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矩阵变换器因具有简单的拓扑结构和一系列理想的电气特性，而成为电力电子领域研究的热点。但其也存在电压传输比低的问题，使其至今还未得到推广应用。本文研究的Buck-Boost矩阵变换器(Buck-Boostmatrix converter, BBMC)的电压传输比既可以大于1，也可以小于1，且输出波形好、谐波含量小。经研究发现， BBMC输出的谐波失真度与其主电路参数及其控制参数直接相关，研究基于微粒群算法（ParticleSwarm Optimization, PSO）的BBMC参数优化设计方法，降低输出谐波失真度，改善电能质量，具有理论和实际意义。本文首先介绍了BBMC的基本结构和工作原理，分别对其逆变级采用滑模控制、离散滑模控制、双闭环控制策略进行仿真对比分析。对PSO的原理进行了分析，针对PSO易于陷入局部最优的缺陷，结合遗传算法的交叉、变异思想和免疫算法的记忆、选择思想对其改进，采用了带动态惯性权重因子和学习因子的遗传免疫PSO，测试了该算法的寻优性能。将BBMC中待优化的参数作为PSO微粒的位置信息，在Matlab平台上搭建基于双闭环控制的BBMC模型及其输出波形谐波失真度检测模块；通过sim（）函数调用BBMC仿真模型，以输出波形谐波失真度作为PSO的适应值，编写PSO优化程序；对BBMC的主电路参数及其双闭环控制策略中的PI参数分别进行寻优；对优化获得的参数进行仿真分析。最后，采用DSP作为系统处理器，MOSFET作为功率开关，搭建BBMC实验系统，同时开发了相关的应用软件对BBMC及其控制策略进行实验验证。