This work tries to remedy the practical part of teaching development of software for real-time systems. It does so by creation of a platform on which students can practically learn aspects of development of software for real-time systems. % (feedback control, low level programming). The resulting platform consists of a plant, a visualizer and a controller. The plant represents an industrial machine, the visualizer displays the current state of the plant. The controller drives the plant. Students learn by developing a program for the controller. The resulting platform is realized as a hardware-in-the-loop simulation -- the controller's processor and devices are real hardware, and the plant is a simulated device. The platform has a low cost, low space requirements and it is not easily breakable. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

In this work, we investigate input-to-state stability (ISS) and other related stability properties for control systems with time-delays. To overcome the complexity caused by the presence of the delays, we adopt a Razumikhin approach. The underlying idea of this approach is to treat the delayed variables as system uncertainties. The advantage of this approach is that one works in the more familiar territory of stability analysis for delay-free systems in the context of ISS instead of carrying out stability analysis on systems of functional differential equations. Our first step is to provide criteria on ISS and input-to-input stability properties based on the Razumikhin approach. We then turn our attention to large-scale interconnected systems. It has been well recognized that the small-gain theory is a powerful tool for stability analysis of interconnected systems. Using the Razumikhin approach, we develop small-gain theorems for interconnected systems consisting of two or more subs ystems with time-delays present either in the interconnection channels or within the subsystems themselves. As an interesting application, we apply our results to an existing model for hematopoesis, a blood cell production process,and improve the previous results derived by linear methods. Another important stability notion in the framework of ISS is the integral ISS (iISS) property. This is a weaker property than ISS, so it supplies to a larger class of systems. As in the case of ISS, we provide Razumikhin criteria on iISS for systems with delays. An example is presented to illustrate that though very useful in practice, the Razumikhin approach only provides sufficient conditions, not equivalent conditions. Finally, we address stability of time-varying systems with delays in the framework of ISS. / In particular, we consider Lyapunov-Razumikhin functions whose decay rates are affected by time-varying functions that can be zero or even negative on some sets of non-zero measure. Our motivation is that it is often less demanding to find or construct such a Lyapunov function than one with a uniform decay rate. We also extend our small-gain theorems to the time-varying case by treating the time-varying system as an auxiliary time-invariant system. / Shanaz Tiwari. / Thesis (Ph.D.)--Florida Atlantic University, 2012. / Includes bibliography and index. / Electronic reproduction. Boca Raton, Fla., 2012. Mode of access: World Wide Web.

A produção brasileira de cana-de-açúcar foi de cerca de 426 milhões de toneladas na safra 2006/2007, tendo o estado de São Paulo participado com aproximadamente 264 milhões desse total. Esses valores conferem ao país a posição de maior produtor mundial de cana-de-açúcar, comprovando a importância do setor sucroalcooleiro na economia brasileira. As paradas na indústria açucareira, caracterizadas pela interrupção da produção por falta de matéria-prima, podem afetar negativamente a qualidade do produto final. Para que o abastecimento de cana na moenda seja feito de forma contínua é importante que o dimensionamento da frota para execução das operações de corte, carregamento e transporte (CCT) da cana-de-açúcar, até a entrega dela na usina, seja realizado de forma criteriosa, sob pena de se incorrer em elevado custo operacional. Estas operações podem ser executadas de diversas maneiras, variando parâmetros desde o tipo de corte (corte manual ou mecanizado) como o tipo de equipamento utilizado (carregadoras, colhedoras, tratores-reboque, etc.). Devido à interdependência dos processos, é possível a ocorrência de tempos não produtivos (filas) nos locais de carregamento e descarga, justamente pela quantificação desbalanceada dos recursos ou devido à variabilidade dos tempos de processo. Este trabalho aborda o problema de dimensionamento da frota de equipamentos utilizados no CCT, utilizando-se a técnica de simulação de eventos discretos. Este problema consiste, basicamente, em determinar a quantidade de equipamentos necessários ao cumprimento das operações citadas, de forma a maximizar a produção do sistema como um todo, minimizando o custo operacional. Foi desenvolvido um modelo de simulação que representa com fidelidade as operações de uma usina de cana-de-açúcar com capacidade de moagem de 19.500 t/dia. Investigou-se necessidade de equipamentos frente a diferentes políticas de despacho da frota de caminhões, comparando o despacho estático de conjuntos de caminhões por frente de corte versus despacho Dinâmico; avaliou-se também a adoção de sistema drop and hook (D&H) para as composições de transporte. O modelo desenvolvido foi capaz de mostrar como as decisões logísticas afetam a produtividade da frota e, conseqüentemente, o custo do sistema. O cenário com despacho dinâmico e sem adoção de D&H apresentou o melhor resultado de custo operacional. Os resultados indicaram também que a adoção de reboques reserva na lavoura é economicamente viável. Como o modelo é bastante flexível quanto às configurações de cenários, outras combinações de fatores podem ser avaliadas. / The Brazilian production of cane sugar was around 426 million tonnes in the 2006/2007 season, the state of São Paulo participated in about 264 million from that sum. These figures give the country the position of the world\'s largest sugar cane producer , showing the importance of sugar-alcohol section in the Brazilian economy. The halts on the sugar industry, characterized by the interruption of production due to the lack of raw material, may adversely affect the quality of the final product. For the supply of cane in the milling to be done on a continuous way, it is important that the size of the fleet which runs the cutting, loading and transportation of sugar cane (CCT) operations up to its delivery in the mill- is carried out carefully, under penalty of incurring high operational costs. These operations might be implemented in different ways, ranging parameters from the kind of cut (manual or mechanical cutting) as the kind of equipment (loaders, harvesters, tractors, trailers, etc.). Due to the interdependence in the processes, it is possible the occurrence of non-productive time (queues) in place of loading and unloading, due to unbalanced quantifying of resources or due to the variability of time during the process. This paper approaches the problem of the equipment fleet sizing used in the CCT, using the simulation of discrete events technique. This problem consists in determining the necessary amount of equipment to perform the above operations, in order to maximize the production of the system as a whole, minimizing the operational costs. We developed a simulation model that represents with accuracy the operations of a sugar cane plant with a milling capacity of 19,500 ton / day. The need for equipments facing different political dispatch from the fleet of trucks has been investigated, by comparing the dispatch of Static sets of trucks for each cutting front versus dynamic dispatch and the use of drop and hook system (D & H) for the transportation setting. The developed model was able to show how the logistics decisions affect the fleet productivity and, consequently, the cost of the system. The scenario with dynamic dispatch and no D & H use had the best results of operational costs. The results also indicated that the use of backup trailers in farming is economically viable. As the model is quite flexible concerning scenario settings , other combinations of factors can be evaluated.

