PROIECT DE LICENȚĂ ACHIZIȚIE ȘI PRELUCRARE DE DATE PROVENITE DE LA O MICRO-STAȚIE METEO

PROIECT DE LICENȚĂ ACHIZIȚIE ȘI PRELUCRARE DE DATE PROVENITE DE LA O MICRO-STAȚIE METEO Coordonator ştiinţific: Asist. Dr. Ing. Alexandru DUMITRAȘCU Prof. Dr. Ing. Dan Ștefănoiu Absolvent: Alexandru-Florian Oană BUCUREŞTI 2013 1

CUPRINS INTRODUCERE CAPITOLUL 1: Rețele de comunicație integrate in achiziția datelor 1.1 Vedere generala asupra dispozitivelor de achiziție și prelucrare date 1.2 Registrele de comunicație folosite 1.2.1 Wireless 1.2.2 Profinet / Ethernet 1.3 Echipamentele sistemelor de achiziție si monitorizare date 1.3.1 Monitorizarea mediului - sistemul de senzori wireless Memsic ēko Pro 1.3.2 Nodul eko 1.3.3 Sistem wireless - eko 1.3.4 Interfață web 1.3.5 Transmițator radio CAPITOLUL 2: Partea teroretică a algoritmilor de predicție 2.1 Semnal Autoregresiv 2.2 Metora Yule-Walker 2.3 Metoda celor mai mici patrate 2.4 Procese ARMA / ARMAX CAPITILUL 3: Achiziție de date pentru rularea algoritmului de identificare si predicție 3.1 Achizitia de date 3.2 Algoritmul de predicție 3.3 Implementarea in matlab 3.4 Vizualizarea si interpretarea datelor CAPITOLUL 4: Experimentarea sistemelor de monitorizare de la distanța a parametrilor stației meteo 4.1 Tehnologii utilizate 4.1.1 CSS 4.1.2 HTML 4.1.3 Baza de date 4.2 Aplicația de vizualizare date CAPITOLUL 5: Concluzii și contribuții personale 2

ANEXA.A ANEXA.B BIBLIOGRAFIE 3

LISTA DE FIGURI CAP 1: Figura 1.1. Structura generala Figura 1.2. Arhitectura wireless Figura 1.3. Comunicarea Profinet Figura 1.4. Stația meteorologica eko Figura 1.5. Nodul eko Figura 1.6. Sistem wireless in aer liber eko Figura 1.7. Interfața web eko Figura 1.8. Diagrama pe ultima lună Figura 1.9. Transmițator radio eko CAP 3: Figura 1.10. Direcția vantului Figura 1.11. Umiditatea mediului Figura 1.12. Viteza vantului Figura 1.13. Temperatura Figura 1.14. Pagina principala a aplicației Figura 1.15. Pagina in care sunt afișate datele 4

LISTA DE TABELE CAP 1: Tabel 1.1 Stația meteorologica informații generale Tabel 1.2. Nodul eko informații generale Tabel 1.3. Transmițator radio eko 5

INTRODUCERE Tinand cont de progresele efectuate in domeniul echipamentelor, ne-am propus sa facem un o aplicație controlabilă atât local, cât si de la distanta. Vom face o analiza a tehnologiei existente și a echipamentelor necesare, a solutiilor de comanda si control a acestora. Internetul este acum introdus in toate domeniile de accea ne-am propus sa ne folosim de acesta și sa facem o aplicație pentru monitorizarea mediului inconjurator. Putem avem posibile contribuții in domenuiul agriculturii prin automatizarea unor procese vitale. Astfel, in Capitolul 1 vom prezenta echipamentul ce il aveam la dispozitie, vom face o comparatie a echipamentelor existente pe piata și posibilitatile de conducere si monitorizare ale acestora. 6

CAPITOLUL 1 Rețele de comunicație integrate in achiziția datelor 1.1 Vedere generala asupra dispozitivelor de achiziție și prelucrare date Senzorul ES2000 pentru vreme permite utilizatorilor nu numai să monitorizeze condițiile timp real, dar prezic meteorologice care pot afecta culturile lor. Această soluție energie solară oferă o suită senzor integrat, inclusiv un colector de ploaie, senzori de temperatură / umiditate, anemometru oferind viteza vântului și direcția vântului, radiația solară și presiunii barometrice. Combinând datele obținute senzor de vreme și caracteristici fundamentale ale sistemului eko oferă cultivatorilor, cu acces ușor la informații legate de controlul de irigare, protecție la îngheț, evapotranspirație, precum și condițiile bolile plantelor. Nodul solar eko alimentat, a sporit potențialul de telemetrie wireless de stația meteo standard, permite producătorilor să acceseze datele din locații la distanță în domeniul lor de oriunde în lume. Folosind doar un singur port pe nodul eko, utilizatorii pot maximiza timpul de colectare a datelor senzorului prin adăugarea de senzori suplimentari, cum ar fi de umiditate a solului, umezeala frunzelor, etc pentru a obține o mai bună cunoaștere cu privire la condițiile de mediu lor. Sistemul eko oferă utilizatorilor posibilitatea de a colecta date din mai multe puncte de pe tot site-ul lor, oferind un nivel micro de detaliu cu privire la diverse parametrii critici loc să se bazeze pe informații de la un singur punct. Tehnologia crossbow a văzut soluția folosită în scenarii tipice, cum ar fi întreținerea predictivă pe mașini pentru mai multe aplicații unice, cum ar fi monitorizarea speciilor pe cale de dispariție, măsurarea forței de un cal care rulează la Kentucky Derby, și stabilirea condițiilor de secetă din Sierra Nevada muntos. Apa este problema cea mai critica in ziua de azi. Având capacitatea de a măsura evapotranspiratia cu ES2000, colecta date de umiditate a solului și de a înțelege conținutul de apă din sol, printr-un sistem unic, cum ar fi eko Pro Series permite utilizatorilor să ia decizii inteligente legate de apă și modul în care aceasta ar trebui să fie distribuit, având acces la acest tip de date elimină o parte din presupunerile legate de managementul de irigare și de protecție la îngheț. Cultivatorii sunt capabile de a combina date de la stația de vreme și alți senzori, urmări datele istorice și de a face previziuni în cunoștință de cauză cu privire la condițiile în curs de dezvoltare. 7

Un sistem de achiziţie si prelucrare de date are trei componente: achiziţia datelor; modelarea datelor; prelucrarea datelor. Figura 1.1. Structura generala 1.2 Registrele de comunicație folosite 1.2.1 Wireless Senzor Networks (WSN) WSN-MEMSIC a conecta mediul fizic cu conducerea întreprinderii și sisteme informatice pentru a oferi solutii avansate de monitorizare, automatizare si control pentru o gamă largă de industrii. Cererile pentru retele de senzori wireless sunt aproape nelimitate, cu cerințe cum ar fi fiabilitatea, baterie de viață, gama, frecvențe, topologii, dimensiunea rețelei și tipuri de senzori. Pentru a răspunde cerințelor unice ale aplicațiilor individuale, MEMSIC oferă un portofoliu larg de produse de rețea de senzori wireless. WSN constă din dispozitive autonome distribuite spațial folosind senzori pentru a monitoriza cooperare condiții fizice sau de mediu, cum ar fi temperatura, sunet, vibrații, presiune, mișcare, sau poluanți în diferite locații. Fiecare nod într-o rețea de senzori este de obicei echipat cu un emițător-receptor radio sau alt dispozitiv de comunicații fără fir, un mic microcontroler, și o sursă de energie, de obicei, o baterie. 8

