[INSTMPA-759]

+ajuste de nomes de funções de lista
+agrupamento de modelos de lista em um mesma biblioteca de modelos

lib-amostras-1_0.mpam

+func{ id = "sum", name = "Calcular Somatório de Lista", description =
+ [[Função que recebe lista de valores reais e retorna o somatório desses valores.
 
-class{ id = "amostras", name = "Amostras", group = "Diagnstico",
+ 	Se o pârametro for positivo, as N primeiras amostras serão consideradas;
+ 	Se o parâmetro for negativo, as N últimas amostras serão consideradas na média;
+ 	Caso o parâmetro seja nulo, todas as amostras serão consideradas.
+
+ 	Se o valor absoluto de N for maior que o número de elementos da lista, todos os elementos serão considerados.
+ 	]],
+ 	parameters = {
+ 		{name = "Lista", type = "REAL[]" },
+ 		{name = "N", type = "INTEGER" },
+ 	},
+ 	results = {
+ 		{name = "Somatório", type = "REAL" },
+ 		{name = "Primeiro", type = "INTEGER" },
+ 		{name = "Último", type = "INTEGER" },
+ 	},
+ 	code = [===[ function (l, n)
+ 		local first, last = 1, #l
+ 		if n ~= nil then
+ 			if n > 0 then
+ 				last = math.min(last, n)
+ 			elseif n < 0 then
+ 				first = math.max(first, 1 + last + n)
+ 			end
+ 		end
+
+ 		local value = 0
+ 		for i = first, last do
+ 			value = value + l[i]
+ 		end
+ 		return value, first, last
+ 	end ]===],
+}
+
+func{ id = "average", name = "Calcular Média de Lista", description =
+ [[Função que recebe lista de valores reais e retorna a média desses valores de acordo com parâmetro N.
+
+ 	Se o pârametro for positivo, as N primeiras amostras serão consideradas;
+ 	Se o parâmetro for negativo, as N últimas amostras serão consideradas na média;
+ 	Caso o parâmetro seja nulo, todas as amostras serão consideradas.
+
+ 	Se o valor absoluto de N for maior que o número de elementos da lista, todos os elementos serão considerados.
+ 	]],
+ 	parameters = {
+ 		{name = "Lista", type = "REAL[]" },
+ 		{name = "N", type = "INTEGER" },
+ 	},
+ 	results = {
+ 	 {name = "Média", type = "REAL" },
+ 		{name = "Primeiro", type = "INTEGER" },
+ 		{name = "Último", type = "INTEGER" },
+ 	},
+ 	code = [===[ function (l, n)
+ 		local total, first, last = sum(l, n)
+ 		local size = last - first + 1
+
+ 		return total / size, first, last
+ 	end ]===],
+}
+
+func{ id = "devsq", name = "Calcular Desvio Padrão de Lista", description =
+ [[Função que recebe lista de valores reais, calcula a média e retorna o desvio padrão para os valores.
+
+ 	Se o pârametro for positivo, as N primeiras amostras serão consideradas;
+ 	Se o parâmetro for negativo, as N últimas amostras serão consideradas na média;
+ 	Caso o parâmetro seja nulo, todas as amostras serão consideradas.
+
+ 	Se o valor absoluto de N for maior que o número de elementos da lista, todos os elementos serão considerados.
+ 	]],
+ 	parameters = {
+ 		{name = "Lista", type = "REAL[]" },
+ 		{name = "N", type = "INTEGER" },
+ 	},
+ 	results = {
+ 		{name = "Desvio Padrão", type = "REAL" },
+ 		{name = "Média", type = "REAL" },
+ 	},
+ 	code = [===[ function (l, n)
+ 		local avg, first, last = average(l, n)
+ 		local value = 0
+ 		for i = first, last do
+ 			value = value + (l[i] - avg) ^ 2
+ 		end
+ 		local size = last - first + 1
+ 		return math.sqrt(value/size), avg
+ 	end ]===],
+}
+
+func{ id = "covar", name = "Calcular Co-Variância de Lista", description =
+ [[Função que recebe duas listas de valores reais, e calcula a co-variância entre os valores.]],
+ 	parameters = { {name = "Lista", type = "REAL[]" }, },
+ 	results = { {name = "Desvio Padrão", type = "REAL" }, },
+ 	code = [===[ function (l1, l2)
+ 		assert(#l1 == #l2,"lists need to have the same number of elements")
+ 		local n = #l1
+
+ 		local m1 = average(l1)
+ 		local m2 = average(l2)
+
+ 		local c = 0
+ 		for i = 1, n do
+ 			c = c + (l1[i] - m1) * (l2[i] - m2)
+ 		end
+ 		return c / n
+ 	end ]===],
+}
+
+func{ id = "slope", name = "Calcular Slope de Lista", description =
+ [[Função que recebe duas listas de valores reais, e calcula a co-variância entre os valores.]],
+ 	parameters = { {name = "Lista 1", type = "REAL[]" }, {name = "Lista 2", type = "REAL[]" }, },
+ 	results = { {name = "Slope", type = "REAL" }, },
+ 	code = [===[ function (l1, l2)
+ 		local covar_12 = covar(l1,l2)
+ 		local q = devsq(l2)/#l1
+ 		return (q == 0) and 0 or covar_12/q
+ 	end ]===],
+}
+
+func{ id = "mediana", name = "Calcular Mediana de Lista", description =