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Thesis (M. Eng.)--Carleton University, 2001. / Includes bibliographical references (p. 82-84). Also available in electronic format on the Internet.

O trabalho apresenta os recursos oferecidos ao usuario do ambiente de projeto AMPLO para o controle e gerencia do processo de simulação de sistemas digitais. O ambiente de simulação proposto a constituído por diversas ferramentas baseadas em recursos gráficos- interativos. As ferramentas do ambiente permitem executar funções como : construir modelos de simulação a partir das descrições de sistemas armazenadas na base de dados, gerar estados iniciais para os modelos de simulação através de estratégias de inicialização pré-definidas, criar estímulos a serem aplicados aos modelos de simulação utilizando linguagens gráficas e textuais dedicadas, vincular estímulos as entradas primarias dos modelos de simulação, controlar a simulação através dos comandos de simulação disponíveis na sessão de simulação, analisar os resultados das simulações já, realizadas através de recursos gráficos de visualização e criar uma sequência de comandos que devem ser executados dentro de uma sessão de simulação. O ambiente de simulação integra todos os dados gerados durante o processo de simulação em uma base de dados única. Para isto, os objetos manipulados pelas diversas ferramentas do ambiente e as relações existentes entre eles foram definidos de acordo com um modelo de dados uniforme que e a base para a implementação de uma base de dados íntegra e não redundante. A interface de acesso a esta base de dados a constituída por funções primitivas que realizam o acesso a cada um dos objetos. Estas primitivas de acesso a base de dados permitem a criação, alteração e remoção dos objetos mantendo a consistência geral dos mesmos, bem como vários tipos de consultas. O processo de simulação propriamente dito a controlado por um conjunto de funções próprias para a simulação disponíveis na sessão de simulação. A sessão de simulação apresenta uma linguagem de comandos que através de recursos de visualização gráfico-interativos permite ao usuário, entre outros recursos, alterar e monitorar valores de sinais do modelo de simulação e controlar o avanço do tempo de simulação. A sessão de simulação realiza a comunicação com os simuladores através de um sistema de troca de mensagens onde para cada comando fornecido durante a sessão de simulação, uma mensagem é acrescentada ao conjunto de mensagens enviadas ao simulador. / This work describes the facilities that are available to the user of the AMPLO design environment for controlling and managing the process of digital systems simulation. The proposed simulation environment is composed by several tools that are of graphical-interactive nature. These tools support tasks like: building simulation models from system descriptions stored in the data base, generating initial states for the models according to various initialization strategies, creating stimuli to be applied to the models by using dedicated graphical and textual languages, associating stimuli to the primary inputs of the models, controlling the simulation run through a specialized command language, and analyzing results of already executed simulation runs. The environment integrates all data that is generated during the simulation process in a unique data base. Therefore, objects that are manipulated by the several tools of the environment, as well as relationships between them, have been defined according to a uniform data model which is the basis for the implementation of a consistent and non-redundant data base. The access interface to this data base is composed by primitive functions that implement the access to the objects. These functions allow the creation, modification, and removal of objects, while maintaining their overall consistency, as well as several queries. The process of simulation itself is controlled by a command language. These commands are available during the simulation session, which integrates the environment with the AMPLO simulators through a message system. The command language, through graphical-interactive visualization facilities, allow the user to modify and monitor signals values of the model and to control the simulation time advancement. Each command issue adds a new message to a message queue to be sent to the simulator.

