NIAOT OpenIR  > 中国科学院南京天文光学技术研究所  > 学位论文
基于LAMOST的望远镜智能监测维护关键技术研究
胡天柱
Subtype博士
Thesis Advisor崔向群,张勇
2021-06
Degree Grantor中国科学院大学
Place of Conferral北京
Degree Discipline天文技术与方法
Keyword望远镜监测 望远镜维护 知识图谱 机器学习 焦面姿态
Abstract

天文望远镜是天文学家研究宇宙的重要工具,随着对宇宙的探索越来越深入,望远镜口径越来越大,对望远镜系统的实时性能和效率的要求也越来越苛刻。为了保证望远镜始终工作在最佳性能状态,必须对望远镜性能进行实时监测和高效维护,以提高望远镜维护运行效率、降低望远镜故障率、提高望远镜的数据产品质量和数量。此外台址越来越偏远,完全依靠人工进行运行维护难度大,将更多的采用远程控制,对望远镜运行维护的智能化提出了更迫切的需求。
 
LAMOST(Large Sky Area Multi-Object Fiber Spectroscopic Telescope,  
大天区面积多目标光纤光谱望远镜)是一架具有中国自主知识产权的创新的新型现代光谱巡天望远镜(王-苏反射施密特系统),引领了世界光谱巡天的潮流,在多个核心技术领域研究达到国际领先水平,为了切实保障具有世界领先技术的
LAMOST 系统的大规模光谱巡天的高效运行,迫切需要开展全方面的性能监测
和维护。而人工智能作为一项综合计算机科学、哲学、心理等众多学科在内的热
门前沿技术,在众多行业领域得到了充分的发展,拥有着广阔的发展应用前景。

研究如何结合 LAMOST 运行和人工智能技术,来开展 LAMOST 实时性能监测
和高效维护,对于包括LAMOST在内的现有的望远镜监测和维护的智能化提供技术支持和经验积累,也为中国下一代大型天文光学望远镜运行维护的智能化发展提供先导研究。
 
本文基于LAMOST积累的大量的工作经验和历史数据,以及未来大型望远镜的智能化需求,对望远镜智能监测和维护关键技术进行研究。到目前为止取得的研究进展主要有以下几个方面:


 (1)提出并初步完成构建了一种基于知识图谱的望远镜维护支持系统。该望远镜性能知识图谱,包括了望远镜性能、望远镜装置、工作人员以及台址环境等之间的全部知识关系,结合安装在望远镜上的传感器获得实时的环境与仪器的参数,知识图谱节点的状态可以自动更新,极大地提升了维护人员快速发现导致望远镜性能不佳和故障产生的原因和解决方法的能力,提高了望远镜运行维护的效率。

(2)提出并建成了一套望远镜实时性能监测系统。通过采用机器学习技术对星像的形状进行实时的分类,基于望远镜性能和星像形状的映射关系从而实现望远镜性能的实时监测,并在望远镜观测运行过程中实现对望远镜的性能的实时评估,实时监测和保障了望远镜的在线性能,提升了望远镜运行维护的效果。 

(3)提出了一种新型的LAMOST 焦面姿态检测方法。该方法主要是基于离焦像斑大小和离焦距离的线性关系来求解理论的焦点位置和焦面姿态。大量的模拟分析和实验测试表明:该方法能够实现 LAMOST焦面姿态监测,焦面姿态检测精度可达30 角秒。该方法对于保障和提升LAMOST光学系统的准直调整LAMOST 
光学性能具有极其重要的价值。
 
本文的章节安排如下,第一章介绍目前常见的望远镜的性能监测和维护技术,以及天文领域的智能化方法;

第二章介绍LAMOST已有的性能监测和维护方法;

第三章为了提高维护效率,快速锁定性能不佳的原因,结合知识图谱的决策推理
的优势,介绍一种望远镜维护支持系统;

第四章介绍一种基于望远镜性能和获得星像的形状之间关系,并结合机器学习相关算法实现的望远镜实时监测系统;

第五章介绍LAMOST光路校准以及一种新的焦面姿态监测技术;

第六章,总结了本文研究工作和不足,并对未来进行了展望。

Subject Area天文技术与方法
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.niaot.ac.cn/handle/114a32/1882
Collection中国科学院南京天文光学技术研究所_学位论文
望远镜新技术研究室_学位论文
Recommended Citation
GB/T 7714
胡天柱. 基于LAMOST的望远镜智能监测维护关键技术研究[D]. 北京. 中国科学院大学,2021.
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