NGC3293 guiado con PHD2 con PEC predictivo

[jafeltra]

Hola a todos:

Les comparto este nuevo trabajo. NGC 3293, un cúmulo cercano a Carina. El equipo utilizado fue un RC8"+Reductor focal 0.67X+ GEM45 como montura+ ZWO Asi 294MC-Pro refrigerada a 0ºC. el software de adquisición fue NINA (en una miniPC Mele). Se obtuvieron  203 lights con filtro L-Pro de 10 seg en unidad de ganancia para las estrellas; y 18 lights de 600 seg con filtro L-Extreme (para la tenue nebulosa que rodea al cúmulo)/*. El procesado se hizo con SIRIL (Apilado registrado y calibración) y postprocesado con PixInsight.

En esta oportunidad el guiado fue en paralelo con un tubo guía de 240 mm de focal y una cámara guía ZWO ASI174mm; el programa de guiado fue PHD2 (con dither cada 5 lights con L-Pro y por cada light con L-Extreme) y las correcciones en AR, se reemplazo la histeresis por PEC predictivo. La noche no era muy buena, de regular a mal seeing, especialmente para Buenos Aires sin embargo los valores de corrección nunca fueron mejores.

Lo comparto para saber si ustedes usan esa configuración de guiado en PHD2 y si les mejoró el guiado.

Abrazo para todos y buenos cielos.

 

[Alejandro Moreschi]

Muy buena imagen!

No había visto eso del PEC predictivo, es nuevo? Yo tengo la versión .11 (vos la .13) así que por eso no se si es nuevo o soy yo que dejé por defecto a phd2 y ni vi las otras opciones.

En mi caso con mi montura NEQ6 con la modificación Rowan, la calidad de guiado es proporcional al número de estrellas que detecta phd2. Con 5 o más estrellas tengo error promedio de 0.50" o menos sin picos extraños. Pero con 1 estrella ando en 1" de error total o un poco más.

Soy de los que no toco nada si las cosas andan bien. Pero si llego a cambiar el equipo o tengo algun problema de soft que me obligue a reinstalar los programas o el propio windows voy a meterle mano al PEC ya que tengo entendido que mi montura tiene un PEC bien definido.

Saludos

[jafeltra]

hace 8 minutos, Alejandro Moreschi dijo:

Muy buena imagen!

No había visto eso del PEC predictivo, es nuevo? Yo tengo la versión .11 (vos la .13) así que por eso no se si es nuevo o soy yo que dejé por defecto a phd2 y ni vi las otras opciones.

En mi caso con mi montura NEQ6 con la modificación Rowan, la calidad de guiado es proporcional al número de estrellas que detecta phd2. Con 5 o más estrellas tengo error promedio de 0.50" o menos sin picos extraños. Pero con 1 estrella ando en 1" de error total o un poco más.

Soy de los que no toco nada si las cosas andan bien. Pero si llego a cambiar el equipo o tengo algun problema de soft que me obligue a reinstalar los programas o el propio windows voy a meterle mano al PEC ya que tengo entendido que mi montura tiene un PEC bien definido.

Saludos

Gracias Alejandro.

La montura NEQ6 es muy buena. Yo estaba usando ASIAIR hasta hace poco, entonces no le daba mucha bola al PHD2, como pasé a utilizar NINA tuve que meterme con PHD2 y estudiarlo. Se que como es de código abierto, ASIAIR toma el software de PHD2 y lo incluyo dentro del soft propio, pero no tiene todas las configuraciones del PHD2, sin embargo, tuve bastantes problemas con el guiado y ni hablar del cambio de meridiana; solía perder la mitad de las noches porque no resolvía la placa una vez hecho el volteo. Con NINA como se puede configurar con que filtro hace la resolución de las placas (IrUv) nunca mas tuve problema.

Claramente no sabía nada de PEC predictivo; sabía que se podía usar PEC, pero sin guiado. Asi que nunca lo use, ni tengo montura con encoders de precisión.

Debe ser una función nueva, pero desde ya que si algo anda bien, no lo cambies.

Saludos

Javier

[jafeltra]

Texto obtenido de la pagina de PHD2 para algoritmo PEC predictivo

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Descripción general

El algoritmo PPEC es diferente de los demás en PHD2 debido a sus capacidades de modelado y predicción. El algoritmo analiza el rendimiento de seguimiento de la montura en tiempo real y, una vez que se completa el análisis, calculará correcciones de guiado incluso antes de que se vea realmente un error repetitivo. Emitir correcciones de guiado de manera proactiva reduce la demora inherente en el guiado tradicional y puede mejorar significativamente el rendimiento. Con los otros algoritmos, que son completamente reactivos, las correcciones de guiado se emiten solo después de que se ha visto el error en el sensor de la cámara.