O modelo veículo seguidor – ou car-following – é o coração dos softwares de simulação microscópica de tráfego. Quando bem calibrados, esses softwares são capazes de replicar a realidade em ambiente controlado. Ainda hoje há uma resistência quanto à calibração do modelo veículo seguidor e, mesmo que muitos trabalhos relatem formas de realizá-la, são escassas as referências na literatura sobre calibração utilizando dados de sistemas ônibus. Este trabalho consiste na elaboração de um método de calibração do modelo veículo seguidor de Gipps, combinado ao modelo de aceleração linear, para a replicação da operação de ônibus em corredores exclusivos. A elaboração do método iniciou com uma revisão dos principais modelos veículo seguidor e uma posterior avaliação dos modelos GHR e de Gipps para manobras típicas de sistemas ônibus. A seguir elaborou-se o procedimento de calibração utilizando coleta de dados por meio de filmagens da operação dos ônibus em corredores e da extração dos dados utilizando uma ferramenta de reconhecimento de imagem. O método das coordenadas retangulares foi utilizado para corrigir a paralaxe. Concomitante às filmagens analisou-se visualmente a ocupação dos ônibus para que as taxas de aceleração e desaceleração dos ônibus pudessem ser diferenciadas conforme o nível de ocupação. A calibração foi realizada através da comparação da distância percorrida pelos veículos ao longo do tempo e as correspondentes modeladas. Os resultados para taxas de aceleração e desaceleração obtidas a partir de dados coletados em Curitiba evidenciam a validade do procedimento. A simplicidade do método desenvolvido é uma característica importante, pois permite a replicação em outros ambientes sem a necessidade de equipamentos sofisticados. / The car-following model is the heart of the traffic simulation software and it is able to replicate real traffic conditions in a controlled environment when properly calibrated. Still today there is resistance on the car-following model calibration and, even though many papers report calibration forms of this model, there are scarce references in the literature about calibration using bus systems data. This work is the development of a method for calibrating the Gipps car-following model, combined with the free linear acceleration model, for replication of buses operation in exclusive lanes. We initiated the method planning with a review of the main car-following model and evaluation of GHR and Gipps for typical bus systems maneuvers. In the next step we developed the calibration procedure using data collection through filming bus operation and drawing out data using a tool for image recognition. We used the rectangular coordinates method to parallax correction. We also visually analyzed the buses occupation simultaneously to filming, so bus acceleration and deceleration rates could be differentiated according to the occupancy level. Calibration was achieved by comparing the vehicle distance traveled over time and corresponding modeled. The results for acceleration and deceleration rates and speed desired values obtained from data collected in Curitiba demonstrate the validity of the procedure. An important feature of this method is the plainness, as it enables replication in other environments without the need for sophisticated equipment.