Rețele de senzori wireless se deschide o nouă lume de monitorizare, așa cum a făcut telefoanele mobile pentru industria de telecomunicații. Acestea sunt care să permită companiilor să transforme afacerile lor. Ideea principala din spatele WSN este că informații că a fost atât de dificil de a colecta în trecut, este atât de ușor pentru a obține de azi. Puteți colecta date și de a lua decizii mai inteligente. Nu aveți nevoie de cabluri sau o persoană de colectare de date 24/7. Ideea este de a conecta lumea fizică cu lumea digitală prin intermediul retelelor de senzori wireless. Tehnologia fără fir este o sursă renumit de rețea pentru diferite tehnologii de rețele de calculatoare de epoca actuala. Rețeaua fără fir care este de obicei numit ca WiFi, este un tip de care tehnologia în care semnalele radio de înaltă frecvență sunt utilizate pentru a transmite date de la un dispozitiv la altul. Acesta funcționează doar pe câteva sute de metri. Sunt două mari tipuri, Wireless LAN sau WiFi este împărțit în trei părți principale pe care toată sale de lucru depinde și toate aplicațiile sale depind, de asemenea, pe aceste piese. Aceste tipuri sunt după cum urmează; Modul infrastructură. Nodul de rețea Ad-hoc Mod rețea mixtă Orice tip de aparat care se poate comunica cu fiecare tip de post de lucru de LAN fără fir sau WiFi cu ajutorul punctelor de acces este numit ca modul infrastructură. Un tip de rețea în care toate posturile de lucru sunt legate împreună cu alte stații de lucru, fără orice obstacol este menționată ca modul de rețea ad-hoc. Este formă de rețea, care este dezvoltat de infrastructură amestecare și rețea ad-hoc și stațiile de lucru pot lucra simultan în ea, este cunoscut sub numele de modul de rețea mixtă. Practic, lucru de WiFi se bazează pe procesul de transmisie. În acest proces de date care urmează să fie transferată trebuie să fie transmise sub formă de semnale radio, iar apoi dispozitivul transmite aceste semnale la antenă, care este folosit pentru transferul de date. Aceasta antena este, care este utilizat în scopul pentru transmisia este în legătură cu o rețea LAN cu fir sau DSL. Un router este, de asemenea, legată de dispozitiv care este capabil de a primi semnale și, de asemenea, ajuta la decodare ele. Apoi, această informație este răspândit pe internet. Procesul de asamblare a pieselor de hardware de calculator în rețele de calculator este numit ca arhitectura de calculator. Similar, dacă vom folosi aceasta tehnica arhitectural în wireless LAN sau WiFi este numit ca arhitectura LAN fără fir. Este o tehnica de proiectare și amenajare a diferitelor componente din dispozitivul fără fir de rețea locală într-un mod specific. Tip special de dispozitiv, care este o combinație de emițător și receptor numit d ca transceiver, care este o parte esențială a arhitecturii standard LAN fără fir, care este cunoscut sub numele de puncte de acces. 9

Figura 1.2. Arhitectura wireless Arhitectura LAN fără fir este compus din componente diferite, care ajuta la stabilirea rețeaua locală între diferite sisteme de operare. Aceste componente sunt foarte esențiale pentru arhitectura WiFi. Un tip special de dispozitiv, care este folosit pentru a transmite date între dispozitiv de rețea cu fir și fără fir de rutare este numit ca AP. Acesta este adesea conectat cu ajutorul unor dispozitive cu fir, cum ar fi Ethernet. Este doar transmite sau transfera date între LAN fără fir și rețele cu fir cu ajutorul modului de infrastructură de rețea. Un punct de acces poate suporta doar un grup mic de rețele și funcționează mai eficient. Este operat mai puțin de treizeci de metri. Se noteaza cu AP. Orice fel de dispozitiv, cum ar fi calculatoarele personale, Cărții de note, sau orice fel de dispozitive mobile, care sunt printre legătură cu zona de rețea fără fir menționată ca un client de arhitectura LAN fără fir. Un tip special de conectori, care este folosit pentru a stabili conexiuni între dispozitive de rețea cu fir, cum ar fi Ethernet și diverse rețele fără fir, cum ar fi wireless LAN. Acesta este numit ca punte. Acesta acționează ca un punct de control din arhitectura LAN fără fir.două componente sunt, de asemenea, ceva timp joacă un rol important în LAN fără fir arhitectura de exemplu Servicii set de bază (BSS) Set extins de servicii (SSE) 1.2.2 Profinet / Ethernet 10

Profinet face parte din familia profibus de protocoale de comunicare. Profinet poate opera mai multe sisteme, atat transmisii standard TCP/IP cat si transmisii in timp real la viteze de sub o milisecunda. Profinet foloseste standarde industriale ca Ethernet, TCP/IP, XML, și OPC. Folosind tehnologia proxy el poate conecta si alte tipuri de fieldbus pe langa profibus, astfel sunt protejate investitiile in echipamente si retele existente in fabrica. Profinet este o metoda de integrare a echipamentelor de control fara legatura intre ele, nu necesita programare. Este un standard pentru implementarea solutiilor de automatizare bazate pe Ethernetul industrial. Acest standard introdus de profibus, ofera noi facilitati la nivel superior de performanta, pentru schimbul bidirectional de informatii, de la nivel de camp la nivelul ierarhic de conducere a procesului tehnologic. Cu profinet, distributed I/O (intrari / iesiri) si aplicatiile (time-critical) pot fi integrate in comunicatia Ethernet, la fel ca un sistem distribuit de automatizare pe baza de componente automatizate. Caracteristicile noului standard: Profinet este standardul deschis Industrial Ethernet elaborat de profigus International Profinet se bazeaza pe Industrial Ethernet; Profinet utilizeaza standardele TCP/IP si IT; Profinet este Ethernet in timp real; Profinet permite integrarea sistemelor cu magistrala de camp Structura modulară profinet permite utilizatorilor să selecteze doar funcțiile necesare pentru diferite cerințe. Interfațare la periferice este implementat de profinet. Acesta definește comunicarea cu domeniul dispozitivele periferice conectate. Baza lui este un concept în cascadă în timp real. Profinet definește întreaga schimbul de date între controlori (dispozitive cu "maestru funcționalitate") și dispozitive (dispozitive cu "funcționalitate sclav"), precum și stabilirea și diagnosticarea parametrilor. Profinet este proiectat pentru schimbul rapid de date între dispozitivele de câmp bazate pe Ethernet și urmează modelul furnizor-consumator. Dispozitivele de câmp într-o linie profibus subordonate pot fi integrate în sistemul de profinet, fără nici un efort și perfect prin intermediul unui IO-proxy. Profinet foleseste Ethernet cat și TCP/IP pentru comunicare. TCP/IP este standardul de comunicare in zona IT. Dar pentru punerea in funcțiune, nu este in deajuns realizarea unui canal pentru comunicatii obisnuit intre dipzozitivele bazate pe TCP si IP, pentru ca aceste standarde inseamnă baza pentru schimbul de date. Protocoale in plus sunt utilizate peste TCP pentru a asigura functionarea aplicatiilor, care este garantata numai atunci cand este folosit acelasi protocol de aplicatie. Protocoale care sunt folosite de aplicații sunt spre exemplu, file transfer si web. Schimbul de date care este optimizat pentru performanta poarta numele de comunicare in timp team (RT). Folosirea concomitenta a comunicari in timp real si TCP/IP dintre dispozitivele de camp profinet se poate realiza pe aceeasi magistrala si in acelasi timp. 11

