电容式位移传感器非线性拟合：三次样条法优胜

电容式位移传感器在核能领域的应用因其高可靠性、快速响应和精度高而备受青睐，特别是在控制棒落棒系统的棒位测量中。本文主要研究了在四种不同工况下，如何通过非线性拟合方法来更精确地理解控制棒落棒过程中电容值与位移的关系。首先，对收集到的控制棒数据进行标定，选取最大值和最小值的电容值的平均作为拟合值，以此降低噪声影响。接下来，作者采用了三种不同的方法进行拟合：三次样条插值、最小二乘法和BP神经网络。 1. 三次样条插值是一种光滑的非参数曲线拟合技术，通过构建局部多项式模型来逼近数据，其优点在于能够自然地处理数据中的拐点，提供平滑的拟合曲线。在MATLAB的拟合结果显示，三次样条插值在这项工作中表现出良好的拟合效果，这可能是由于其适应性强，能较好地捕捉数据的局部变化。 2. 最小二乘法是一种基于误差平方和最小化的线性回归方法，适用于数据中存在噪声的情况。尽管它可能不适用于非线性关系，但在某些情况下，通过适当的转换或多项式拟合，也可用于近似非线性关系。 3. BP神经网络作为一种人工智能技术，通过训练调整神经元间的权重，形成一个自适应的非线性映射模型。在控制棒落棒的位移预测中，BP神经网络能学习数据的复杂模式，但可能需要大量的数据和计算资源才能获得满意的性能。 在实际应用中，作者将这三种拟合方法应用于控制棒的原始数据上，通过插值观察和残差分析来评估其准确性。通过对比分析，研究人员可以确定哪种方法最适合在特定条件下提供最精确的位移与电容值的映射关系，这对于确保控制棒安全运行至关重要。 总结来说，这篇论文深入探讨了电容式位移传感器在控制棒落棒过程中的性能优化，通过对不同拟合方法的比较，为实际工程中的非线性位移测量提供了一种实用的数学工具和策略选择。