O trabalho apresenta os recursos oferecidos ao usuario do ambiente de projeto AMPLO para o controle e gerencia do processo de simulação de sistemas digitais. O ambiente de simulação proposto a constituído por diversas ferramentas baseadas em recursos gráficos- interativos. As ferramentas do ambiente permitem executar funções como : construir modelos de simulação a partir das descrições de sistemas armazenadas na base de dados, gerar estados iniciais para os modelos de simulação através de estratégias de inicialização pré-definidas, criar estímulos a serem aplicados aos modelos de simulação utilizando linguagens gráficas e textuais dedicadas, vincular estímulos as entradas primarias dos modelos de simulação, controlar a simulação através dos comandos de simulação disponíveis na sessão de simulação, analisar os resultados das simulações já, realizadas através de recursos gráficos de visualização e criar uma sequência de comandos que devem ser executados dentro de uma sessão de simulação. O ambiente de simulação integra todos os dados gerados durante o processo de simulação em uma base de dados única. Para isto, os objetos manipulados pelas diversas ferramentas do ambiente e as relações existentes entre eles foram definidos de acordo com um modelo de dados uniforme que e a base para a implementação de uma base de dados íntegra e não redundante. A interface de acesso a esta base de dados a constituída por funções primitivas que realizam o acesso a cada um dos objetos. Estas primitivas de acesso a base de dados permitem a criação, alteração e remoção dos objetos mantendo a consistência geral dos mesmos, bem como vários tipos de consultas. O processo de simulação propriamente dito a controlado por um conjunto de funções próprias para a simulação disponíveis na sessão de simulação. A sessão de simulação apresenta uma linguagem de comandos que através de recursos de visualização gráfico-interativos permite ao usuário, entre outros recursos, alterar e monitorar valores de sinais do modelo de simulação e controlar o avanço do tempo de simulação. A sessão de simulação realiza a comunicação com os simuladores através de um sistema de troca de mensagens onde para cada comando fornecido durante a sessão de simulação, uma mensagem é acrescentada ao conjunto de mensagens enviadas ao simulador. / This work describes the facilities that are available to the user of the AMPLO design environment for controlling and managing the process of digital systems simulation. The proposed simulation environment is composed by several tools that are of graphical-interactive nature. These tools support tasks like: building simulation models from system descriptions stored in the data base, generating initial states for the models according to various initialization strategies, creating stimuli to be applied to the models by using dedicated graphical and textual languages, associating stimuli to the primary inputs of the models, controlling the simulation run through a specialized command language, and analyzing results of already executed simulation runs. The environment integrates all data that is generated during the simulation process in a unique data base. Therefore, objects that are manipulated by the several tools of the environment, as well as relationships between them, have been defined according to a uniform data model which is the basis for the implementation of a consistent and non-redundant data base. The access interface to this data base is composed by primitive functions that implement the access to the objects. These functions allow the creation, modification, and removal of objects, while maintaining their overall consistency, as well as several queries. The process of simulation itself is controlled by a command language. These commands are available during the simulation session, which integrates the environment with the AMPLO simulators through a message system. The command language, through graphical-interactive visualization facilities, allow the user to modify and monitor signals values of the model and to control the simulation time advancement. Each command issue adds a new message to a message queue to be sent to the simulator.

O modelo veículo seguidor – ou car-following – é o coração dos softwares de simulação microscópica de tráfego. Quando bem calibrados, esses softwares são capazes de replicar a realidade em ambiente controlado. Ainda hoje há uma resistência quanto à calibração do modelo veículo seguidor e, mesmo que muitos trabalhos relatem formas de realizá-la, são escassas as referências na literatura sobre calibração utilizando dados de sistemas ônibus. Este trabalho consiste na elaboração de um método de calibração do modelo veículo seguidor de Gipps, combinado ao modelo de aceleração linear, para a replicação da operação de ônibus em corredores exclusivos. A elaboração do método iniciou com uma revisão dos principais modelos veículo seguidor e uma posterior avaliação dos modelos GHR e de Gipps para manobras típicas de sistemas ônibus. A seguir elaborou-se o procedimento de calibração utilizando coleta de dados por meio de filmagens da operação dos ônibus em corredores e da extração dos dados utilizando uma ferramenta de reconhecimento de imagem. O método das coordenadas retangulares foi utilizado para corrigir a paralaxe. Concomitante às filmagens analisou-se visualmente a ocupação dos ônibus para que as taxas de aceleração e desaceleração dos ônibus pudessem ser diferenciadas conforme o nível de ocupação. A calibração foi realizada através da comparação da distância percorrida pelos veículos ao longo do tempo e as correspondentes modeladas. Os resultados para taxas de aceleração e desaceleração obtidas a partir de dados coletados em Curitiba evidenciam a validade do procedimento. A simplicidade do método desenvolvido é uma característica importante, pois permite a replicação em outros ambientes sem a necessidade de equipamentos sofisticados. / The car-following model is the heart of the traffic simulation software and it is able to replicate real traffic conditions in a controlled environment when properly calibrated. Still today there is resistance on the car-following model calibration and, even though many papers report calibration forms of this model, there are scarce references in the literature about calibration using bus systems data. This work is the development of a method for calibrating the Gipps car-following model, combined with the free linear acceleration model, for replication of buses operation in exclusive lanes. We initiated the method planning with a review of the main car-following model and evaluation of GHR and Gipps for typical bus systems maneuvers. In the next step we developed the calibration procedure using data collection through filming bus operation and drawing out data using a tool for image recognition. We used the rectangular coordinates method to parallax correction. We also visually analyzed the buses occupation simultaneously to filming, so bus acceleration and deceleration rates could be differentiated according to the occupancy level. Calibration was achieved by comparing the vehicle distance traveled over time and corresponding modeled. The results for acceleration and deceleration rates and speed desired values obtained from data collected in Curitiba demonstrate the validity of the procedure. An important feature of this method is the plainness, as it enables replication in other environments without the need for sophisticated equipment.