Bare Advanced Demo of IEEEtran.cls for Computer Society Journals

Riccardo Alberton, Markus Ausserer, Andrea Barazzuol

Sommario—L’identificazione del modello termodinamico di un edificio è.

Index Terms—Computer Society, IEEEtran, journal, L^{A}TEX, paper, template.

I. Introduction

T HIS demo file is intended to serve as a “starter file” for

IEEE Computer Society journal papers produced under L^{A}TEX using IEEEtran.cls version 1.7 and later. I wish you the best of success.

mds

January 11, 2007

A. Subsection Heading Here Subsection text here.

1) Subsubsection Heading Here: Subsubsection text here.

II. Raccolta dati

III. La struttura Dati

Tutti i dati e tutte le simulazioni sono state salvate in un unica struttura di Matalb per avere in un unico luogo tutte le informazioni e le simulazioni. La struttura dati una strutturata in n elementi , con n il numero dei sensori utilizzati nella raccolta dati. Quindi ogni elemento della struttura ha una corrispondenza univoca con un sensore. La struttura fatta per essere esplorata velocemente, ogni elemento formato da 4 campi:

• t: [1x1 struct] : che ha sua volta una struttura

• h: [1x1 struct] : che ha sua volta una struttura

• name_of_y , una stringa contenente il nome esteso del sensore

• id , una stringa contenente il numero del sensore Dove .h e .t contengo a loro volta gli stessi campi, per cui

la descrizione che avverr in seguito sar fatta per entrambi i rami di esplorazione della struttura dati. I campi che si trovano annidati dentro Dati(index).t o Dati(index).h sono i seguenti :

• .y_org: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare. Quindi sar n-esima temperatura o umidit.

• .y: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare in media nulla.

• .y_norm: [2494x1 double] : vettore contenente il segnale che si vuole identificare con media nulla e varianza unitaria.

• .Udati_org: [2494x32 double] : Una matrice che contiene tutti i segnali a meno del segnale che i vuole identificare. La parte finale _org indica che non stata compiuta nessuna operazione.

• .Udati: [2494x32 double] : La stessa matrice Udati_org con normalizzazione in media a 0 ma non in varianza unitaria

• .Udati_norm: [2494x32 double] : La stessa matrice Udati_org con normalizzazione in media a 0 e con varianza unitaria ^{1}.

• .Colonne_U: [1x32 double] : Un vettore che contiene gli indice dei segnali contenuti in Udati_org per ricostruire poi la mappa dei sensori usati.

• .y_id: [2494x1 double] :

• .Udati_id: [2494x32 double] :

• .sseh_yy: [1x2 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo sseh usando il parametro yy

• .sseh_ny: [1x2 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo sseh usando il parametro ny

• .n4sid: [1x1 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo n4sid

• .ssglar: [1x1 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo ssglar

• .pem: [1x1 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo pem

1Si sempre usata la convenzione che _org indichi il segnale originale, mentre senza nessun parte finale si indica la normalizzazione in media mentre con _norm si indica la normalizzazione sia in media che varianza

• .glar: [1x1 struct] : Struttura in cui rinchiusa tutta l’identificazione eseguita con l’algoritmo glar

• .sseh_yy_norm: [1x2 struct] : stessa descrizione della sseh_yy solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

• .sseh_ny_norm: [1x2 struct] : stessa descrizione della sseh_ny solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

• .n4sid_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della n4sid solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

• .ssglar_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della ssglar solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

• .pem_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della pem solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

• .glar_norm: [1x1 struct] : stessa descrizione della glar solo con i dati normalizzati con varianza unitaria

La struttura Dati(index).h.sseh_ny e Dati(index).h.sseh_yy hanno la stessa forma. Essendoci due variabili che potevano essere modificata, sseh_xx una struttura 2d la cui dimensione pari len( vett(n) ) x len( vett(p) ). Nella simulazione finale sono

• Mnpf

• n_

• p_

• dati_val

• struc_n4sid: [1x3 struct]

• best_mod: [1x1 struct]

• dati_id: [601x1x32 iddata]

• dati_val: [800x1x32 iddata]

• iden_n4sid: [4-D idss]

• n: 600

• fit: 69.7444

• Mnpg: [1x32x186 idpoly]

• beta: 1

• sigma: 1.0000e+25

• NT: 1

• Mnpc: [1x32x186 idpoly]

