南极光学天文望远镜控制软件关键技术

南极天文望远镜控制软件是望远镜软件系统的重要组成部分,是控制计算机在望远镜用户层和设备层之间运行的关键技术。对于用户层,控制软件需具备全自动观测的交互接口、卫星通信条件下的远程访问和故障诊断等功能;对于设备层,控制软件不但要完成对天体目标的精确指向和精密跟踪、计算并补偿系统误差和控制关键部件以达到目标像质,而且需实现对电源分配系统、除霜及加热系统的控制、设备及环境信息的采集和监测等。相比于普通台址,在南极大陆运行的光学天文望远镜有其独特的特点,控制软件需进行特殊设计。本文重点从操作系统选择、远程建立望远镜指向误差修正模型方法、全自动观测软件接口、卫星通信及远程运维、望远镜实时状态监测和故障诊断等方面探讨了南极天文光学望远镜控制软件的关键技术和设计原则,并展望未来技术的发展,为南极天文望远镜的研制和控制系统研发提供技术储备。

基于差分运算的望远镜驱动系统非预期故障重构方法

极端环境下的望远镜驱动系统永磁同步电机传感器容易面临非预期故障,导致系统观测性能下降,甚至可能造成望远镜停机。在这种情况下,提出一种用于望远镜驱动系统电流传感器的故障重构方法,主要包含故障检测、隔离和重构等几个方面。其中,故障检测由三阶级联差分运算完成,对不同的故障类型、即使微小故障也能有很好的鲁棒性;决策逻辑电路根据故障检测提供的故障信号flag执行隔离操作;Switches开关根据隔离动作选择合适的电流,以达到故障重构目的。仿真试验表明,该方法从故障状态切换到健康状态是平稳的,且不影响系统的动态性能,确保驱动系统的可靠性和稳定性。

LAMOST网络控制系统结构

LAMOST(大型多天体分光望远镜)建成后将成为世界上视场最大、光谱观测效率最高的4m级口径以上的光学望远镜。它将要同时高效地观测4000颗星的光谱,这对网络控制系统的设计是巨大的挑战。该文主要从LAMOST网络控制系统构建的角度介绍了系统如何在大数据量、多任务的情况下实现各子系统控制、环境监测、授时和无线远程监控等功能,叙述了在该系统中运用的实时分布式操作系统、实时数据库,全球定位系统(GPS)和全球移动通讯系统(GSM)等多项技术．

基于QNX操作系统的EMPRESS数据库图形用户界面软件包

介绍了“大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜”控制系统中的EMPRESS数据库图形用户界面软件包的设计思想和实用技巧。研制中采用了动态生成控件、动态查询和共享内存等多项先进技术,实现了EMPRESS数据库和QNX操作系统环境下的图形开发工具PHAB的无缝连接,在类 Unix操作系统下实现了Windows的界面风格,给用户提供了友好的动态生成数据库表格的强大功能。

LAMOST总控系统程序设计

国家重大科学工程项目LAMOST总控系统的程序设计是一个庞大的软件工程。其总控系统下共包括8个既相互独立又互有关联的子系统.如何通过良好的软件设计方法来处理好这8个子系统之间的关系使其协调运转,以及如何确保软件开发的可维护性、可持续性是研究重点。

LAMOST远程无线监控系统研究

国家重大科学工程项目"大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜"LAMOST(Large sky Area Multi-Object fiber Spectroscopic Telescope)目前已经进入了安装调试阶段,在2007年即将逐步投入使用.LAMOST总控系统是一个复杂的软件工程,需要对望远镜实时监控并给维护者提供多种控制手段.随着手机成为大众日常通讯工具,利用基于GSM(Global System for Mobile communication)网络的手机短信对LAMOST望远镜进行远程无线监控,已经成为总控系统的一种辅助监控手段.文章着重描述该系统的软硬件原理、接口、控制流以及安全性的考虑.该项研究的使用在国内望远镜控制系统中尚属首次,目前已获得国家发明专利申请号.

