Efficient Localization Methods for Passivity Enforcement of Linear Dynamical Models

Tipo di pubblicazione: Articolo su rivista
Tipologia MIUR: Contributo su Rivista > Articolo in rivista
Titolo: Efficient Localization Methods for Passivity Enforcement of Linear Dynamical Models
Autori: Z. Mahmood; S. Grivet-Talocia; A. Chinea; G.C. Calafiore; L. Daniel
Autori di ateneo:
Titolo del periodico: IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTER-AIDED DESIGN OF INTEGRATED CIRCUITS AND SYSTEMS
Tipo di referee: Esperti anonimi
Editore: IEEE
Volume: 33
Numero: 9
Intervallo pagine: pp. 1328-1341
Numero di pagine: 14
ISSN: 0278-0070
Abstract: This paper describes a novel approach for passivity enforcement of compact dynamical models of electrical interconnects. The proposed approach is based on a parameterization of general state-space scattering models with fixed poles. We formulate the passivity constraints as a unity boundedness condition on the H∞ norm of the system transfer function. When this condition is not verified, we use it as an explicit constraint within an iterative perturbation loop of the system state-space matrices. Since the resulting optimization framework is convex but non-smooth, we solve it via localization based algorithms, such as the ellipsoid and the cutting plane methods. Such methods are guaranteed to converge to the global optimum, namely the passive system that is closest to the original system in a suitable system norm. We provide a systematic way of initializing the localization methods by defining an initial feasible set that is guaranteed to contain the optimal solution. Also, we provide a lower bound for the cost function, which becomes tighter at each iteration, allowing to bracket the global optimum within a prescribed accuracy threshold. The proposed technique solves two critical bottleneck issues of the existing approaches for passivity enforcement of linear macromodels. Compared to quasi-optimal schemes based on singular value or Hamiltonian eigenvalue perturbation, we are able to guarantee convergence to the optimal solution. Compared to convex formulations based on direct Bounded Real Lemma constraints, we are able to reduce both the memory and time requirements by orders of magnitude. We demonstrate the effectiveness of our approach on a number of cases for which existing algorithms either fail or exhibit very slow convergence
Data: 2014
Status: Pubblicato
Lingua della pubblicazione: Inglese
Parole chiave: passive macromodeling, convex optimization, localization methods, cutting plane method
Dipartimenti (originale): DAUIN - Dipartimento di Automatica Informatica
DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
Dipartimenti: DET - Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni
URL correlate:
Area disciplinare: Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > AUTOMATICA
Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ELETTROTECNICA
Data di deposito: 04 Lug 2014 14:25
Data ultima modifica (IRIS): 20 Apr 2016 12:11:08
Data inserimento (PORTO): 07 Mag 2016 16:59
Numero Identificativo (DOI): 10.1109/TCAD.2014.2329418
Permalink: http://porto.polito.it/id/eprint/2552541
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