【摘 要】
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针对Buck-Boost变换器的PI+PBC（Passivity-Based Control）控制器多个参数难以确定的问题，提出采用非支配排序遗传算法Ⅲ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ，NSGA-Ⅲ）算法进行参数多目标优化，可使变换器获得好的动、静态性能。首先，建立Buck-Boost变换器的欧拉-拉格朗日（Euler-Lagrange，EL）模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51777012）； 北京市自然科学基金-市委联合资助项目（KZ201911232045）；
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针对Buck-Boost变换器的PI+PBC（Passivity-Based Control）控制器多个参数难以确定的问题，提出采用非支配排序遗传算法Ⅲ（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ，NSGA-Ⅲ）算法进行参数多目标优化，可使变换器获得好的动、静态性能。首先，建立Buck-Boost变换器的欧拉-拉格朗日（Euler-Lagrange，EL）模型，设计PI控制与无源控制相结合的控制器；选用时间乘绝对误差积分、输出电压的超调量、电感电流的超调量作为目标函数，注入阻尼、比例系数及积分系数这三个参数作为约束条件，建立参数优化模型。然后，采用NSGA-Ⅲ算法对参数优化模型进行了多目标优化，并与NSGA-Ⅱ算法、PESA-Ⅱ（Pareto Envelope based Selection Algorithm Ⅱ）算法进行比较，用Hyper-volume指标来评价各解集质量。最后的仿真结果表明，NSGA-Ⅲ算法收敛性与分布性都优于NSGA-Ⅱ和PESA-Ⅱ算法，可使变换器获得好的动态和静态性能。
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