I nte rna t io na l J o urna l o f   P o wer   E lect ro nics   a nd   Driv S y s t em   ( I J P E DS)   Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   6 4 0 ~ 6 52   I SS N:  2 0 8 8 - 8 6 9 4 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijp ed s . v 1 7 . i 1 . p p 6 4 0 - 6 52           640     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij p e d s . ia esco r e. co m   G rey wo l o ptimi za tion a ppro a ch t o  optima l backs te pping   co ntrol for b uck c o nv erte r outp ut  v o ltag e re g ula tion       Sa na   M o us lim 1, 2 B elk a s em   I m o da ne 2 ,   I m a ne  O uta na 1 , 2 M ha nd   O ub e lla 2 ,   E l Ma hfo ud   B o ula o uta q 2 ,   M o ha m ed  Aj a a mo um 2   1 I n t e r d i sci p l i n a r y   A p p l i e d   R e s e a r c h   L a b o r a t o r y   ( LI D R A ) I n t e r n a t i o n a l   U n i v e r si t y   o f   A g a d i r - U n i v e r s i a p o l i s ,   A g a d i r ,   M o r o c c o   2 La b o r a t o r y   o f   E n g i n e e r i n g   S c i e n c e s   a n d   E n e r g y   M a n a g e m e n t   ( LA S I M E) ,   I b n   Zo h r   U n i v e r s i t y ,   N a t i o n a l   S c h o o l   o f   A p p l i e d   S c i e n c e s,   A g a d i r ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   4 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J an   6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Feb   1 5 ,   2 0 2 6       DC - DC  c o n v e rters   a re   e ss e n ti a i n   re g u latin g   v o lt a g e   le v e ls  with i n   DC  p o we sy ste m s,  re ly in g   o n   h i g h - e fficie n c y   e lec tro n ic  sw it c h i n g   d e v ice su c h   a M OSF ET t o   e n s u re   e ffe c ti v e   p o we c o n v e rsio n .   De sp it e   t h e ir  wid e sp re a d   u se ,   o n e   o f   t h e   m a jo c h a ll e n g e e n c o u n tere d   i n   p ra c ti c a imp lem e n t a ti o n l ies   in   a c c u ra tely   tu n in g   c o n tro ll e p a ra m e ters   p a rti c u larly   fo r   n o n li n e a r   a p p ro a c h e su c h   a t h e   Ba c k ste p p in g   c o n tro ll e r.   Wh i le  re c e n stu d ies   h a v e   d e m o n stra ted   th e   e ffe c ti v e n e ss   o p a rti c le  sw a rm   o p ti m iza ti o n   (P S O)   in   e n h a n c in g   Ba c k ste p p i n g   c o n tr o l   p e rfo rm a n c e ,   fu r th e imp ro v e m e n ts  re m a in   p o ss ib le.  I n   th is  wo rk ,   we   p r o p o se   th e   g re y   w o lf  o p ti m iza ti o n   (G WO)   a lg o rit h m   a a n   a d v a n c e d   a n d   e fficie n tec h n i q u e   f o t h e   o p ti m a l   tu n in g   o f   b a c k ste p p i n g   c o n tr o ll e p a ra m e ters .   Th e   g o a is  to   m i n imiz e   th e   v o lt a g e   trac k in g   e rro r   b e twe e n   th e   re fe re n c e   a n d   th e   o u tp u t   o f   th e   DC - DC  b u c k   c o n v e rter,   e n su ri n g   e n h a n c e d   d y n a m ic  re sp o n se   a n d   sta b i li ty .   A d d it io n a ll y ,   th e   p ro p o se d   c o n tro l   stra teg y   h a b e e n   e x p e rime n tally   imp lem e n ted   a n d   v a li d a ted   i n   a   p h o t o v o lt a ic  c o n te x t,   d e m o n stra ti n g   i ts  p ra c ti c a re lev a n c e   a n d   stro n g   p o ten ti a l   fo re a l - wo rl d   e n e rg y   c o n v e rsio n   a p p li c a ti o n s.   