Una vez que ha comenzado el guiado, el algoritmo analiza el rendimiento de la montaje y busca errores de seguimiento que sean repetitivos y, por lo tanto, predecibles. El algoritmo utiliza un modelo de proceso gaussiano sofisticado desarrollado por un equipo de investigación en el Instituto Max Planck en Alemania. Los detalles matemáticos se pueden encontrar en un documento referenciado aquí:

http://ieeexplore.ieee.org/document/7105398/?reload=true

El algoritmo PPEC se utilizará normalmente para la ascensión recta (RA), donde el error periódico residual y otros errores relacionados con el engranaje a menudo reducen la precisión del seguimiento. El algoritmo utiliza escalas de tiempo separadas para caracterizar el comportamiento del sistema:

 

A corto plazo: para errores de alta frecuencia, como los causados por la rugosidad del engranaje o las condiciones atmosféricas

A medio plazo: para errores periódicos residuales, que ocurren típicamente a intervalos menores o iguales al periodo del gusano

A largo plazo: para deriva constante y para armónicos de frecuencia más baja (intervalo de tiempo más largo) que pueden ser causados por la interacción de múltiples engranajes en el tren de transmisión

 

El comportamiento a corto plazo se utiliza para identificar el ruido impredecible en el sistema, que es esencialmente filtrado para identificar componentes predecibles. Para la mayoría de las monturas, el componente a medio plazo será el más importante. Si sigue las mejores prácticas, habrá programado la corrección de error periódico en su montura (suponiendo que esa función esté disponible para usted). Hacer esto reduce la cantidad de trabajo que debe hacer PHD2, y la corrección PEC en la montura se guarda normalmente de forma permanente. Este enfoque es preferible a tener que medir e inferir el comportamiento del error periódico cada vez que configura su equipo. Dicho esto, PEC en el montaje nunca es perfecto, y a menudo verá errores repetitivos residuales incluso cuando PEC está activo. Estos suelen surgir cuando los errores de seguimiento ocurren con una frecuencia que no es un armónico (fracción entera) del periodo del gusano del montaje, la mayoría de las implementaciones de PEC no pueden manejar esos casos. También puede haber errores periódicos residuales si dependen de la carga mecánica del montaje o si el comportamiento del montaje ha cambiado desde que se programó la PEC. El algoritmo PPEC puede ser bastante efectivo para identificar y reducir estos errores  y siempre realiza un análisis nuevo del comportamiento actual de la montura.

El algoritmo PPEC también detectará y corregirá de manera proactiva los errores de deriva. Aunque la deriva generalmente se maneja bien con cualquiera de los algoritmos de guiado, las correcciones siempre estarán retrasadas con respecto al error por algún tiempo. Para algunos casos de uso, como espectroscopía, fotometría o seguimiento de cometas, esto podría ser un problema, en cuyo caso PPEC puede ofrecer mejores resultados.

Dado que PPEC emplea un proceso de aprendizaje, generalmente llevará alrededor de 2 periodos del sinfin de la montura y ser completamente efectivo. Durante este período de entrenamiento, el algoritmo se comportará más como el algoritmo de 'histéresis', por lo que normalmente no verá una alteracion en el rendimiento mientras se construye el modelo interno. En cambio, es probable que vea una mejora constante en el seguimiento a medida que el modelo se perfecciona y el algoritmo cambia sin problemas de modo 'histéresis' a modo predictivo. Esta mejora generalmente se puede ver incluso antes de que se modele completamente el comportamiento a medio plazo de la montura.

Dado que el modelo PPEC está implícitamente vinculado al estado del tren de engranajes, debe volver a aprenderse si el montaje se desplaza por una distancia sustancial. Por la misma razón, no se puede retener en diferentes sesiones de guiado, razón por la cual la PEC convencional es importante. Sin embargo, el modelo PPEC permanecerá intacto durante las operaciones de cambio de posición y mientras el guiado se pausa (a través de la automatización) para actividades como el enfoque. Para el caso de uso más común, que consiste en capturar imágenes del mismo objetivo durante varias horas con cambios periódicos, el modelo PPEC seguirá siendo válido. En cualquier caso, el proceso de aprendizaje y la transición de un modo a otro se manejan automáticamente, por lo que no es necesario prestarle atención."