Figura 1.3. Comunicarea Profinet 1.3 Echipamentele sistemelor de achiziție si monitorizare date 1.3.1 Monitorizarea mediului - sistemul de senzori wireless Memsic ēko Pro Seria MEMSIC Pro eko este un sistem agricol și de mediu wireless care folosește un senzor de monitorizare a culturilor, studii de microclimat și de cercetare în domeniul mediului. Senzorul meteo ES2000 se conectează direct la nodul oferint de stație meteo wireless care folosește capacitatea de ESB unic Eko. Această soluție ofera energie solară uni senzor de vreme integrat, care combină un colector de ploaie, un senzor de temperatură și umiditate cu scut radiații, senzor de radiație solară, senzor de presiune barometrică, și un anemometru într-un singur pachet. Această soluție asigură o configurare simplă cu performanțe și fiabilitate îmbunătățite. ES2000 oferă posibilitatea de a monitoriza temperatura si umiditate pentru a calcula gradele rece, gradul de căldură și punctul de roua, și sa declanseze alerte vitale atunci cand este foarte frig afara care poate strica buna funcționalitate a aparatelor. Precipitațiile și datele despre precipitații sunt transmise la fiecare 15 minute pentru a permite alarme de ploaie și avertismente de furtună. Datele colectate de temperatură / umiditate senzori, împreună cu senzorul de radiatia solara permite utilizatorilor să afișeze ET (evapotranspirație),aceste date sunt o estimare de apă evaporată din plante și oferă date utile în a determina când și cât de mult este nevoie pentru a o iriga. Utilizatorii pot utiliza datele colectate pentru a face previziuni, grafice, înființa alerte, etc. Aplicații ale stației meteorologice: cercetare a mediului agricultură de precizie evapotranspirația 12

prognoza meteo managementul de irigare precipitatiile si punctul de roua ES2000 Caracteristici: colector ploaie temperatura si umiditatea anemometru viteza vantului si directia presiunea barometrică radiația solară Sistemul eko oferă date bazate pe web vizualizare de oriunde, oricând. Familiară și intuitivă interfață ekoview permite utilizatorilor opțiunea de a vedea date vitale în timp real, și care le ofera controlul necesar pentru a gestiona și a menține sănătatea culturilor. Management de irigare, protecție anti-îngheț, modelarea bolilor, și citirile transpirație evaporare sunt parametrii critici care sunt monitorizații 24/7 cu această soluție și datele colectate de la sursă sitemului se pot colecta și date de vreme. Prin interfața cu Nodul eko, datele sunt transmise wireless, prin rețeaua de plasă la portal. Integrarea acestor informații, cu date colectate din diverse locații în desfășurarea oferă utilizatorului, cu un nivel micro de detaliere disponibile, cu statii meteorologice standard. Folosind doar un singur port pe nodul eko, utilizatorii pot optimiza senzorul de date la o anumită locație prin adăugarea de senzori suplimentari, cum ar fi de umiditate a solului, frunze de umezeala, etc, pentru a obține mai multe cunoștințe despre condițiile mediului. Se pot lua decizii în ceea ce privește cerințele specifice ale unei anumite regiuni, mai degrabă decât o decizie arbitrară pe baza informațiilor la o locație generalizată. Figura 1.4. Stația meteorologica eko 13

Tabel 1.1 Stația meteorologica informații generale Senzori Rezoluție Distanță Acuratețe Presiune barometrică 0.1 mbar 880 la 1080 mbar 1.0 mbar ( -1000 to +12,500 ) Precipitații 0.02 mm(rotunjit la Zi: 0 to 9999mm 4% 1 mm la 2000 mm și mai sus) Furtuna: 0 to 9999 Lună: 0 to 19,999mm An: 0 to 19,999 mm Radiația solară 1 W/m2 0 la 1800 W/m2 5% Temperatura 0.1 C -40 la +65 C 0.5 C Umiditate 1% 0% la 100% 3% Direcția vantului 1 0 la 360 7 Viteza vantului 0.1 m/s 1 km/hr 1 la 67 m/s3 la 241 km/hr 5% 1.3.2 Pentru monitorizarea mediului- Nodul eko Nodul eko este un complet integrat,robust,de exterior,senzor fără fir alimentat solar,dispozitiv care permite utilizatorilor să implementeze rapid și ușor o soluție de monitorizare multi-punct care oferă date în timp real de la mediul lor. Nodul eko foloseste o energie radio eficientă si senzori pentru a prelungi viața bateriei și performanța. Nodul este capabil să transmita pe o distanta de 2 mile in funcție de condițiile mediului de implementare si configurația nodului hardware ales. Fiecare nod poate găzdui până la 4 tipuri de senzori diferiți. Interfața simplă ESB permite utilizatorilor nu doar sa aleaga din portofoliul de senzori, dar sa și integreze a treia parte din proprii lor senzori. Nodul eko integreaza procesorul/placuta radio IRIS de la MEMSIC și antena care sunt alimentate cu baterii reîncărcabile și o celulă solară. Însăși nodurile dintr-o rețea plasa fara fir pot fi utilizați pentru a-și extinde gama de acoperire. Doar prin simpla adaugare a unui nod eko suplimentar, este mai ușor sa iți extinzi zona de acoperire. Nodurile vin pre-programate și pre-configurate pentru a forma o rețea plasă adevărată și necesita aproximativ 1-2 ore pe zi de expunere la lumina solară pentru a menține bateriile încărcate. Carcasele au un suport metalic pe partea din spate, care poate fi utilizat pentru a asigura unitațile pe un suport. Caracteristici : Energie solară ; Comunicare fiabilă reţea fără fir ; Fara taxe lunare ; Setări fara efort și scalabilitate ; Comunicare fiabila a rețelei plasă ; 14

Setari de alarma și alerte personalizate.. Figura 1.5. Nodul eko Tabel 1.2. Nodul eko informații generale Nodul eko EN2100 EN2120 Porturi senzori Numărul de porturi 4: Fiecare port poate suporta un senzor compatibil eko. Tipuri de senzor Fiecare port suporta fie un senzor simplu sau inteligent compatibil eko (MEMSIC protocol ESB) Intervalul de masurare a O măsurare la fiecare 15 minute (implicit) senzorului Conectori Compatibil cu 6 pini, Switchcraft Radio Frecvența 2.405-2.480 GHz Canale 16 canale selectabile disponibile prin intermediul comutatorului rotativ Tip DSSS, IEEE 802.15.4 Transmițător putere de ieșire +3 dbm (tipic) +18 dbm (tipic *) Sensibilitate primită Intervalul exterior pentru un singur radio Acoperire exterioară (tipic) Antena Indicatori virtuali Putere Curent de operare Panoul solar Baterii -101dBm (tipic) 500ft-1500ft linii de vedere pe hop 2000ft-2 mile linii de vedere pe hop -Plat fară nici o acoperire deasupra -Plat fară nici o acoperire deasupra capului: 1 en2100 pe 15-25 capului : Un en2120 pe 100-150 de hectare; hectare; -Deluros fară nici o acoperire -Deluros fară nici o acoperire deasupra capului :1 en2100 pe 5-7 deasupra capului : Un en2120 pe hectare; 20-30 hectare; -Acoperire deasupra capului cum -Acoperire deasupra capului cum ar fi paduri, livezi: 1 en2100 pe 1-2 ar fi paduri, livezi: 1 en2120 pe hectare. 4-5 hectare. Dipol, internă Un LED tricolor pentru a indica senzor și conexiune la rețea 0,4 ma medie (fără senzori) la minut rată de eșantionare de 15 de date 0,5 ma medie (fără senzori) la minut rată de eșantionare de 15 de date Panou solar autonom de 1.3 x 2.5 pentru a reincărca bateriile Standard: 3 AAscurgere scazută NiMH (prin intermediul panoului solar intern). 15