K ey w o r d s :   B ac k s tep p in g   B u ck   co n v e r ter   DSP   E x p er im en tal  v alid atio n   Gr ey   wo lf   o p tim izatio n   MA T L AB /S im u lin k     T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   San Mo u s lim   I n ter d is cip lin ar y   A p p lied   R esear ch   L ab o r ato r y   ( L I DR A) ,   I n t er n atio n al  Un iv e r s ity   o f   Ag a d ir - Un iv er s iap o lis   B ab   Al  Ma d in a,   T ilil Dis tr ict ,   Ag ad ir   8 0 0 0 0 ,   Mo r o cc o   E m ail:  s an a. m o u s lim @ u iz. ac . m a       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e   in cr ea s in g   d em an d   f o r   en er g y   ac r o s s   v ar io u s   v o ltag lev els  h as  s ig n if ican tly   d r iv en   th e   ad v an ce m e n o f   p o wer   elec tr o n ics,  p ar ticu la r ly   DC - DC   co n v er ter s ,   w h ich   ar e   wid ely   u s ed   d u to   t h eir   co m p ac tn ess   an d   h ig h   ef f icie n cy   co m p ar e d   to   lin ea r   r eg u lat o r s   [ 1 ] [ 2 ] .   T h ese  co n v er te r s   ar k ey   co m p o n en ts   in   d iv er s e n g in ee r i n g   a p p lic atio n s   s u ch   as  m a x im u m   p o wer   p o in t   tr ac k in g   ( MPPT) ,   p h o to v o ltaic  ( PV)   s y s tem s ,   b atter y   ch a r g in g ,   a n d   v o ltag e   r e g u latio n   [ 3 ] .   Desig n in g   an   ef f ec tiv c o n tr o l   s tr ateg y   f o r   s u c h   s y s tem s   r eq u ir es  a   p r ec is m at h em atica m o d el   th at  ca p t u r es  th e   r el atio n s h ip   b etwe en   s y s tem   in p u ts ,   s tate  v ar iab les,   an d   o u tp u ts   [ 1 ] .   Ho wev er ,   th in h er en t n o n lin ea r ity   o f   DC - D C   co n v er ter s   esp ec ially   with in   PV sy s tem s   p o s e s   ch allen g es  in   e n s u r in g   s tab ilit y .   W h ile  lin e ar izatio n   tech n i q u es  ar o f ten   em p lo y ed   to   a p p r o x im ate  s y s tem   b eh av io r   [ 4 ] ,   n o n lin ea r   co n tr o s tr ateg ies  s u ch   as  b ac k s tep p in g   an d   s lid in g   m o d c o n tr o h av d em o n s tr ated   s u p er io r   r o b u s tn ess   an d   s tab ilit y   ch ar ac ter is tics   [ 5 ] ,   al b eit  at  th c o s o f   i n cr ea s ed   s te ad y - s tate  er r o r   an d   ch atter in g   ef f ec ts .   Mo r eo v er ,   c o n v e n tio n al  c o n tr o ap p r o ac h es   lik PID   an d   f u zz y   lo g ic   co n tr o ller s   ar e   o f ten   lim ited   b y   th eir   s en s itiv ity   to   s y s tem   d is tu r b an ce s ,   lead in g   to   u n d esire d   f lu ctu atio n s   in   o u tp u p o wer   a n d   d eg r a d ed   p o wer   q u ality   [ 6 ] [ 7 ] .   T o   o v er co m th ese  lim itatio n s ,   th is   wo r k   p r o p o s es  th e   u s o f   t h b ac k s tep p in g   c o n tr o Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Grey  w o lf o p timiz a tio n   a p p r o a ch   to   o p tima l b a ck s tep p i n g   c o n tr o l fo r   b u ck     ( S a n a   Mo u s lim )   641   tech n iq u e,   o r ig in ally   i n tr o d u ce d   b y   Kr s tić   et  a l.   [ 8 ]   in   1 9 9 1 ,   t o   r eg u late  th e   o u tp u v o ltag e   o f   b u c k   co n v er ter .   