lib-blocos-1_0.mpam 14 KB
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include('lib-list-1_10.mpam')
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class{ id = "bloco_calculo", group = "Classes Abstratas",
	bases = {},
	description = [[]],
	attributes = {
		{ id = "intervalo",	name = "Intervalo",	type = "REAL", access = "gs", description =
 [[Intervalo em que o último resultado ainda pode ser considerado sem disparar uma nova execução.]],
		},
	},
	methods = {
		{ id = "apagar", name = "Apagar",
			description = [[Apaga resultados de cálculos anteriores.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self._t_ret = nil
				self._ret = nil
			end ]===],
		},
		{ id = "validar", name = "Validar", description =
 [[Informa se o bloco tem amostras o suficiente para realizar uma execução.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Valido", type = "BOOLEAN" },
			},
			code = [===[ function(self)
				return self:consultar() and true or false
			end ]===],
		},
		{ id = "consultar", name = "Consultar", description =
 [[Informa o valor do filtro na última execução.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self)
				return self._ret
			end ]===],
		},
		{ id = "executar", name = "Executar", description =
 [[Executa o bloco para uma nova amostra respeitando o intervalo configurado.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, valor)
				local t_atual = time()
				if (not (self._t_ret and self.intervalo) )
				or (t_atual - self._t_ret >= self.intervalo  )
				then
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					self._ret = self:calcular(valor)
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					self._t_ret = t_atual
				end
				return self._ret
			end ]===],
		},
	},
}

class{ id = "bloco_filtro", name = "Bloco Filtro", group = "Blocos de Cálculo",
	bases = {"bloco_calculo"},
	description = [[Bloco que recebe um valor e calcula o seu valor filtrado desde a última execução.]],
	attributes = {
		{ id = "t",
			name   = "T",
			type   = "REAL",
			access = "gs",
			description = [[O valor da constante de tempo do processo.]],
		},
		{ id = "k",
			name   = "K",
			type   = "REAL",
			access = "gs",
			description = [[O valor da constante do processo.]],
		},
		{ id = "v_init",
			name   = "Valor Inicial",
			type   = "REAL",
			access = "gs",
			description = [[O valor do filtro em sua primeira execução. Se não for definido o primeiro valor será igual à primeira leitura.]],
		},
	},
	code = [====[
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		function _CLASS:init()
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		end
	]====],
	methods = {
		{ id = "iniciar", name = "Iniciar",
			description = [[Iniciar a execução do filtro.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self._y_1 = nil
				self._t_0 = nil
				self._t_1 = nil

				self:apagar()
			end ]===],
		},
		{ id = "validar", name = "Validar", description =
 [[Informa se o bloco tem amostras o suficiente para realizar uma execução.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Valido", type = "BOOLEAN" },
			},
			code = [===[ function(self)
				return self._t_ret and (self._t_ret + self.intervalo > time())
			end ]===],
		},
		{ id = "consultar", name = "Consultar", description =
 [[Informa o valor do filtro na última execução.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self)
				return self._y_1 or self.v_init
			end ]===],
		},
		{ id = "calcular", name = "Calcular", description =
 [[Executa o filtro sobre o valor do processo.
 O filtro de primeira ordem calcula a seguinte equação sobre o valor do processo:

 	f(x) = (K*x*dt+T*f[-1])/(T+dt)

 Onde K é a constante de ganho adimensional do processo, dt é a diferença de
 tempo, em segundos, entre a avaliação anterior e a atual, T é a constante de
 tempo do processo em segundos e f[-1] é o valor do filtro calculado na
 avaliação anterior.
 Se o valor inicial for nulo, o filtro retorna o próprio valor na primeira vez
 que é executado.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, valor)
				local t_atual = time()

				self._t_1 = self._t_0
				self._t_0 = t_atual

				local y
				if (self._y_1 == nil) then -- primeira execução
					if (self.x_0) then
						y = self.v_init
					else
						y = valor
					end
				else
					local K  = self.k
					local T  = self.t
					local dt = self._t_0 - self._t_1
					y = (K*valor*dt+T*self._y_1)/(T+dt)
				end