Speranța de viață : 3 luni, cu nici o reîncărcare solară, viața de domeniu> 5 ani Mecanic Apă / rezistență la praf IP66 (protejat de praf și jeturi de apă sub presiune) Temperatura de operare -40C la +60 C (de viață a bateriei degradat mai sus de 50C) Umiditatea de 0 la 100% RHI, condensare funcționare Temperatura de -45C la +70 C (fără baterie) depozitare Suport de montare Perete / pol atașabil suport pentru deconectare rapidă a en2100 Dimensiune 3.75 x 3.5 x 10.5 / 95 x 89 x 267mm Greutate 1.2 lbs/544g 1.3.3 Sistemul wireless ēko Seria MEMSIC eko pro este un sistem de detectare radio asupra mediului,pentru agricultura de precizie,microclimat și studii de conservare, cercetare de mediu, si monitorizarea culturilor. eko introduce o nouă generație de integrare a senzorilor si tehnologiei radio anterior indisponibila prin responsabilizarea utilizatorilor cu cunostinte și datele pentru a înțelege mediul lor cu un instrument fără egal. Acest sistem nu este doar un nou tip de statie meteorologica sau un regulator de irigare este un sistem de monitorizare radio care oferă date în timp real, toate intr-un format prietenos. eko este ideal pentru a raspunde nevoilor de monitorizare in stiinta mediului, precizia agriculturii, monitorizarea culturilor, gestionarea irigațiilor zone cuprinzand schimbarea de clima, conservarea,biodiversitatea, calitatea apei retelele de apa inteligente, contaminarea apelor subterane,contaminarea solului, utilizarea resurselor naturale, gestionarea deșeurilor, dezvoltarea durabila si poluarea aerului. Beneficii cheie include: Nodul alimentat cu energie solara promoveaza tehnologia verde Datele pot fi vizualizate pe internet de oriunde, oricând Setări de alarmă personalizate și alerte Setupul este usor de folosit, fără abonamente lunare Bus Senzor de mediu (ESB) pentru capacitatea de senzor de plug-and-play Portofoliul vast de dispozitive integrate sensor Aplicații: Cercetare a Mediului Agricultură de precizie Managementul de irigare Detectarea poluare Conservare Rețele de apă inteligente 16

Acest sistem alimentat-solar revoluționează ideea de monitorizare wireless în aer liber care permite utilizatorilor să ia pulsul naturii și pentru a obține un avantaj competitiv într-o lume cu resurse limitate. Figura 1.6. Sistem wireless in aer liber eko 1.3.4 Interfață web- eko Interfață eko ofera o privire familiara si intuitivă bazată de exemplu: Internet Explorer, Firefox, etc, interfată pentru retele de senzori, vizualizarea datelor. Aplicația web eko face mai ușoara monitorizarea pentru utilizatorii și acces la datele lor de oriunde din lume prin intermediul unui laptop sau telefon inteligent. Prin simplificarea interfeței intuitivă eko, utilizatorii pot seta rapid și configura cu ușurință punctele lor de de vedere pentru a afișa numai datele care le sunt interesații si de care au nevoie la momentul respective, date în timp real vital și ușor de utilizat, algoritmi de modelare boala, ofera utilizatorilor control necesare pentru a gestiona și a menține sănătatea culturilor. Caracteristici cheie: Crearea de catre utilizator harții de noduri si senzori din rețeaua globală Utilizatorul isi poate defini diagrama de gestionare Creați diagrame de senzori personalizate pe mai multe perioade de timp Vezi detalii cu privire la datele individuale ale senzorilor Monitorizarea performanței rețelei și in alelași timp de sănătate ale nodurilor individuale Să stabilească niveluri de alertă și obține notificat prin SMS sau e-mail Se pot atribui denumiri personalizate pentru noduri și senzori 17

Figura 1.7. Interfața web eko Imaginea urmatoare reprezintă diagramă pe ultima luna a umiditătii mediului unde cea mai mare valoare este de 90.00 RHI si scade pînă la 14.81 RHI. 18

Figura 1.8. Diagrama pe ultima lună 1.3.5 Transmițator radio eko Transmițatorul radio eko este un pachet complet integrat care asigura conexiunea între noduri, senzori eko și in acelasi timp cu portalul eko. Radioul de bază integrează un procesor IRIS / Radio bord MEMSIC, antenă și placa de interfață USB care este preprogramat cu XMesh protocol de rețea low-power MEMSIC pentru comunicarea cu nodurile eko. Interfața cu USB este folosită pentru transferul de date între radio de bază și aplicarția ekoview care rulează în interiorul portalului eko. Figura 1.9. Transmițator radio eko 19

Tabel 1.3. Transmițator radio eko Transmițator radio -eko Radio Frecvență EB2110 2.405 la 2.480 GHz EB2120 Canale 16 canale disponibile Tip DSSS, IEEE 802.15.4 Transmițator Ieșire +3dBm +18dBm Sensibilitate -101dBm primită Intervalul exterior 500ft-1500ft linii de vedere pe hop Raza se extinde prin ochiurile rețelei 2000ft-2 mile linii de vedere pe hop Raza se extinde prin ochiurile rețelei Antena Antenă dipol detasabila Conectorul Inversa SMA compatibilă cu antene de interior și exterior cu wifi antenei Indicator vizual 5 LED Indica puterea și comunicarea radio Cabluri USB Cablu USB 6ft între eko de radio de bază și eg2100 poarta de acces Putere Voltaj Furnizat prin cablu USB de la poarta de acces Curent de Media de 30 ma operare Mecanic Închidere Evaluare interioară Temperatura 6C la 40C ambiental de operare Umiditate de 10% până la 80% fără condensare funcționare Dimensiuni / 2.25 x 1.25 x 4 / 0.25 lbs Greutate 20

CAPITOLUL 2 Partea teroretică a algoritmilor de predicție 2.1 Semnal Autoregresiv În clasa ARMA, semnalele polilor-autoregresivi constituie tipul del mai des utilizat in aplicațiile folosite. Ecuația AR poate modela spectrul cu vârfuri înguste prin plasarea zerouri de A-polinom (2.1.1)(cu B(ω)=1) în apropierea cercului unitate. Aceasta este o caracteristică importantă, deoarece spectrele de bandă îngustă sunt destul de comune în practică. În plus, estimarea parametrilor din modelele de semnal AR este un subiect bine stabilit, estimările sunt găsite prin rezolvarea unui sistem de ecuații liniare, și stabilitatea estimată a polinomului AR poate fi garantată. Considerăm două metode de estimare spectrală AR. Prima se bazează direct pe relație liniară între covarianțele și parametrii AR derivate din ecuația (2.1.2), se numește metoda Yule-Walker. A doua metodă se bazează pe soluția celor mai mici pătrate a parametrilor folosind ecuația AR pentru domeniul timp A(z)y(t) = e(t). Acestă așa-numita metoda celor mai mici patrate este strâns legată de problema de predicție liniară. Φ(ω)= (2.1.1) r(k)+ (2.1.2) 2.2 Metora Yule-Walker În această secțiune, ne concentrăm pe o tehnica pentru estimarea parametrilor AR care este numit Yule-Walker (YW) metoda [Yule 1927; Walker 1931]. Pentru semnale AR, m = 0 și B (z) = 1. Astfel, ecuatia (3.3.4) are loc pentru k> 0. Astfel, ecuatia (2.1.2) are loc pentru k> 0. De asemenea, avem din ecuația (2.2.1), care: r(k)+ (2.2.1) Combinând (2.1.2) și (2.2.1) pentru k = 1... n dă următorul sistem liniar de ecuații: [ ] [ ]=[ ] (2.2.2) 21