Sin ce   th p e r f o r m an ce   o f   th b ac k s tep p in g   c o n tr o ller   is   h ig h ly   d ep e n d en t   o n   th t u n in g   o f   its   in ter n al  p ar am eter s ,   m o d er n   m etah eu r is tic  o p tim izatio n   tech n iq u es  s u ch   as  p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   an d   g en etic  alg o r ith m s   ( GA)   h av e   b ee n   em p lo y ed   in   p r io r   s tu d i es  [ 8 ] [ 9 ] .   I n   th is   p ap er ,   th g r ey   wo lf   o p tim izer   ( GW O)   n atu r e - in s p ir ed   alg o r ith m   b ased   o n   th e   s o cial  h ier ar ch y   a n d   h u n tin g   b eh a v i o r   o f   g r ey   wo lv es [ 1 0 ]   is   ap p lied   to   o p tim ally   tu n th e   p ar am eter s   o f   th e   b ac k s tep p in g   co n tr o ller .   T h is   s tu d y   f o cu s es  o n   d ev elo p in g   co m p r eh e n s iv m o d el  a n d   ap p r o p r iately   s izin g   t h p ar am e ter s   o f   b u ck   c o n v e r ter   o p e r atin g   in   co n tin u o u s   co n d u ctio n   m o d ( C C M) ,   tak in g   in to   ac co u n f lu ctu atio n s   in   b o th   in p u v o ltag an d   lo a d   co n d itio n s .   T h co n v er ter   m o d e is   estab lis h ed   u s in g   th s tate - s p ac av er ag in g   ( SS A)   ap p r o ac h   with in   th MA T L AB /S im u lin k   en v ir o n m en t.   T o   ac h iev e   ac c u r ate  v o ltag r eg u latio n ,   a   b ac k s tep p in g   co n tr o law  is   i m p lem en ted ,   an d   its   p ar am eter s   ar o p tim ized   th r o u g h   th g r e y   wo lf   o p tim izatio n   ( GW O)   alg o r ith m .   R ec en r esear ch   h as  s h o wn   th at  GW o u tp er f o r m s   p ar ticle  s war m   o p tim izatio n   ( PS O)   an d   g en etic  alg o r ith m s   ( GA)   wh en   tu n in g   co n tr o ller s   f o r   DC - DC   co n v er ter s   in   p h o to v o ltaic  ( PV)   s y s tem s ,   d u e   to   its   ef f ec tiv e   ex p lo r atio n   s tr ateg y   an d   f aster   co n v e r g en ce .   Fo r   e x am p le,   co m p ar ativ s tu d y   b y   B ar ae an   et  a l .   [ 1 1 ]   d em o n s tr a ted   th at  co n tr o ller s   b ased   o n   GW d eliv er   h ig h er   ef f icien cy   an d   en h an ce d   s tab il ity   in   PV  ap p licatio n s   co m p ar ed   to   PS O -   an d   GA - b ased   d esig n s .   Similar ly ,   Kr i s h n ar am   et  a l.   [ 1 2 ]   r ep o r te d   th at  GW m ain tain s   r o b u s tn ess   u n d er   d y n am ic   en v ir o n m en tal  ch an g es,  im p r o v in g   v o ltag r eg u latio n   in   PV  s y s tem s .   T h ese  r esu lts   h ig h li g h th p o te n tial  o f   GW to   en h an ce   b o th   th p er f o r m an ce   an d   r eliab ilit y   o f   DC - DC   co n v er ter s   in   PV  ap p licati o n s .   Mo r eo v e r ,   th e   p r o p o s ed   co n v er ter   an d   GW O - b ased   co n tr o ller   ar v alid at ed   ex p er im e n tally .   T h s tr u ct u r o f   t h is   p ap er   is   o r g an ized   as  f o llo ws:   Sectio n   2   p r esen ts   th e   m o d elin g   an d   p ar am eter   s izin g   o f   th e   b u c k   c o n v er ter ;   Sectio n   3   d escr ib es  th b ac k s tep p in g   co n tr o ller   a n d   its   im p lem e n tatio n Sectio n   4   ex p lain s   th i n teg r atio n   o f   GW f o r   p ar am eter   o p tim izatio n s u b s eq u en s ec tio n s   d etail  s im u latio n   an d   ex p er im en tal   r e s u lts ,   f o llo wed   b y   p er f o r m an ce   ev al u atio n   a n d   c o n clu d in g   r em a r k s .       