				self._y_1 = y

				return y
			end	]===],
		},
	},
}

class{ id = "bloco_media", name = "Bloco Média", group = "Blocos de Cálculo",
	bases = {"bloco_calculo"},
	description = [[Bloco que executa função média sobre amostras informadas.]],
	attributes = {
		{ id = "amostras", name ="Amostras", type = "amostras", access ="g", description =
 [[Histórico de valores inseridos.]],
		},
		{ id = "periodo", name = "Período", type = "REAL", access = "",	description =
 [[Período de amostras, em segundos, que deve ser considerado.]],
		},
	},
	code = [====[
		--function _CLASS:init() end
	]====],
	methods = {
		{ id = "iniciar", name = "Iniciar",
			description = [[Iniciar a execução do filtro.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self.amostras:iniciar()
				self:apagar()
			end ]===],
		},
		{ id = "calcular", name = "Calcular", description =
 [[Calcula a média dos valores informados.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, valor)
				self.amostras:inserir(valor)

				local historico = self.amostras:obter_historico(self.periodo)

				return average(historico)
			end	]===],
		},
		{ id = "menor", name = "Avaliar Menor", description =
 [[Avalia o menor valor informado.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Menor Valor", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, valor)
				local historico = self.amostras:obter_historico(self.periodo)

				return minimo(historico)
			end	]===],
		},
		{ id = "maior", name = "Avaliar Maior", description =
 [[Avalia o maior valor informado.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Maior Valor", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, valor)
				local historico = self.amostras:obter_historico(self.periodo)

				return maximo(historico)
			end	]===],
		},
	},
}

class{ id = "bloco_tempo_morto", name = "Bloco Tempo Morto", group = "Blocos de Cálculo",
	bases = {"bloco_calculo"},
	description = [[Bloco de cálculo que retorna, ao executaro, o valor com atraso.]],
	attributes = {
		{ id = "atraso", name = "Atraso", type = "REAL", access = "gs",	description =
 [[O valor de tempo morto (em segundos).]],
		},
		{ id = "referencia",	name = "Referência",	type = "REAL", access = "gs", description =
 [[O valor inicial da função até atingir o tempo morto.]],
		},
	},
	methods = {
		{ id = "iniciar",	name = "Inicializar",	description =
 [[Inicializa o tempo morto, apagando quaisquer valores históricos que existam.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self._oldest = nil
				self._newest = nil

				self:apagar()
			end ]===],
		},
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		{ id = "calcular", name = "Calcular", description =
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 [[Aplica o tempo morto ao valor de entrada.

 Esta função cria uma defasagem nos valores fornecidos, retornando a referência
 durante o tempo morto especificado.
 Após passado o tempo morto definido, os valores fornecidos anteriormente
 começam a ser retornados. O valor retornado é o valor cujo momento de
 inclusão tenha sido o mais próximo, mas não menor, que o tempo morto.
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 Todos os valores armazenados associados a tempos anteriores ao valor
 retornado são automaticamente descartados.
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 Dado esse critério, caso a execução desta função seja feita em uma
 freqüência variável, valores armazenados podem ser descartados sem
 nunca serem retornados.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Resultado", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, v)
				local t_atual = time()

				self:inserir(v, t_atual)

				return self:consultar()
			end	]===],
		},
		{ id = "inserir", name = "",	description = [[]],
			parameters = {
				{ name = "Valor", type = "REAL" },
				{ name = "Tempo", type = "REAL" },
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self, v, t)
				local amostra = {
					valor = v,
					tempo = t,
				}
				if self._oldest then
					self._newest.next = amostra
				else
					self._oldest = amostra
				end
				self._newest = amostra
			end ]===],
		},
		{ id = "consultar", name = "", description =
 [[Varre as amostras coletadas da mais antiga para a mais recente até atingir o tempo mais próximo do atraso.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				local t_atual = time()
				if (not self._oldest.tempo) or (t_atual - self._oldest.tempo < self.atraso) then
					return self.referencia
				else
					local amostra = self._oldest.next
					while (amostra and ( (t_atual - amostra.tempo) >= self.atraso) )  do
						self._oldest = amostra
						amostra = amostra.next
					end
					return self._oldest.valor
				end
			end ]===],
		},
	},
}

class{ id = "bloco_integrador", name = "Bloco Integrador", group = "Blocos de Cálculo",
	bases = {}, description =
 [[]],
	attributes = {
		{ id = "k", name ="K", type = "REAL", access ="gs", description =
 [[O valor da constante do processo.]],
		},
		{ id = "valor_referencia", name ="Valor Referência", type = "REAL", access ="gs", description =
 [[O valor de referência do processo.]],
		},
	},
	methods = {
		{ id = "iniciar", name ="Iniciar", description =
 [[Inicia o valor do somatório]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self.y_1 = nil
			end ]===],
		},
		{ id = "calcular", name ="Executar", description =
 [[Executa o integrador sobre o valor do processo.
 O integrador calcula a seguinte equação sobre o valor do processo:

	f(x) = K*S((x-VR)*dt)

