南山26米射电望远镜轨道高差测量及其对指向精度的影响

轮轨式天线的轨道作为承载整个天线重量的基础,其精度直接影响天线在方位方向运转的平稳性,引起天线轴系偏差从而影响天线的指向精度。介绍改造后的乌鲁木齐南山26 m射电望远镜(Nanshan Radio Telescope, NSRT)轨道结构以及轨道高差测量,并建立天线在不同方位、俯仰角下轨道高差引起天线指向偏差的数学模型。利用"十字扫描"法实测多颗标准源在相应位置的指向数据,并通过高斯拟合得到指向偏差。通过分析可知,轨道高差引起的指向偏差经过修正可以提高天线的指向精度。     

大口径射电望远镜轮轨滚动接触有限元分析

通过显式有限元法建立轮轨滚动接触模型,用于分析110 m口径射电望远镜滚轮经过焊缝时的应力变化.建模时不仅考虑焊缝处材料的差异,同时还考虑轨道焊缝处表面不平度和摩擦系数的影响,分析了滚轮经过轨道焊缝时轮轨间作用力的瞬态响应.采用层级细分技术对轮轨模型进行网格划分,静力学分析结果表明模型求解精度较高.将网格划分模型用于瞬...     

一种天线副面位置快速重构方法研究

为了快速获取副反射面随天线俯仰角变化的位置,并通过调整机构对副面位置进行修正来提高天线综合性能,提出一种虚拟双目视觉测量方法.通过高速相机与平面镜组成的虚拟双目视觉系统对天线观测时副面位置进行模拟实验,获取被测物随实验平台空间移动产生的位置变化图像,并对图像进行预处理、去噪、边缘检测、特征点提取等操作,重建被测物随实验...     

激光跟踪仪在大型双反射面天线形面在线调整中的应用

大型高精度双反射面天线的结构变形严重恶化其电性能,工程中开展天线形面测量与调整工作极为重要.针对目前工程中实现大型天线形面在线调整难的问题,探讨了一种利用激光跟踪仪从天线副面测量主面形面的调整方案.将激光跟踪仪安装在副面的背面,且激光探头可沿着副面背面的边沿导轨移动,则利用激光跟踪仪靶标自动搜索功能,实现从副面测量主面...     

基于数值模拟的大口径高精度射电望远镜台址风障优化设计研究

随着射电望远镜口径增大、观测频率提高, 对其指向精度的要求也越来越高. 然而, 望远镜服役于野外台站, 台址风扰对天线指向精度的影响在高频段观测时已不能忽略. 由于风扰的时变性, 现有的抗风方法无法保障大口径高指向精度望远镜在高频段的有效观测时长. 因此, 提出了一种基于风障精确布置改善台址风环境的方法. 通过数值模拟构建了风障仿真模型, 并将仿真结果与风洞实测数据比较, 两种孔隙率风障的平均误差分别为3.7%和6.1%, 保证了风障模型的可靠性. 以新疆奇台射电望远镜(QiTai radio Telescope, QTT)台址为例, 基于QTT台址斜坡地形构建了计算域模型, 开展单风障不同高度、不同孔隙率的系列风场仿真试验, 得到了风障参量与下游挡风效果的关系. 基于单风障合理高度和最优孔隙率设置南北风障, 仿真结果表明在确定高度下最优孔隙率可以组合, 孔隙率0.1-0.1组合的风障挡风效果最优, 南方向来风在天线区域可以有效降低75%以上的风速.     

基于数值模拟的射电望远镜台址测风塔位置优选方法研究

射电望远镜天线结构设计和观测任务的正常进行都需要台址风场信息.随着望远镜性能要求的提高,天线结构设计越来越复杂,风载荷对天线观测时造成的指向影响也越发明显,如何在设计时保证结构刚度和强度,在观测时提高有效观测时间,都需要准确的风场数据.由于传统台址测风塔布置方法无法对测风塔拟设点的可靠性做出定量化评估,因此提出一种基于数值模拟优化测风塔位置的方法.数值模拟基于规范参数设置边界条件,与实测数据比较,整体趋势吻合,满足精度需求.对试验台址设置了4个测风塔位置,经分析P2点与天线位置的风速均方根误差值(root-mean-square error, RMSE)最小,测得的数据更能表征天线区域的风场特性.     

基于虚拟相机的天线俯仰轴形变快速高精度测量方法研究

长期的磨损和扭转会使天线俯仰轴结构发生小尺度形变.实现这一形变的快速高精度测量,对于大口径全可动天线指向精度修正和俯仰轴健康监测具有非常重要的价值.搭建了单相机测量系统,建立了一种虚拟相机数学模型,将结构变形转为空间变换进行求解,从而提出了一种俯仰轴形变快速测量方法.实验结果表明,该方法的平移分量综合精度可达0.282...     

基于应变的变形副反射面位姿形貌快速重构方法

随着双反射面天线口径的增大、工作频段的升高,天线对副反射面的精度要求也越来越高.当天线受到自重以及风荷、温度等外界因素的影响时,为了更好地保证满足天线的高指向精度等电性能要求,基于应变传感器和模态叠加原理,分别利用天线变形后副反射面支撑腿与副反射面自身结构的应变值来快速重构副反射面的位姿、形貌,便于副反射面调整机构对其进行实时修正,以实现更加精准的主副反射面位置匹配,降低因天线结构变形造成的波束指向误差和增益损失.     

基于自回归滑动平均模型的大口径天线风速预测方法

针对大口径、高性能射电望远镜天线受到的随机及时变风扰的问题, 利用自回归滑动平均模型预测望远镜周围风速, 提前计算风致结构变形量, 同时为望远镜伺服控制系统提供足够执行时间来降低风扰影响. 基于新疆奇台110m口径全向可动射电望远镜(QiTai Telescope, QTT)台址风场数据特征, 通过赤池信息准则和贝叶斯信息准则辨识模型阶次, 利用最大似然法估计模型参数, 分析模型残差特性以检验自回归滑动平均模型的有效性. 通过计算不同季度预测数据与测试数据偏差得到预测模型的精度, 夏季平均绝对误差为0.133mcdots^-1, 秋季平均绝对误差为0.162mcdots^-1, 冬季平均绝对误差为0.287mcdots^-1. 整体来看, 基于QTT台址不同季度风速数据建立的自回归滑动平均模型预测误差较小, 满足射电望远镜风扰控制系统的需求, 能为大口径射电望远镜风扰控制提供必要数据支撑.     

基于线性数据重构的天线动力学模型辨识方法

射电望远镜天线伺服控制系统中的非线性特性, 对系统动力学特性辨识有着显著的影响, 会提高辨识难度, 增加辨识模型的复杂程度. 系统非线性特性的测量与补偿也会增加系统辨识工作量. 针对上述问题, 提出了一种基于非线性采样数据的线性重构方法, 用于动力学特性建模. 通过提取原采样数据的相位与幅值, 对受到噪声与非线性畸变影响的系统采样数据进行线性重构, 降低待辨识模型的复杂度. 搭建了半实物实验平台, 以平台实际采样为基础, 重构线性数据, 利用奇异值法与自回归神经网络评估并辨识平台动力学模型. 实验结果表明, 建模数据奇异值拐点从100阶下降至40阶, 仅用10个神经网络节点200次训练即实现了模型辨识.