• beta2: 1

• sigma2: 1.0000e+50

• NT2: 33

• n: 500

• pRKHS: 30

• Mgl: [1x32x240 idpoly]

• Mgls: [1x32x120 idpoly]

• deg: 30

• n: 500 A. Impostazione

Per eseguire le campagne di racca

B. I dispositivi utilizzati

Per eseguire le misurazioni delle grandezze di interesse sono stati utilizzati i dispositivi equipaggiati MoteIV Tmote Sky con sensori per il rilevamento di temperatura, umidità e luminosità. Sebbene questi sensori siano predisposti per una comunicazione dei dati mediante rete wireless si è scelto di effettuare l’acquisizione off-line sfruttando la memoria flash (1024 Kb, sufficiente per tutto il tempo di raccolta) in cui immagazzinare i dati raccolti più delle informazioni aggiuntive che sono stati letti alla fine mediante usb. La scelta di utilizzare questa modalità di lettura è dipesa principalmente dall’esigenza di un attento utilizzo del consumo energetico, infatti sebbene questi dispositivi siano progettati per garantire un basso consumo ed abbiano un processore in grado di funzionare con tensioni che arrivano fino a 1.9 V i componenti nececessari all’esperimento (i sensori e la memoria flash) necessitano di una tensione costante di circa 3 V fornita da due batterie di tipo AA alcaline. Se la tensione in ingresso diminuisce eccessivamente posso accadere dei malfunzionamenti al convertitore ADC con una perdita di bit significativi (da 14 bit a 12 bit upper) e alla memoria flash che per una scrittura sicura richiede una almeno 2.6 V. Si fa notare che la scelta di una alimentazione mediante porta usb per questa esperienza non è possibile poichè in questo caso l’alimentazione a 5 V provoca un surriscaldamento del processore posto in prossimità del sensore di temperatura, sfalsando così la misura di temperatura. In questo modo si è riusciti ad avere una alimentazione corretta durante tutta la raccolta dei dati, in Figura ??? è riportato l’andamento della tensione di ogni dispositivo. Viene riportata qui di seguito una breve descrizione dei sensori utilizzati dai Tmote:

1) Umidità e temperatura: Il sensore di temperatura e umidità utilizzato sul mote è il sensore Sensiron SHT11. Esso consta di un sensore di temperatura il cui principio di funzionamento si basa sulla dipendenza dalla temperatura della banda di non conduzione di un semiconduttore ed ha range di funzionamento: -40/+123.8 C. La sua risoluzione è a 14 bit (può essere ridotta a 12 bit per applicazioni che richiedono velocità elevate o un utilizzo con potenza in ingresso molto bassa). La calibrazione è gestita internamente in base a delle tabelle, la formula di conversione dalla parola a 14 bit T_{raw} presente nella memoria flash a gradi centigradi è

T = b_{1} + b_{2}T_{raw} − b_{3}(T_{raw} − b_{4})^{2} [C] (1)

con costanti b_{1} = −39.6, b_{2} = 0.01, b_{3} = −2 · 10^{−8} e b_{4} = 7000 Il sensore per rilevare l’umidità è basato sulla variazione di capacità di un polimero in funzione dell’umidità presente nell’ambiente circostante e ha range di funzionamento 0/100 % RH. La misura viene registrata in una parola a 12 bit H_{raw} che può scendere ad 8 bit se necessario. La formula per la conversione è:

RH_{true} = (T −25)(c_{1}+c_{2}H_{raw})+c_{3}+c_{4}H_{raw}+c_{5}H_{raw}^{2}[%]

(2)

con constanti c_{1} = 0.01, c_{2} = 8 · 10^{−6}, c_{3} = −4,c_{4} = 0.0405 e c_{5} = −2.8 · 10^{−6}. Per maggiori informazioni si rimanda al datasheet ???.

2) Luminosità I sensori presenti nel mote per misurare la quantità di luce sono due fotodiodi prodotti dalla Hamamatsu. In particolare è presente il modello S1087 sensibile alla sola luce visibile (320 - 730nm) e il modello S1087-01 che rivela anche lo spettro infrarosso (320 - 1100nm). Le misure sono memorizzate in parole da 16 bit unsigned e la conversione in lux é data da:

AR = 625AR_{raw} [lux]  (3)

con AR_{raw} il valore in bit fornito dal sensore S1087. Analogamente a partire dal dato in bit T R_{raw} del sensore S1087-01 si implementa

T R = 76.9T R_{raw} [lux] .  (4)

Per la fase di identificazione la misura che viene utilizzata è quella fornita dal secondo sensore, ovvero quella comprensiva della radiazione visibile e dell’infrarosso poichè entrambe influiscono sul comportamento dinamico dell’edificio.