+ [[Calcula a mediana de uma lista de valores.]],
+ 	parameters = {
+ 		{ name = "Valores", type = "REAL[]" },
+ 	},
+ 	results = {
+ 		{ name = "Mediana", type = "REAL" },
+ 	},
+ 	code = [===[ function(l)
+ 		table.sort(l)
+
+ 		local m = #l/2
+ 		if math.mod(#l,2) == 0 then -- número par de elementos na lista
+ 			return (l[m] + l[m+1])/2
+ 		else
+ 			return l[math.floor(m)+1]
+ 		end
+ 	end ]===],
+}
+
+class{ id = "lista_persistente", name = "Lista Persistente", group = "Listas",
+	bases = {},
+	description = [[Equipamento para armazenar uma lista de valores textuais em disco para que possam ser carregados em uma nova sessão.
+A lista é carregada automaticamente ao inicilaizar a instância da classe e salva ao inserir ou remover um elemento.]],
+	attributes = {
+		{ id = "limite_elementos",
+			name   = "Limite de Elementos",
+			type   = "INTEGER",
+			access = "gs",
+			description = [[Limite de elementos que podem ser inseridos na lista.
+	Se, ao inserir um novo elemento, esse limite seja excedido, os elementos são removidos a partir do início da lista até que esse valor seja respeitado.]],
+		},
+	},
+	code = [====[
+		function _CLASS:load()
+			local val = loadfile(self._filename)
+			self._valores = val and val() or {}
+		end
+
+		function _CLASS:save()
+			local file = io.open(self._filename, "w")
+			file:write("return {\n")
+			for i, elem in ipairs(self._valores) do
+				file:write(string.format("%q,\n",elem))
+			end
+			file:write("}\n")
+			file:close()
+		end
+
+		function _CLASS:init()
+			self._filename = tostring(self)..".lua"
+			self:load()
+		end
+	]====],
+	methods = {
+		{ id = "inserir", name = "Inserir",	description =
+ [[Insere um novo elemento no final da lista.
+ Os valores são armazenados como texto.]],
+			parameters = {
+				{ name = "Novo Valor", type = "STRING" },
+			},
+			results = {
+			},
+			code = [===[ function(self, valor)
+				table.insert(self._valores, valor)
+				while self.limite_elementos and (#self._valores > math.max(0, self.limite_elementos) ) do
+					self:remover()
+				end
+				self:save()
+			end ]===],
+		},
+		{ id = "remover", name = "Remover",	description =
+ [[Remove o elemento na posição informada e retorna.
+ Se nenhuma posição for informada, o primeiro elemento da lista será removido.]],
+			parameters = {
+				{ name = "Posição", type = "INTEGER" },
+			},
+			results = {
+			},
+			code = [===[ function(self, posicao)
+				local ret =  table.remove(self._valores, posicao or 1)
+				self:save()
+				return ret
+			end ]===],
+		},
+		{ id = "informar", name = "Informar",	description =
+  [[Informa o valor de determinada posição da lista.
+ Se nenhuma posição for passada, indica o valor na última posição.]],
+			parameters = {
+				{ name = "Posição", type = "INTEGER" },
+			},
+			results = {
+				{ name = "Valor", type = "STRING" },
+			},
+			code = [===[ function(self, posicao)
+				return self._valores[posicao or #self._valores]
+			end ]===],
+		},
+		{ id = "informar_tamanho", name = "Informar Tamanho",	description =
+ [[Informa o tamanho da lista.]],
+			parameters = {
+			},
+			results = {
+				{ name = "Tamanho", type = "INTEGER" },
+			},
+			code = [===[ function(self)
+				return #self._valores
+			end ]===],
+		},
+	},
+}
+
+class{ id = "amostras", name = "Amostras", group = "Listas",
 	bases = {}, description =
  [[Classe que modela um conjunto de amostras de uma variável de processo.]],
 	attributes = {

lib-blocos-1_0.mpam

 include('lib-amostras-1_0.mpam')
-include('lib-utils-list-1_0.mpam')
 
-class{ id = "bloco_calculo", name = "Bloco de Cálculo", group = "Blocos de Cálculo",
+class{ id = "bloco_calculo", group = "Classes Abstratas",
 	bases = {},
 	description = [[]],
 	attributes = {
@@ -107,7 +106,7 @@ class{ id = "bloco_filtro", name = "Bloco Filtro", group = "Blocos de C
 				return self._ret or self.v_init
 			end ]===],
 		},
-		{ id = "executar", name = "Executar", description =
+		{ 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:
 
@@ -220,7 +219,7 @@ class{ id = "bloco_media", name = "Bloco M
 	},
 }
 
-class{ id = "tempo_morto", name = "Tempo Morto", group = "Blocos de Cálculo",
+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 = {
@@ -316,3 +315,170 @@ class{ id = "tempo_morto", name = "Tempo Morto", group = "Blocos de C
 		},
 	},
 }
+
+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 ]===],
+		},
+	},
+}
+