Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
Data de Publicação: 2008
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11166
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.
id UFCG_469c15e555e4f70b5f95e77e232b6d93
oai_identifier_str oai:localhost:riufcg/11166
network_acronym_str UFCG
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository_id_str 4851
spelling Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.Power management in embedded systems.Gerenciamento de EnergiaCadeias de MarkovBateriasSistemas EmbarcadosConsumo de EnergiaEnergy ManagementMarkov ChainsBatteriesEmbedded SystemsEnergy ConsumptionEngenharia ElétricaA 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.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.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICAUFCGPERKUSICH, Angelo.LIMA, Antonio Marcus Nogueira.PERKUSICH, A.LIMA, A. M. N.http://lattes.cnpq.br/9439858291700830http://lattes.cnpq.br/4885565719853329ASSIS, Francisco Marcos de.ROCHA NETO, José Sérgio da.BARROS, Péricles Rezende.LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.2008-03-142020-01-23T17:17:59Z2020-01-232020-01-23T17:17:59Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11166LUIZ, 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.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCG2021-06-11T19:52:49Zoai:localhost:riufcg/11166Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-06-11T19:52:49Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false
dc.title.none.fl_str_mv Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
Power management in embedded systems.
title Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
spellingShingle Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
Gerenciamento de Energia
Cadeias de Markov
Baterias
Sistemas Embarcados
Consumo de Energia
Energy Management
Markov Chains
Batteries
Embedded Systems
Energy Consumption
Engenharia Elétrica
title_short Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
title_full Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
title_fullStr Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
title_full_unstemmed Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
title_sort Gerenciamento de energia em sistemas embarcados.
author LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
author_facet LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv PERKUSICH, Angelo.
LIMA, Antonio Marcus Nogueira.
PERKUSICH, A.
LIMA, A. M. N.
http://lattes.cnpq.br/9439858291700830
http://lattes.cnpq.br/4885565719853329
ASSIS, Francisco Marcos de.
ROCHA NETO, José Sérgio da.
BARROS, Péricles Rezende.
dc.contributor.author.fl_str_mv LUIZ, Saulo Oliveira Dornellas.
dc.subject.por.fl_str_mv Gerenciamento de Energia
Cadeias de Markov
Baterias
Sistemas Embarcados
Consumo de Energia
Energy Management
Markov Chains
Batteries
Embedded Systems
Energy Consumption
Engenharia Elétrica
topic Gerenciamento de Energia
Cadeias de Markov
Baterias
Sistemas Embarcados
Consumo de Energia
Energy Management
Markov Chains
Batteries
Embedded Systems
Energy Consumption
Engenharia Elétrica
description 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.
publishDate 2008
dc.date.none.fl_str_mv 2008-03-14
2020-01-23T17:17:59Z
2020-01-23
2020-01-23T17:17:59Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11166
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.
url http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/11166
identifier_str_mv 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.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
UFCG
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
instname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
instname_str Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron_str UFCG
institution UFCG
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
repository.mail.fl_str_mv bdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.br
_version_ 1809744430314291200