CORC  > 云南天文台  > 中国科学院云南天文台  > 天文技术实验室
题名地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪误差建模
作者刘荣辉
答辩日期2022-07-01
文献子类工程硕士
授予单位中国科学院大学
授予地点北京
导师柳光乾 ; 曾远辉
关键词指向跟踪精度 库德焦面 地平式太阳望远镜 指向模型 机器学习
其他题名Pointing and Tracking Error Modeling of Coude Focal Plane of Altazimuth Solar Telescope
学位专业光学工程
英文摘要随着太阳观测进入高时空分辨率和全方位观测的时代,地基太阳望远镜不断向大口径方向发展,对控制系统要求也越来越高,指向精度和跟踪精度作为一台望远镜控制系统的核心性能指标,直接影响望远镜的整体性能、数据质量和运行效率。由于地平式太阳望远镜特殊的光机机构,光机系统制造和装调误差的不可避免,导致望远镜指向跟踪和图像消旋过程中会在库德焦面产生复杂的二次跟踪误差。为了获得一种通用的指向模型来提高库德焦面的指向跟踪精度,论文分析了二次跟踪误差的产生机制,仿真了二次跟踪误差变化特点,提出了基于支持向量回归的机器学习方法对库德焦面综合误差的建模方案,并在一米新真空太阳望远镜NVST上开展了实测建模工作,论证了该方法的可行性。论文第一章论述了本论文研究工作的背景及意义,调研了国内外提高望远镜指向跟踪精度常用的控制方法。第二章首先通过对比地平式太阳望远镜和夜天文望远镜光机结构的差异,阐述了地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪误差产生机制,以及与夜天文望远镜卡焦指向跟踪误差的不同。以NVST太阳望远镜为例,仿真了高度轴、方位轴、主光轴和消旋轴轴系不同心情况下,在库德焦面引入的二次指向跟踪误差。根据仿真结果,说明库德焦面引入的二次指向跟踪误差是有规律可循的,但是由于难以在库德焦面实测这些轴系旋转中心,要数理推动建立指向模型是非常困难的。提出了机器学习的方法来建立库德焦面的指向跟踪误差模型。第三章分析了望远镜的指向跟踪误差建模是一个双输入双输出的过程,这是一个典型的回归问题。然后介绍了多项式回归、支持向量回归、神经网络三类机器学习方法的相关算法原理、参数设置,分析了机器学习在库德焦面建立指向跟踪误差模型的可行性,以实测的库德焦面指向误差数据为基础,分析基于三种方法的指向跟踪建模过程,并对比了它们的建模效果,得到支持向量回归建模为最优。第四章应用支持向量回归方法进行建模,在NVST等不同太阳望远镜的库德焦面以及其他焦面位置上进行了实测。其结果表明支持向量回归模型可以有效提高地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪精度,指向误差的RMS值和30分钟的跟踪误差都能达到几个角秒量级,并且具有较好的通用性。第五章总结了本论文研究工作的不足之处和对下一步工作的展望。由于建模数据采集时间与模型验证数据的观测之间相隔时间都较短,在几天之内完成一次建模和测试工作,因此,没有验证模型在长时间内的稳定性,需要进行更多的测试。另外,从工程应用的角度讲,建模数据越少越好,但从数学的角度讲,数据越多越好。因此,采集多少颗星能达到模型性能和工作量的最优,也还有待深入分析和实验。
语种中文
学科主题天文学
页码0
内容类型学位论文
源URL[http://ir.ynao.ac.cn/handle/114a53/25799]  
专题天文技术实验室
作者单位中国科学院云南天文台
推荐引用方式
GB/T 7714
刘荣辉. 地平式太阳望远镜库德焦面的指向跟踪误差建模[D]. 北京. 中国科学院大学. 2022.
个性服务
查看访问统计
相关权益政策
暂无数据
收藏/分享
所有评论 (0)
暂无评论
 

除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。


©版权所有 ©2017 CSpace - Powered by CSpace