Ecuațiile de mai sus sunt numite ecuații Yule Walker sau ecuații normale, și formează baza multor metode de estimare AR. Dacă {( ) s-au cunoscut, am putea rezolva (2.2.2) pentru: Θ=[ (2.2.3) Folosind toate randurile in afara de (2.2.2): [ ] [ ] [ ] [ ] (2.2.4) Sau, (2.2.5) Soluția este: θ = -. Odată ce θ este găsit, pot fi obținute de la primul rând de (2.2.2) sau, echivalent, de la (2.2.1). Metoda Yule-Walker pentru estimarea spectrală AR se bazeaza direct pe (2.2.2). Având în vedere datele {, am obține covarianța {, folosind părtinitoare standard de ACS estimator : ȓ(k)= (2.2.6) Vom introduce aceste estimări ACS (2.2.2) și pentru a rezolva pentru θ și așa cum sa explicat mai sus, în cazul cunoscut-covarianță. Rețineți că matricea de covarianță în (2.2.2) poate fi dovedit a fi pozitiv de finită pentru orice n, și, prin urmare soluția la (2.2.2) este unică. Când covarianțele sunt înlocuite cu estimări standard de părtinitoare ACS, matricea poate fi dovedit a fi pozitiv de finită pentru orice probă (nu neapărat generată de o ecuație AR), care nu este identic egal cu zero, a se vedea remarca în secțiunea următoare pentru a se dovedi. Pentru a sublinia în mod explicit dependența θ și de pe ordinea n, putem scrie (2.2.2), în calitate de: [ ]=[ ] (2.2.7) 2.3 Metoda celor mai mici patrate Metora Yule- Walker pentru estimarea parametrilor AR se bazează pe ecuația (2.2.2) cu covarianță adevărată pentru elemente {r(k)} înlocuiesc cu covarianța eșantion {ȓ(k)}. În această secțiune, vom obține un alt tip de AR estimator bazat pe o celula pătratica criteriu de minimizare (LS), folosind relația A(z)y(t) = e(t). Dezvoltam un estimator LS luând în 22

considerare probleme strâns legate de predicția liniara. Apoi am interpreta metoda LS ca o metodă de tipul Yule- Walker care utilizează o estimare diferită de Rn +1 in ecuația (2.2.7) e(t)=y(t)+ (2.3.1) unde φ(t)=. Vom interpreta ŷ(t) ca o predicție liniară a lui y (t) de la probele anterioare, și am interpreta e (t) ca predicție corespunzătoare eroare. Vector θ care minimizează eroarea de variație de predictive { este AR vector coieficient în (2.2.7), după cum vom arăta. Din (2.3.1) avem: { { = r(0)+ (2.3.2) unde și sunt definite în ecuațiile (2.2.4) -(2.2.5).Vector θ care minimizează (2.3.2) este dat de: θ = - (2.3.3) cu eroare de predicție minimă corespunzătoare: (2.3.4) Ecuațiile (2.3.3) și (2.3.4) sunt exact același ecuațiile ale lui Walker Yule în (2.2.5) și (2.2.1) (sau, echivalent, în (2.2.7)). Astfel, vedem că ecuațiile lui Yule Walker pot fi interpretate ca soluție la problema de găsind cel mai bun predictor liniar de y (t) la n ultimii pași pana la cei mai recenții. Din acest motiv, modelare AR este uneori menționată ca modelare predictivă lineară. Metoda celor mai mici pătrate AR de estimare se bazează pe un eșantion aproximativ finit pentru soluția de mai sus a problemei de minimizare. Având un set finit de măsurători {( ) am aproximativ minimizarea E{ de funcția de cost finite-eșantion f(θ) = = [ ] [ ] (2.3.5) unde se presupune y (t) = 0 pentru t <1 și t> N. Vector θ care minimizeaza f (θ) este dată de: 23

θ = (2.3.6) în cazul în care, așa cum se vede din (2.3.5), de la definiții ale Y și y depinde de alegerea lui (N1;N2) considerat și avem: y=, Y= (2.3.7) [ ] [ ] Observați structura Toeplitz de Y, și, de asemenea, că Y se potrivește aceastei structurii Toeplitz atunci când este adăugată la stânga de Y, care este, [y Y]. Cele două opțiuni cele mai comune pentru N1 si N2 sunt: N1 = 1, N2 = N + n (considerat mai sus). Această alegere produce așa numita metoda autocorelației. N1 = n +1, N2 = N. Această alegere corespunde îndepărtarea primului n și ultimele n atat și ultimelor rânduri de Y și y în ecuația (2.3.7), și, prin urmare,acolo elimină toate valorile arbitrare zero. Estimarea (2.3.6) cu această alegere de (N1, N2) este adesea numit metoda de covarianță. Ne referim la această metodă ca metoda LS covarianța, sau metoda LS. Alte opțiuni pentru N1 si N2 au fost, de asemenea sugerate cur ar fi de exemplu, prewindow aceasta metoda utilizează N1 și N2 = 1 = N, iar metoda postwindow folosește N1 = n +1 și N2 = N. Metodele celor mai mici pătrate pot fi interpretate ca soluții aproximative a ecuatiilor Yule-Walker (2.2.4), prin recunoașterea faptului că Y*Y și Y*y sunt de la o constantă multiplicativă, respectiv estimările simple esantioane de și. De fapt, este ușor să se arate că, pentru metoda de autocorelație, elementele (Y*Y)/N și (Y*y)/N sunt exact estimările ACS părtinitoare utilizate în AR estimarea Yule-Walker. Scrierea θ în (2.3.6) ca: ȓ(k)=, 0 (2.3.8) θ = - (2.3.9) vom vedea ca o consecință faptul că: 24