 Onde K é a constante de ganho adimensional do processo, S é o somatório, VR é
 o valor de referência do processo e dt é a diferença de tempo, em segundos,
 entre cada duas avaliações.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor do Processo", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Valor do Integrador", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, x)
				self:atualizar_tempos()
				local y = 0
				if (self.y_1 ~= nil) then
					local VR = self.valor_referencia
					local dt = self.t_0 - self.t_1
					y = self.y_1+(x-VR)*dt
				end
				self.y_1 = y
				local K = self.k
				return K*y
			end ]===],
		},
		{ id = "atualizar", name ="", description =
 [[]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self.t_1 = self.t_0
				self.t_0 = time()
			end ]===],
		},
	},
}

class{ id = "bloco_derivador", name = "Bloco Derivador", group = "Blocos de Cálculo",
	bases = {}, description =
 [[]],
	attributes = {
		{ id = "ganho", name ="K", type = "REAL", access ="gs", description =
 [[O valor da constante do processo.]],
		},
		{ id = "amostras", name ="N", type = "REAL", access ="gs", description =
 [[Número de amostras a serem consideradas para o cálculo da derivada.]],
		},
	},
	code = [[ function _CLASS:init()
			self.values = {}
			self.times = {}
		end
	]],
	methods = {
		{ id = "calcular", name ="Calcular", description =
 [[Executa sobre o valor do processo.
 O derivador calcula a seguinte equação sobre o valor do processo:

	f(x) = K*(valor-valor_anterior)/dt

 Onde K é a constante de ganho adimensional do processo e dt é a diferença de tempo, em segundos,
 entre cada duas avaliações.

 Se for determinado um número de amostras o resultado será a inclinação da reta de regressão linear para as amostras informadas.

 Obs: A primeira execução irá retornar 0, como se não houvesse variação no valor.]],
			parameters = {
				{ name = "Valor do Processo", type = "REAL" },
			},
			results = {
				{ name = "Variação do Valor", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self, v)
				self:armazena_amostra(v)
				if #self.values <= 1 then
					return 0
				else
					local K = self.ganho or 1
					if self.amostras == nil then
						local dv = self.values[1] - self.values[2]
						local dt = self.times[1] - self.times[2]
						self.resultado = K*dv/dt
					else
						self.resultado = K*slope(self.values, self.times)
					end
					return self.resultado
				end
			end ]===],
		},
		{ id = "informar_resultado", name ="Informar resultado", description =
 [[Informa o resultado da última execução do derivador.]],
			parameters = {},
			results = {
				{ name = "Variação do Valor", type = "REAL" },
			},
			code = [===[ function(self)
				return self.resultado
			end ]===],
		},
		{ id = "armazena_amostra", name ="", description =
 [[]],
			parameters = {},
			results = {},
			code = [===[ function(self, value)
				table.insert(self.values, 1, value)
				table.insert(self.times, 1, time())

				local amostras = self.amostras or 2
				while #self.values > amostras do
					table.remove(self.values)
					table.remove(self.times)
				end
			end ]===],
		},
		{ id = "inicializar", name ="Inicializar", description =
 [[Inicializa o derivador, apagando quaisquer valores históricos que existam.]],
			parameters = {
			},
			results = {
			},
			code = [===[ function(self)
				self.values = {}
				self.times = {}
			end ]===],
		},
		{ id = "verificar", name = "Verificar", description =
 [[Verifica se o número de amostras e retorna verdadeiro caso esse número já tenha sido atingido.]],
			parameters = {
			},
			results = {
				{ name = "Preenchido", type = "BOOLEAN"},
			},
			code = [===[ function(self)
				return #self.values >= (self.amostras or 2)
			end ]===],
		},
	},
}