3) Memoria flash Il mote è equipaggiato con una unità di memoria flash esterna di tipo seriale di capienza 1024kb. Essendo tuttavia configurata in lettura e scrittura solo nei primi quindici settori lo spazio effettivamente disponibile è di 983040 byte. La struttura dati presente consta di 6 campi da 16 bit ciascuno, il che significa una capacità totale di 81920 campioni. Questo valore è in realtà ridotto a 65535 campioni poichè parte dello spazio è utilizzato per controllare se dei dati non vengono scritti in memoria (di fatto l’ultimo dei sei campi è occupato da un numero che aumenta di un passo ad ogni istante di campionamento). Contando che il tempo di campionamento adatto per le dinamiche termiche di un edificio è dell’ordine dei 5-10 minuti si capisce che la memoria disponibile nel mote è più che sufficiente per lo svolgimento dell’esperienza.

4) Codice utilizzato Si fornisce qui di seguito una breve descrizione del codice che viene utilizzato per la gestione dei mote. Il firmware caricato su ogni mote divide la sessione di aquisizione in tre fasi. La prima parte è dedicata al setup che viene effettuato comunicando con il mote tramite usb e pc. In questa fase vengono gestite le operazioni principali di lettura della memoria flash e di cancellazione della stessa. La seconda fase è dedicata alla sincronizzazione e il passaggio avviene allo scadere di un timer opportunamente impostato. In questa fase le comunicazioni usb sono interrotte e gli unici eventi che il mote è può rilevare sono ricezione del pacchetto radio di sincronizzazione o la pressione del tasto user (che causa la partenza di un nuovo timer e l’invio di un nuovo pacchetto di sincronizzazione). Con la terza fase si inizia l’acquisizione vera e propria dei dati. Il modulo radio viene disattivato ed un timer posto uguale al tempo di campionamento comanda la lettura dei dati rilevati dai sensori e la scrittura su flash. Il principio di funzionamento è riportato in Figura 1. L’interfaccia con il PC è sviluppata in Java su piattaforma Linux ed utilizza le librerie di comunicazione seriale e le classi per la gestione dei pacchetti fornite con TinyOS 2.x. La lettura del mote fornisce in outuput un file di testo contenente i valori registati dai sensori che vengono convertiti in unità ingegneristiche da uno script in Matlab secondo (2)-(4). La programmazione dei mote è avvenuta eseguendo lo script EggMote.h in cui si precedentemente impostato il tempo di campionamento.

IV. Metodi di identificazione ai sottospazi I metodi di identificazione a sottospazi sono particolarmente

adatti per l’identificazione di sistemi MISO (o MIMO) di grandi dimensioni poichè a livello computazionale si basano strumenti derivati dall’algebra lineare come la decomposizione QR e SVD di cui esistono implementazioni molto efficienti. Si noti che in questo modo non è necessario ricorrere a metodi di minimizzazione ricorsiva e si evitano i problemi di convergenza che possono capitare con i metodi PEM. Nel caso in questione ci si occupa dell’identificazione di sistemi dinamici lineari a tempo discreto con ingressi stocastici e deterministici del tipo

x(t + 1) = Ax(t) + Bu(t) + w(t)  (5)
y(t) = Cx(t) + Du(t) + v(t)  (6)

\{ \begin{matrix}x(t + 1) = Ax(t) + Bu(t) + w(t) \\ y(t) = Cx(t) + Du(t) + v(t) \end{matrix}  (7)

con w(t) e v(t) rumori (rispettivamente di modello e di misura) bianchi stazionari e a media nulla tali che:

V. Conclusion

The conclusion goes here.

Appendice A

Proof of the First Zonklar Equation Appendix one text goes here.

Appendice B

Appendix two text goes here.

Acknowledgment

The authors would like to thank...

Riferimenti bibliografici

[1] H. Kopka and P. W. Daly, A Guide to L^{A}TEX, 3rd ed. Harlow, England:

Addison-Wesley, 1999.

PLACE PHOTO HERE Michael Shell Biography text here.

John Doe Biography text here.

Jane Doe Biography text here.

IDENTIFICAZIONE MODELLO TERMODINAMICO DI UN EDIFICIO 5

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Figura 1. Struttura degli stati e delle funzionalità del mote