Metoda autocorelație a celor mai mici pătrate AR, estimare este echivalentă cu metoda Yule-Walker.Putem dovedi acum o cerere făcută în alineatul precedent, care matricea Y*Y în (2.3.6), cu Y dată de (2.3.7), este pozitiv pentru orice probă {( ) care nu este identic egală cu zero. Pentru a demonstra această afirmație este necesar și suficient că rang (Y) = n. În cazul în care y (1) 0, atunci în mod clar rang (Y) = n. Dacă y (1) 0 și y (2) 0, apoi din nou avem clar rank (Y) = n, și așa mai departe. Pentru estimator LS, (Y*Y) / (N-n) și (Y*Y) / (N= n) sunt estimări impartiale de Rn și în ecuații (2.2.4) și (2.2.5), și ei nu folosesc niciun fel de date de măsurare în afara intervalului disponibil 1 t N. Pe de altă parte, matricea (Y*Y) / (N -n) nu este Toeplitz, Levinson-Durbin sau algoritmi Delsarte-Genin din următoarea secțiune nu poate fi utilizat (deși algoritmi de similare rapide pentru metoda LS a fost deja dezvoltat, a se vedea, de exemplu, [Marple 1987]). Ca N crește,diferențad dintre matricea de covarianță estimările utilizate de cătreyule- Walker și metodele LS diminuează. Prin urmare, pentru eșantioane mari (de exemplu, pentru N 1), estimările YW și LS ale parametrilor AR aproape coincide unul cu altul. Pentru lungimi mici sau mijlocii eșantionate, Yule Walker și LS poate comporta difetit. În primul rând, modelul AR estimat obținut cu metoda Yule-Walker este garantat sa fie stabil în timp ce modelul LS estimat poate fi instabilă. Pentru aplicațiile în care unul este interesat de modelul AR (și nu doar estimarea spectrală AR), stabilitatea modelului este adesea o cerință importantă. Se poate, prin urmare, să fie considerat că instabilitatea potențială a modelului AR furnizat de metoda LS este un dezavantaj și un inconvenient major al acestei metode. Caz, însă, este faptul că modelele LS estimate care sunt instabile apar rar și, în plus, atunci cand apar există mijloace simple la stabilizarea ei (de exemplu, prin reflectarea poliilor instabili din interiorul cercului unitate). Prin urmare, pentru a încheia acest punct, lipsa de stabilitate garantată este un dezavantaj al metodei LS, în comparație cu metoda Yule-Walker, dar de multe ori nu una serioasă. În al doilea rând, metoda LS a fost dovedit a fi mai precise decât metoda Yule-Walker, în sensul că parametrii estimate din prima categorie sunt în medie mai aproape de valorile reale decât cele din urmă [Marple 1987; Kay 1988] Aanaliza statistică selectivă a acestor metode este subdezvoltată, o explicație teoretică a acestui comportament nu este posibilă în acest moment. Numai explicații euristice sunt disponibile. Un astfel de explicație este că presupunerea că y (t) = 0 în afara intervalului 1 t N, și corespunzătoare a elementelor de zero în Y și y, rezultat în părtinire în Yule-Walker estimeaza a parametrilor AR. Când N nu este cu mult mai mare decât n, această prejudecată poate fi semnificante. 2.4 Procese ARMA / ARMAX Un semnal y(t) satisface ecuatia (2.4.2) se numeste o medie autoregresiva (ARMA sau ARMA (n, m)). Dacă m = 0 în (2.4.2), atunci y(t) este un semnal autoregresiv (AR sau AR (n)), și y (t) este o medie mobilă dacă (MA sau MA (m)) dacă n = 0. De presupunere,ϕ (ω) este finit pentru toate ω valorile, ca urmare, A(z) poate să nu aibă nici un zero, exact pe 25

cercul unitate. Mai mult, deoarece poli și zerouri de ϕ(z) sunt în perechi reciproce, după cum sa explicat mai înainte, este întotdeauna posibil de a alege A (z) să aibă toate zerouri sale strict în interiorul discului unitate. Modelul corespunzător (2.4.2) este apoi declarat a fi stabil. Dacă presupunem, pentru simplitate, că ϕ (ω) nu dispare în orice ω apoi similar ca mai sus putem alege polinomul B(z), astfel încât acesta are toate zerourile în interiorul unității discului deschis. Modelul corespunzător (2.4.2) se spune că este de faza minimă. Această discuție, de asemenea, a arătat că problema factorizarea spectral asociat cu un PSD rațional are mai multe soluții, cu model stabil și minim ARMA faza fiind doar una dintre ele. În cele ce urmează, vom lua în considerare problema de estimare a parametrilor din această ecuație ARMA special. În cazul în care scopul final este estimarea ϕ (ω) concentrându-se pe modelul stabil și minim ARMA faza este nici o restricție. ARMA: A(z)y(t) = B(z)e(t) AR: A(z)y(t) =e(t) (2.4.1) MA: y(t) = B(z)e(t) y(t)= (2.4.2) Structura proceselor de tip ARMA se poate exprima pentru covarianțele unui proces în ceea ce privește parametrii {, {, expresia oferă o metodă convenabilă pentru estimarea parametrilor ARMA prin înlocuirea adevărate autocovarianțe cu estimările obținute din date. Aproape toate metodele ARMA de estimare spectrale exploata această structură covarianță, fie în mod explicit sau implicit, și, astfel, acesta va fi utilizat pe scară largă în restul capitolului. Ecuația (2.4.1) poate fi scrisa ca: y(t) + =, (2.4.3) Înmulțirea (2.4.3) prin y*(t - k) și luând randamentele așteptate: r(k) + { (2.4.4) Deoarece filtrul H (z) = B (z) / A (z) este asimptotic stabil și de cauzalitate, putem scrie: H (z) = B (z) / A (z) = =1 (2.4.5) care dă: y(t) = H(z)e(t)= (2.4.6) atunci termenul E{e (t - j) (t-k)} devine: 26

E{e (t - j) (t-k)} = E {e(t-j) } (2.4.7) = = în cazul în care vom folosi convenția care = 0 pentru k <0. Astfel, ecuația (2.4.4) devine: r(k) + (2.4.8) În general, este o funcție neliniară a { } și { } coeficienți. Cu toate acestea, deoarece = 0 pentru s <0, ecuația (2.4.8) pentru k m + 1 se reduce la: r(k) + pentru k (2.4.9) Clasa ARMAX: Ecuațiile clasei ARMAX [na, nb, nc, nk] sunt urmatoarele: A( )y[n] = B( )u[n] + C( )e[n], n,m ϵ N (2.4.10) E{e[n]e[m]}= [n-m] Unde, in afara noțiunilor cunoscute, au fost intruduse noile notații: A,B,C- polinoame de grade finite, mai precis: A( )= 1 + B( )= ( ) C( )= 1+ (2.4.11) Cu parametrii { { { indicii structurali na, nb,nc si intarzierea intrinseca nk necunoscute. Tot necunoscuta este și dispersia a zgomotului alb. In cazul in care nk=1 (sau este tot un parametru necunoscut ), clasa se mai notează prin ARMAX[na,nb,nc] (adica fară a pune in evidenta intîrzierea intrinsecă). Prin convenție, daca nu se specifică altfel, intîrzierea intrinsecă este unitară, astfel că eticheta ARMAX[na, nb, nc, ] este mai des utilizată decît ARMAX[na,nb,nc, nk]. Numele clasei provine de la cele trei componente ale ecuației principale din (2.4.10): A ( ) y[n]- componenta autoregresivă (AR) B ( ) u[n]- componenta de control exogen (X) C ( ) e[n]- componenta de medie alunecătoare (MA) Modelul matematic detaliat al acestei clase este de fapt exprimat de o ecuație liniară cu diferențe : Y [n] + n ϵn. (2.4.12) 27

Condițiile inițiale ale acestei ecuații sunt implicit nule, dacănu se precizează altfel. Desigur, obiectivul nefiind rezolvarea ecuației (2.4.12), ci determinarea structurii și a coeficienților ei, condițiile initiale joacă doar un rol secundar în acest context. Clasa ARMAX este un caz particular al modelului general asa cum arata ecuațiile următoare : E{ n,m ϵ N (2.4.13) Astfel, cele doua filtre sunt exprimate prin funcții de sitem raționale: H( ( ) G( ) = (2.4.16) Pentru a simplifica notațiile, in ecuațiile (2.4.10),(2.4.11), (2.4.12),și (2.4.13) a fost omisă precizarea vectorului parametrilor necunoscuți θ ca argument al polinoamelor și funcțiilor de sistem. 28

CAPITOLUL 3 Achiziție de date pentru rularea algoritmului de identificare si predicție 3.1 Achizitia de date Achiziția de date se face cu ajutorul stației meteo care face un update la baza de date din 15 in 15 min.aceste date se pot salva pe o perioada de timp, plecand de la o zi pana la șase luni sau chiar un an.ele vin in format csv. Aceste date pot fi exportate in matlab.pe baza datelor extrase din aceasta baza de date se pot construi modele de tip AR(semanl autoregresiv) de ordin superior pentru o aproximare grosieră (forma simplă a teoriei), pentru a optine un model matematic. Metooda folosită pentru identificarea parametrica a sistemului constă in rezolvarea unui set de ecuatii Yule-Walker. Iar aceste ecuații se bazeaza pe matricea de covarianța a semnalului. Folosint acest model de ecuații Yule-Walker se pot prezice iesirile pe o perioada de timp și pe un anumit nr de eăantioane.in cazul unui perioade de eșantionare de 15 min, o predicție in patru pași se poate exprima AR in echivalentu la 1 ora, iar una de 96 de eșantioane ar fi echivalentul AR unei zile intregi. Predicția se face folosind datele modelul identificat, datele de intrare si parametri medelului identificat. Iar ca metodă de predicție se dorește minimizarea erorii de predicție. 29