LAMOST总控系统消息总线研究

国家重大科学工程项目"大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜"LAMOST(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope)望远镜控制系统TCS(Telescope Control System)上和观测控制系统OCS(Observatory Control System)进行消息通讯,下控制着主动光学、机架控制、焦面控制等多种光机电实体的运作。该文研究了如何在TCS中利用消息总线对各种不同优先级、不同处理对象的消息进行分类和分解,并按照流程对消息进行并行或串行的处理,以确保整个观测流程的顺利完成。

LAMOST控制系统实时分布式数据库

介绍国家“九五”重大科学工程项目“大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(LAMOST)”中基于QNX(Quick UNIX)操作系统的实时分布式数据库的研究情况。此项研制已通过2002年7月2日由LAMOST工程指挥部组织的北京、南京和合肥三地专家的评审,并得到好评。该数据库功能强、工具丰富、操作方便,在类UNIX操作系统下实现了Windows的界面风格,可以满足LAMOST控制系统数据在线(或离线)处理、存储、程序生成表格和图形等需要,也可推广应用到其它相关领域。

LAMOST异构平台通信研究

给出了从本地模拟系统到南京 合肥两地远程通信联调的研究概况 ,着重描述其原理、接口和联调结果 .其中本地模拟系统已于 2 0 0 1年 7月 1日通过了LAMOST工程部组织的专家组评审 ,而南京 合肥两地的通信联调也获得了成功 .

当代光学天文望远镜控制系统新技术

对当代光学天文望远镜控制系统技术之进展进行了综述,同时也对这一领域的未来发展作了一些预测,以期给这一领域的控制工程师们提供一个与他们专业需要有关的概貌。

系统仿真在天文望远镜设计中的应用综述

天文望远镜是集光学、机械和自动控制于一体的大型精密仪器。随着新型望远镜系统的复杂程度的提高和计算及计算机技术的进步,系统集成仿真技术被广泛引入望远镜的研制中来,并作为工程实施前进行早期全面模拟仿真的手段用以分析评估望远镜的工作性能和造价。简要介绍和回顾系统仿真技术在天文望远镜设计领域的发展和应用概况,着重介绍望远镜系统集成仿真技术的基本方法、工作内容以及所涉及的有关计算和计算机技术,最后探讨我国在该领域的现状和努力方向。

基于卷积神经网络的恒星光谱型和光度型的分类模型

恒星光谱分类是天文学中一个重要的研究问题.对于已经采集到的海量高维恒星光谱数据的分类,采用模式匹配方法对光谱型分类较为成功,但其缺点在于标准恒星模版之间的差异性在匹配实际观测数据中不能体现出来,尤其是当需要进行光谱型和光度型的二元分类时模版匹配法往往会失败.而采用谱线特征测量的光度型分类强烈地依赖谱线拟合的准确性.为了解决二元分类的问题,介绍了一种基于卷积神经网络的恒星光谱型和光度型分类模型(Classification model of Stellar Spectral type and Luminosity type based on Convolution Neural Network,CSSL CNN).这一模型使用卷积神经网络来提取光谱的特征,通过注意力模块学习到了重要的光谱特征,借助池化操作降低了光谱的维度并压缩了模型参数的数量,使用全连接层来学习特征并对恒星光谱进行分类.实验中使用了大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopy Telescope,LAMOST)公开数据集Data Release 5(DR5,用了其中71282条恒星光谱数据,每条光谱包含了3000多维的特征)对该模型的性能进行验证与评估.实验结果表明,基于卷积神经网络的模型在恒星的光谱型分类上准确率达到92.04%,而基于深度神经网络的模型(Celestial bodies Spectral Classification Model,CSC Model)只有87.54%的准确率;CSSL CNN在恒星的光谱型和光度型二元分类上准确率达到83.91%,而模式匹配方法MKCLASS仅有38.38%的准确率且效率较低.

基于智能出卷系统的自适应难度调节

随着计算机网络技术的迅猛发展,构建在计算机网络环境上的出卷系统也被越来越多的单位和部门所使用.考试从传统的纸质试卷作业变成计算机作业已经成为不可抗拒的潮流.在智能出卷系统中,有一个重要的参数就是难度系数.难度系数的准确性关系到整个试卷出题难度的准确性.本文提出了一种对试题出卷系统中的难度系数的自适应调节方法.利用统计规律和人工经验相结合的方式对题目的难度系数进行调节,使得出卷系统能够生成不同难度级别的试卷,以满足不同用户的需求.

大型光学天文望远镜风载作用分析

风载对光学天文望远镜结构和镜面的作用将直接影响望远镜的面形精度和跟踪指向控制,从而降低望远镜的像质。特别是未来大型望远镜越来越多地采用主动光学技术,风载的作用将是影响主动光学子镜的主动控制及望远镜整体性能的重要因素。回顾了大型望远镜风载作用的分析方法和随机风载的性质,详细介绍了采用风速功率谱密度方法进行随机风载分析的过程和采用有限元方法分析建模的方法;建立了一个拼接镜面主动光学望远镜的完整计算模型,研究了子镜及望远镜整体在风载作用下的静态和动态响应,并分析了风载对镜面面形和望远镜的跟踪指向精度的影响。