PHD2 "PEC Guide Algorithm"

Guten Abend !

Kurz vor Vollmond eine Frage an die PHD Experten.

Im RA Menü der aktuellen PHD2 Version gibt es die Auswahl „Predictive PEC Guide Algorithm (PPEC)”.

Lt. PHD User Manual analysiert der Algorithmus das Tracking der Montierung in Echtzeit und berechnet und löst erforderliche Korrekturen aus, bevor periodische Fehler auftreten. Mechanische Unregelmäßigkeiten z.B. an der Schnecke können solche periodischen Fehler verursachen.

Durch diese proaktiven Korrekturen wird die Zeitverzögerung kleiner, wodurch die Genauigkeit des Guiding erheblich verbessert werden kann.

Alle anderen Algorithmen in PHD2 reagieren erst dann, wenn die Gudingcam eine Abweichung erkennt.

Das klingt grundsätzlich interessant, aber bringt dieser Algorithmus wirklich einen entscheidenen Vorteil ?

Viele Grüße
Carsten
[:)]

Hallo Jörg,

wenn ich die englischen Erklärungen in der PHD Beschreibung der Guiding Algorithmen richtig verstehe, hat der PHD-PPEC Modus gegenüber den üblichen PEC Korrektoren deutliche Vorteile.

Viele Montierungen haben eine PEC Korrektur, die aber nur selten gut läuft, weil es trotz PEC häufig Wiederholungsfehler gibt. Besonders wenn Trackingfehler mit einer Frequenz auftreten, die nicht dem ganzzahligen Bruchteil einer Schneckenperiode entspricht, können die meisten PEC Korrekturen diese Fehler nicht beheben. Ich verwende z.B. OnStep für meine Montierung, die hat ein PEC Korrektur, aber ich merke keinen Einfluss auf das Guiding, egal ob PEC an oder aus ist.

Der Ansatz von PPEC ist, dass der Algorithmus unterschiedliche Zyklen zur Bestimmung der möglichen Fehlerquellen analysiert:

Kurzfristig: für hochfrequente Fehler, wie z B. Zahnradrauheit oder Seeing

Mittelfristig: für periodische Fehler, die üblicherweise in Intervallen auftreten, die kleiner oder gleich der Schneckenperiode sind.

Längerfristig: für stetige Drift mit niedrigerer Frequenz (längeres Zeitintervall), die durch mehrere Zahnräder im Antriebsstrang verursacht werden (z.B. Planetenradgetriebe im Schrittmotor, Zahnriemenantrieb usw.)

Um nur die vorhersehbaren Einflüsse zu erkennen, werden die kurzfristigen Fehler ausgefiltert.

PPEC verwendet einen Lernprozess über ca. 2 Schneckenumdrehungen, um das Verhalten der Montierung zu analysieren. Während dieser Trainingsperiode verhält sich der Algorithmus wie der "Hysterese" -Algorithmus, sodass man normalerweise nicht bemerkt, wie im Hintergrund das interne PPEC Modell erstellt wird. Das Tracking soll sich stetig verbessern, während sich das Modell immer weiter verfeinert und der Algorithmus nahtlos von der Hysterese in den Vorhersagemodus wechselt. Diese Verbesserung soll sogar zu beobachten sein, bevor das mittelfristige Montierungsverhalten vollständig modelliert ist.

Das klingt doch schon mal gar nicht so schlecht, für lange Belichtungsserien scheint das ideal zu sein.

Um das rauszufinden, werde ich es mal ausprobieren, vielleicht haben andere Astrotreffler auch Interesse daran. Ich habe zwar im Netz gesucht, es gibt aber kaum Erfahrungen mit diesem Algorithmus.

Hier noch der Link zu der Erklärung der Guide Algorithms:
https://openphdguiding.org/man-dev/Guide_algorithms.htm

Viele Grüße
Carsten