3.2 Algoritmul de predicție = n-k] (1) [ ]=[ ], N [ ] (2) = + +...+ (3) Doar pe diagonala, Polinomii sunt compleți Grad variabil { [ ] N 0,j ϵ (4) ( ( +(, (5) V = = [ ] [ ] ( ) =0 (6) [ ] 30

Florian-Alexandru OANĂ [ ] [ ], ( ) y[n] = [ { ] [ {( ) }] =diag[ { =diad[ [ ] diag( ) [n-n ] { Cum estimezi? - [n] = [n] [ [ Na=max{ } ][ ] 31

3.3 Implementarea in matlab function array= read_mixed_csv(filename) filename = uigetfile; delimiter=','; fid = fopen(filename,'r'); %# Open the file linearray = cell(1000,1); %# Preallocate a cell array lineindex = 1; %# Index of cell to place the next line in nextline = fgetl(fid); %# Read the first line from the file while ~isequal(nextline,-1) %# Loop while not at the end of the file linearray{lineindex} = nextline; %# Add the line to the cell array lineindex = lineindex+1; %# Increment the line index nextline = fgetl(fid); %# Read the next line from the file end fclose(fid); %# Close the file linearray = linearray(1:lineindex-1); %# Remove empty cells, if needed for iline = 1:lineIndex-1 %# Loop over lines linedata = textscan(linearray{iline},'%s',... %# Read strings 'Delimiter',delimiter); linedata = linedata{1}; %# Remove cell encapsulation if strcmp(linearray{iline}(end),delimiter) %# Account for when the line linedata{end+1} = ''; %# ends with a delimiter end linearray(iline,1:numel(linedata)) = linedata; %# Overwrite line data end % data=zeros(length(linearray),1); linearray=linearray(2:end,2); linearray=strrep(linearray,'"',''); linearray=cellfun(@(s) {str2double(s)},linearray); array=zeros(length(linearray),1); for i=1:length(linearray) array(i)=linearray{i}; end end 3.4 Vizualizarea si interpretarea datelor 32

In (figura 1.10, figura 1.11, figura 1.12, și 13 ) avem date pe o perioada de timp de șase luni de zile. Ceea ce este hașurat cu albastru reprezinta datele introduse din csv, iar cu roșu reprezintă predicția. Figura 1.10. Direcția vantului Figura 1.11. Umiditatea mediului 33

Figura 1.12. Temperatura Figura 1.13. Viteza vantului 34

Codul pe care ii folosesc pentru afișarea graficelor: function grafice() titluri={'dir_vant_6luni.csv','rh_6luni.csv','vit_vant_6luni.csv','temp_6luni.csv'}; ord=10; axe={'directia vantului','rh', 'Viteza vantului','temperatura'}; predhor=10; for i=1:4 data=read_mixed_csv(titluri{i}); m = ar(data, ord, 'yw'); % yw for Yule-Walker method pred = predict(m, data, predhor,'initialstate','z'); nextvalue = pred{1}(end-predhor+1:end); for j=1:predhor data(end+1)=nextvalue(j); end figure plot(1:length(data)-predhor,data(1:length(data)-predhor),'b-',length(data)- predhor:length(data),data(length(data)-predhor:length(data)),'rx:'); xlabel('timp') ylabel(axe{i}) end 35

CAPITOLUL 4 Experimentarea sistemelor de monitorizare de la distanța a parametrilor stației meteo 4.1 Tehnologii utilizate 4.1.1 CSS CSS (Cacading Style sheets) este un standard pentru formatarea elementelor unui document HTML. Denumirea de CSS provine din limba engleza de la cacading style sheets, care se traduce ca fiind foi de stil in cascada. CSS este utilizat atat de autorii cat si de cititorii de pagini web pentru a defini culori, fonturi, layout, precum si alte aspecte legate de prezentarea documentelor. El este conceput in primul rand pentru a permite separarea documentelor ca si continut de documentul de prezentare. În principiu HTML a fost conceput pentru a marca elementele unei pagini. Odată cu introducerea HTML 3.2 au fost introduse şi atributele de personalizare a tag-urilor precum "font", "color" etc. Astfel limbajul de programare HTML a devenit greoi, deoarece fiecare pagină a websitului trebuie luată separat şi modificate proprietăţile elementelor principale. Această problemă a fost rezolvată în versiunea 4.0 a HTML-ului. Toate atributele de personalizare au fost scoase şi salvate într-un fişier extern cu extensia ".css". Această separare poate îmbunătăţi accesibilitatea conţinutului, să ofere o mai mare flexibilitate şi poate diminua caietul de sarcini al celui care se ocupă de mentenanţă unui site web prin asigurarea unui control mai simplu. În felul acesta modificând un singur fişier putem schimba forma în care sunt afişate toate paginile unui website. 4.1.2 HTML Paginile de internet sunt, de obicei, realizate într-un limbaj numit HTML - HyperText Mark-up Language, unul dintre cele mai vechi limbaje de programare. HTML este unul dintre elementele fundamentale ale WWW (World Wide Web), care descrie formatul de bază (paragrafe, fonturi, tabele, etc) a documentelor Web. Codul HTML este redat de un software de redare specializat, numit agent utilizator HTML. Cel mai comun exemplu de astfel de agent este browserul. Se pot crea siteuri doar cu ajutorul limbajului HTML, însă HTML-ul reprezintă doar un început pentru realizarea siteurilor profesionale. HTML, sau HyperText Markup Language, a fost proiectat sã poatã opera cu functionalitãtile multimedia ale WWW. Limbajul de marcare permite transformarea oricãrui text într-un hipertext prin introducerea unor marcaje, care vor indica modul cum se efectueaza legãturile documentului, cum vor apãrea paginile documentului etc. Un document HTML poate fi fãcut public dacã este pe un calculator care are acces la Internet. Un document fãcut public poate fi vãzut din orice punct al Internet-ului. Desi nu este optiunea cea mai fericitã, vom utiliza cuvantul tag pentru marcaj.[51] 36

