，Xmi，m为大于或者等于4的正整数；建立多元线性回归模型 其中，θ1、θ2、θ3、…、以及θm为上述未知系
数。将自变量数据映射多维空间中，能够计算出更准确地未知系数。

[0060] 当然，本申请的补偿方法中，也可以对自变量数据进行映射到多维空间中，直接利用采集得到的自变量数据建立多远线性回归模型，然后再计算该模型中的未知系数。

[0061] 在实际的应用过程中，为了进一步保证得到的未知系数更加准确，从而使得补偿后流量信号与实际流量信号更为接近，本申请的一种实施例中，上述计算子模块利用最小
二乘法原理，最小化上述多元线性回归模型计算得到的上述补偿后流量信号与上述实际流
量信号的误差的平方和，得到 然后，对
各上述未知系数各项求导数，且令 得到矩阵方程，其中，j＝1、2、…8；求出上述矩阵
方程中的各上述未知系数。

[0062] 为了进一步保证补偿后流量信号更准确，本申请的一种实施例中，m＝8，且X1i＝XFi，X2i＝XTi，X3i＝XHi，X4i＝XFiXTi，X5i＝XFiXHi，X6i＝(XFi)2，…，X8i＝(XHi)2。当然，本申请中的补偿方法中并不限于映射到8维空间中，还可以是其他的多维空间，比如5维空间。

[0063] 为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案，以下将结合具体的实施例来说明本申请的技术方案。

[0064] 实施例

[0065] 该补偿方法由以下步骤形成：

[0066] 第一步：信号采集，利用同时集成温度、湿度及流量传感器的热式空气流量计进气气体的温度、湿度以及流量信号，采集多组数据；

[0067] 第二步：对比热式空气流量计流量输出信号的值与实际提供的空气流量的值，研究随着进气温度和湿度的变化，空气流量计的输出信号发生偏移的变化规律，确定利用多
元线性回归模型进行信号偏移校正的可行性；

[0068] 第三步：分析采集到的温度、湿度以及流量信号的原始数据，以此作为自变量数据(XTi,XHi,XFi),i＝1、…、n(采集n组数据，n大于等于方程系数个数)，以实际进气流量作为因变量YFi，将自变量数据(XTi,XHi,XFi)映射到高维空间，形成新的自变量数据集X；

[0069] 第四步：在第三步建立的数据集的基础上进行多元线性回归建模，多元线性回归模型为：

[0070]

[0071] 第五步：利用最小二乘法原理，最小化误差的平方和：

[0072]

[0073] 第六步：对待定系数θ各项求导数，令 得到矩阵方程，利用矩阵运算求出多元线性回归方程的系数向量θ＝(θ0，θ1，θ2，θ3，...，θm)；

[0074] 第七步：将第六步得到的系数向量θ代入多元线性回归方程：

[0075]

[0076] 利用多元线性回归方程得到的预测值Yi，与实际进气流量YFi进行对比，进行模型校验，满足误差要求，补偿结束。

[0077] 进一步的，第一步上述的热式空气量流量计同时集成了温度、湿度及流量传感器，除了能够采集空气流量信号外，还可以同时采集进气气体的温度、湿度等信号。

[0078] 进一步的，第三步中上述的将自变量数据(XTi,XHi,XFi)映射到高维空间，即X1i＝XFi，X2i＝XTi，X3i＝XHi，X4i＝XFiXTi，X5i＝XFiXHi，X6i＝(XFi)2,…，X8i＝(XHi)2形成新的自变量数据集X。根据热式空气流量计的输出信号随温度、湿度变化发生偏移的规律，只需要将原数据及映射到8维空间；

[0079] 进一步的，第四步上述的多元线性回归模型中的自变量数据集，是第三步中在将原数据集(XTi,XHi,XFi)映射到高维空间形成的新的自变量数据集X＝(X1i,X2i,X3i,…,X8i),模型中的θ0，θ1，θ2，θ3，...，θm为待定系数,m＝8。

[0080] 进一步的，第五步上述的最小化误差的平方和是指最小化多元线性回归方程的预测值Yi与实际进气流量值YFi误差的平方和。

[0081] 进一步的，第六步上述的对各项待定系数θj求导数，令 求导得到矩阵方程如下：

[0082]

[0083] 利用软件编程完成矩阵运算，求出多元线性回归方程的系数向量θ＝(θ0，θ1，θ2，θ3，...，θm)。

[0084] 将得到的多元线性回归方程与热式空气流量计的信号处理相结合，经过多元线性回归模型校正的热式空气流量计，能够实时根据空气流量计的温度、湿度及流量信号的原
始数据，校正空气流量计的输出信号。

[0085] 上述流量信号的补偿装置包括处理器和存储器，上述获取单元和补偿单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的
功能。

[0086] 处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来对采集到的流量信号进行补偿。

[0087] 存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存
储芯片。

[0088] 本申请的另一种典型的实施例提供了一种系统包括气体流量计和软件，气体流量计获取上述气体的温度、气体的湿度和气体的流量信号；软件用于执行任意一种上述的方
法。

[0089] 该系统中由于包括执行上述的任一种的补偿方法的软件，因此，可以准确地获取气体的流量信号。

[0090] 需要说明的是，本申请的上述气体的流量信号可以为数字信号，也可以为模拟信号，即本申请的补偿方法可以对模拟信号的流量信号进行补偿，也可以对数字信号的流量
信号进行补偿。

[0091] 本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述流量信号的补偿方法。

[0092] 本发明实施例提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述流量信号的补偿方法。

[0093] 本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现至少以下步骤：

[0094] 步骤S101，利用上述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

[0095] 步骤S102，根据上述气体的温度和上述气体的湿度对上述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。

[0096] 本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

[0097] 本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序：

[0098] 步骤S101，利用上述气体流量计采集气体的待补偿流量信号、气体的温度以及气体的湿度；

[0099] 步骤S102，根据上述气体的温度和上述气体的湿度对上述待补偿流量信号进行补偿，得到补偿后流量信号。

[0100] 本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产
品的形式。

[0101] 本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0102] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。

[0103] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0104] 在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

[0105] 存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介
质的示例。

[0106] 计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。
计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

[0107] 还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0108] 本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的
形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存
储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形
式。

[0109] 从以上的描述中，可以看出，本申请上述的实施例实现了如下技术效果：

[0110] 1)、本申请的上述利用检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿的具体方法可以为现有技术中的任何可行的方法，例如，本申请的一种具体的实施
例中，上述补偿方法包括：

[0111] 2)、本申请的补偿装置中，补偿单元根据检测得到的气体的温度以及湿度对检测得到的流量信号进行补偿，使得补偿后的流量信号更加接近实际的流量信号，为后续的应
用提供了相对可靠准确的数据。

[0112] 以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。