Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.

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Campus Campina Grande | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
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PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
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Mestrado em Engenharia Elétrica.
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dc.creator.ID	LUIZ, S. O. D.	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/5704594745207397	pt_BR
dc.contributor.advisor1	PERKUSICH, Angelo.
dc.contributor.advisor1	LIMA, Antonio Marcus Nogueira.
dc.contributor.advisor1ID	PERKUSICH, A.	pt_BR
dc.contributor.advisor1ID	LIMA, A. M. N.
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/9439858291700830	pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/4885565719853329
dc.contributor.referee1	ASSIS, Francisco Marcos de.
dc.contributor.referee2	ROCHA NETO, José Sérgio da.
dc.contributor.referee3	BARROS, Péricles Rezende.
dc.description.resumo	A complexidade de sistemas embarcados alimentados a bateria tais como telefones moveis, e assistentes digitais pessoais (PDAs) esta crescendo rapidamente. Dispositivos baseados em processadores de alta velocidade e múltiplos núcleos, tendo múltiplas câmeras, dispositivos de visualização e varias interfaces de rede aumentam a demanda por mais energia. Contudo, a capacidade das baterias não cresce na mesma taxa em que cresce a complexidade dos dispositivos móveis embarcados. Assim, o aumento da autonomia da bateria usando estrategias de gerenciamento de energia se tornou um dos desafios chave no projeto de sistemas embarcados moveis complexos. As técnicas dinâmicas de gerenciamento de energia, denominadas gerenciamento dinâmico de energia (GDE), permitem a redução do consumo de energia em tempo de execução desligando ou reduzindo a frequência ou tensão de componentes inativos do sistema. Uma estrategia de gerenciamento de energia deve levar em conta a carga de trabalho do sistema. Num processador de proposito geral, por exemplo, a combinação das aplicações executando em tal sistema pode variar bastante, dependendo do que esta sendo executado. Além disso, a carga de trabalho pode variar drasticamente ao longo do dia, ou ao longo dos dias da semana, ou quando o sistema e operado por usuários diferentes. Isso ocorre devido a não-estacionaridade da carga de trabalho. Alem disso, estratégias tradicionais de otimização de consumo de energia podem não ser ótimas para dispositivos alimentados a bateria se as características da bateria não forem adequadamente modeladas e exploradas. Para otimizar a autonomia da bateria devem ser todos levados em conta: a carga de trabalho do sistema, os parâmetros elétricos (e.g. valores de correntes) do sistema eletrônico, e as características eletroquímicas da bateria. Nesse trabalho e proposta uma técnica de GDE orientada a autonomia da bateria, que explora um modelo analítico acurado de bateria para aumentar a autonomia da bateria num ambiente não-estacionário. O sistema e modelado por cadeias de Markov no tempo discreto, em associação ao modelo de bateria. Tal modelo do sistema permite uma formulação matemática rigorosa do problema e uma solução de compromisso entre desempenho e autonomia da bateria. A técnica de GDE proposta foi simulada em Matlab e implementada usando a plataforma OMAP 1611 da Texas Instruments executando o sistema operacional Linux. Através dos resultados de simulação e experimentais verificou-se que a tecnica aqui introduzida resulta em maiores autonomias de bateria em comparação a técnicas de GDE anteriores.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI	pt_BR
dc.publisher.program	PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Elétrica
dc.title	Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.	pt_BR
dc.date.issued	2008-03-14
dc.description.abstract	The complexity of battery-powered embedded system such as mobile phones, and personal digital assistants (PDAs) is growing quite fast. Devices based on high speed and multicore cpus having multiple cameras, display devices and several network interfaces increase the demand for more power. However, battery capacity does not grow at the same rate as it does the complexity of mobile embedded devices. Therefore, extending battery lifetime using power management strategies has became one of the key challenges in the design of complex mobile embedded systems. The dynamic power management techniques, named (DPM), allow power reduction at runtime by shutting down or reducing frequency or voltage of idle system components. An strategy of power management must consider the workload of the system. At a general purpose processor e.g. the combination of applications running on such system may vary strongly, depending on what is being executed. Moreover, the workload may vary drastically during the day, or over the days of the week, or when the system is operated by different users. It happens because of the nonstationarity of the workload. Besides, traditional power optimization strategies may not be optimal for battery-powered devices if the characteristics of the battery are not properly modeled and exploited. In order to optimize the battery lifetime, all of these must be taken into account: the model of the workload of the system, the electric parameters (e.g. values of currents) of the electronic system and the electrochemical features of the battery. A battery-aware DPM technique that exploits an acurate analytical battery model to increase battery lifetime in a non-stationary environment is proposed in this work. The system is modeled by discrete-time Markov chains coupled to the battery model. Such model allows a rigorous mathematical formulation of the problem and a trade-off between performance and battery lifetime. The proposed DPM technique has been simulated at Matlab and implemented using the Texas Instruments OMAP 1611 platform running Linux. Simulation and experimental results have shown that the technique introduced here results in longer battery lifetimes compared to previous DPM techniques.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11166
dc.date.accessioned	2020-01-23T17:17:59Z
dc.date.available	2020-01-23
dc.date.available	2020-01-23T17:17:59Z
dc.type	Dissertação	pt_BR
dc.subject	Gerenciamento de Energia
dc.subject	Cadeias de Markov
dc.subject	Baterias
dc.subject	Sistemas Embarcados
dc.subject	Consumo de Energia
dc.subject	Energy Management
dc.subject	Markov Chains
dc.subject	Batteries
dc.subject	Embedded Systems
dc.subject	Energy Consumption
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Power management in embedded systems.	pt_BR
dc.identifier.citation	LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas. Gerenciamento de energia em sistemas embarcados. 2008. 101 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2008.	pt_BR