SGML, Standard Generalized Markup Language, pãrintele HTML-ului, a devenit, în 1986, standard ISO. Fiecare document SGML are asociat o definire a tipului de document (DTD) care defineste regulile pentru continutul documentului. Fiecare versiune de HTML a fost definitã într-un DTD. HTML 1.0 si HTML+ au apãrut în 1990, respectiv 1993. HTML 2.0, apãrut în 1994, a fost prima versiune standardizatã. Ea contine 49 de taguri. HTML 3.0 a apãrut în 1995. Versiunea cuprindea extensii importante, cum ar fi marcaje pentru notatii matematice, bannere etc. În prezent nu mai este utilizat. HTML 3.2, introdus în 1996, este considerat ca succesorul versiunii 2.0, incorporând o serie de taguri din HTML 3.0 ca si extensii Netscape. 4.1.3 PHP PHP este un limbaj de programare destinat în primul rând Internetului, aducând dinamica unei pagini web. Este unul din cele mai importante limbaje de programare web open-source şi server-side. Acest limbaj de programare este perfect pentru dezvoltarea unei aplicații web dinamice sau a unui website care să poată interacționa cu utilizatorul şi poate fi încorporat direct în cod HTML. Cel mai important aspect al limbajului este posibilitatea de a fi imbricat cu cod HTML. Putem astfel crea pagini HTML statice şi din loc în loc, acolo unde este nevoie, să introducem dinamism cu ajutorul PHP. Când accesăm o pagină HTML serverul care o găzduieşte trimite pagina HTML catre browser spre afişare. În cazul unei pagini PHP serverul citeşte codul PHP, îl interpretează şi generează dinamic pagina HTML care este trimisă browserului spre afişare. Acesta este motivul pentru care utilizatorii folosesc PHP pentru construirea unor pagini cu conţinut dinamic. Popularitatea de care se bucură acest limbaj de programare se datorează următoarelor caracteristici: Familiaritatea : sintaxa limbajului este foarte ușoară combinând sintaxele unora din cele mai populare limbaje Perl sau C; Simplitatea : sintaxa limbajului este destul de liberă. Nu este nevoie de includere de biblioteci sau de directive de compilare, codul PHP inclus într-un document executându-se între marcajele speciale; Eficiența : PHP-ul se folosește de mecanisme de alocare a resurselor, foarte necesare unui mediu multiutilizator, așa cum este web-ul; Securitate : PHP-ul pune la dispoziția programatorului un set flexibil și eficient de măsuri de siguranță; Gratuitate : este probabil cea mai importantă caracteristică a PHP-ului. Dezvoltarea PHP-ului sub licența open-source a determinat adaptarea rapidă a PHP-ului la nevoile webului, eficientizarea și securizarea codului. 37

4.1.3 XAMPP XAMPP este un cross-platform server web, pachet gratuit și sivă open source, constând în principal din Apache HTTP Server, baze de date MySQL, și interpreți pentru scripturi scrise în PHP și limbaje de programare Perl. XAMPP nevoie doar de o zip, gudron, 7z, sau exe dosar pentru a fi descărcate și a alerga, și configurația puțin sau nu a diferitelor componente care alcătuiesc este necesar serverul de web. XAMPP este actualizat cu regularitate pentru a include cele mai recente versiuni de Apache, MySQL, PHP si Perl. De asemenea, vine cu o serie de alte module, inclusiv OpenSSL și phpmyadmin. Mai multe instanțe de sine-stătătoare, de XAMPP poate exista pe un singur calculator, și orice moment dat pot fi copiate de la un computer la altul. Acesta este oferit atât în, versiunea standard completă și o versiune mai mică. Oficial, designerii XAMPP lui este destinat doar ca un instrument de dezvoltare, pentru a permite designeri site-ul web și programatori pentru a testa activitatea lor pe computerele lor, fără nici un acces la internet. Pentru a face acest lucru cât mai ușor posibil, mai multe caracteristici importante de securitate sunt dezactivate în mod implicit. [2] În practică, cu toate acestea, XAMPP este folosit uneori pentru a servi de fapt pagini Web de pe World Wide Web [necesită citare]. Un instrument special este oferit pentru a proteja prin parolă cele mai importante părți ale pachetului. XAMPP oferă de asemenea suport pentru crearea și manipularea bazelor de date în MySQL și SQLite, printre altele. Odată XAMPP este instalat, este posibil pentru a trata o localhost ca o gazdă de la distanță prin conectarea folosind un client FTP. Folosind un program ca FileZilla are multe avantaje atunci când instalarea unui sistem de management al conținutului (CMS), cum ar fi Joomla. Este de asemenea posibil să se conecteze la localhost prin FTP cu un editor HTML. Utilizatorul FTP implicit este "newuser", parola implicită FTP este "wampp". Utilizatorul MySQL implicit este "root" în timp ce nu există nici implicit parola MySQL. 4.1.3 Baza de date Baza de date este unul dintre instrumentele fundamentale utilizat pentru organuzarea informatiei. Baza de date reprezinta o colectie de date organizate pentru a facilita cautarea si regasirea rapida prin intermediul calculatorului. Reprezinta structuri pe care sunt construite majoritatea sistemelor informatice. Bazele de date sunt structurate astfel incat sa faciliteze stocarea, regasirea, modificarea si stergerea datelor in concordanta cu diferite operatii de procesare a datelor. O baza de date reprezinta o serie de inregistrari, fiecare dintre acestea fiind o entitate specifica, toate construite in acelasi mod (cu atribute comune) si interconectate. Inregistrarile sunt componente elementare ale unei baza de date si pot contine informatii numerice, text sau reprezentari grafice. 38

O inregistrare cuprinde campuri de date sau elemente de date care descriu principalele atribute ale unei entitati.: Calitatea unei baze de date se caracterizeaza prin patru criterii : Volumul informatiei si acoperirea domeniilor de interes stiintific; Facilitatiile de interogare; Timpii de acces; Grafica ecranului; In functie de structura lor, bazele de date se impart in doua categorii : Baze de date ierarhizate Baze de date relationale Bazele de date ierarhizate utilizeaza in mod traditional structura arborescenta pentru retinerea informatiei. Ele constau intr-un fisier format dim mai multe intregistrari, care la randul lor sunt constituite din numeroase campuri de date. Aceste baze de date sunt mai degraba inflexibile si folosesc mai mult spatiu intrucat datele sunt adesea repetitive. Bazele de date relationale permit divizarea inregistrarilor in mai multe parti care sunt pastrate in diferite fisiere. Aceste parti sunt legate intre ele pentru a forma inregistrari individuale. Fiecare informatie individuala fiind stocata intr-un singur loc dar ea poate fi utilizata in mai multe inregistrari. De ex: Numele unui autor poate fi stocat intr-un fisier pentru nume, dar fiecare inregistrare a fiecarei lucrari a respectivului autor este afisata impreuna cu numele autorului pe ecran. MySQL este un limbaj simplu de interogare, modificare sau ştergere a datelor, dar şi de manipulare a structurii bazei de date. Este cel mai popular sistem de gestiune a bazelor de date relaţionale, simplu şi eficient, care lucrează foarte bine cu PHP. Popularitatea sa ca aplicaţie web este strâns legată de cea a PHP-ului care este adesea combinat cu MySQL şi denumit Duo-ul Dinamic. În multe cărţi de specialitate este precizat faptul ca MySQL este mult mai uşor de învăţat şi folosit decât multe din aplicaţiile de gestiune a bazelor de date. Pentru a administra bazele de date MySQL se poate folosi modul linie de comandă sau, prin descărcare de pe internet, o interfaţă grafică: MySQL Administrator şi MySQL Query Browser. Un alt instrument de management al acestor baze de date este aplicaţia gratuită, scrisă în PHP, phpmyadmin. 4.2 Prezentarea aplicației Aceasta aplicație prezintă preluarea de date de la un server si afisarea lor. Aplicatia este facută cu ajutorul mai multor limbaje de programare web, și anume html, css si baze de date. 39

Baza de date este updatată din 15 in 15 min cu ajutorul serverului care primeste date de tip vector de la stația meteo eko.se pot stoca date pana la șase luni de zile. Aceasta aplicație este funcțională pe un ecran de 15 inch și se poate umbla pe el cu ajutorul touchscreenului. Dialogul dintre servar si acest monitor se face prin cablu utp. Se pot afișa opt tipuri de date, acestea sunt: Temperatura ambientala (Ambient temperature) - Punct de rouă (Dew point) - Viteza vantului (Wind speed) - Presiune barometrică (Barometric pressure) mbar Umiditate ambientală (Ambient humidity) - % RH Direcția vantului (Wind direction) - Cantitatea de precipitații asupra solului (Rain rate) cm Radiații solare (Solar radiation) - Figura 1.14. Pagina principala a aplicației 40