2.   M O DE L L I NG   AND  D E S I G O F   B UCK   CO NVER T E R   R e n o w n e d   f o r   i ts   s i m p li c i t y   a n d   e x t e n s i v e   u s e   i n   p o w e r   r e g u l a t i o n ,   t h b u c k   c o n v e r t e r   i s   wi d e l y   e m p l o y e d   i n   p o w e r   el e c t r o n i cs  a p p l i c a ti o n s .   I t s   p r i m a r y   f u n c ti o n   i s   t o   r e d u c e   a   h i g h e r   i n p u v o l t a g e   t o   d e s i r e d   l o w e r   o u t p u t   v o l t a g e   w h i l e   m ain t a i n i n g   e f f i c i e n t   e n e r g y   c o n v e r s i o n .   T h e   b a s i c   s c h e m a t i c   o f   a   b u c k   c o n v e r t e r   w i t h   a   r e s is t i v e   l o a d   i s   p r es e n t e d   i n   F i g u r e   1   [ 1 4 ] ,   i l l u s t r a t i n g   it s   f u n d a m e n t a l   c o m p o n e n t s   a n d   o p e r a t i n g   s t r u ct u r e .     2 . 1 .     T he  o pera t ing   m o des   o f   t he  bu ck   co nv er t er   T h b u ck   c o n v e r ter   ca n   o p e r ate  in   two   d is tin ct  m o d es:  co n tin u o u s   c o n d u ctio n   m o d e   ( C C M)   an d   d is co n tin u o u s   co n d u ctio n   m o d ( DC M) .   I n   th is   wo r k ,   th f o cu s   is   o n   m o d elin g   an d   p a r a m eter   s izin g   o f   th b u ck   c o n v e r ter   in   C C M.   I n   th is   m o d e,   th e   co n v er ter   alter n a tes  b etwe en   o n ly   two   s witch i n g   s tates:  “S  o n ,   o f f ”  an d   “S  o f f ,   o n . ”  Mo r e o v er ,   th in d u cto r   cu r r en n ev er   r ea ch es  ze r o   [ 1 5 ] .   C o n s eq u en tly ,   th an aly s is   co n s id er s   th co n v e r ter   in   th e s two   s witch in g   co n d itio n s .   Su ch   cir cu its   ar co m m o n ly   r ef er r ed   to   as  s er ies  co n v er ter s ,   as th e n er g y   f lo w s   d ir ec tly   f r o m   th s o u r ce   to   t h lo ad .   F i g u r e   2   s h o w s   t h e   o p e r at i o n   o f   s wi t c h   S ,   d u r i n g   w h ic h   t h e   s o u r c e   e n e r g y   i s   d e l i v e r e d   t o   t h l o a d   w h i l a l s o   b e i n g   s t o r e d   i n   t h e   i n d u c t o r   [ 1 6 ] .   W h e n   t h e   s w i t c h   i s   t u r n e d   o f f ,   t h e   d i o d e   a l l o w s   t h e   i n d u c t o r   t o   r e l e a s e   i t s   s t o r e d   e n e r g y .   F i g u r e   3   i ll u s t r a te s   t h e   b u c k   c o n v e r t e r   c i r c u i t   wh e n   s w i tc h   S 1   is   i n   t h e   o p e n   s t at e   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ].       L C R i c i R V o u t                                   V in D         + - + - S   L C R i c i R V o u t                                   V in D         + - + - S     Fig u r e   1 B u ck   c o n v e r ter     Fig u r 2 .   B u ck   c o n v e r ter   wh e n   S 1   is   clo s ed       L C R i c i R V o u t                                   V in D ON         + - + -     Fig u r 3 B u ck   c o n v e r ter   wh e n   S 1   is   o p en     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   640 - 6 52   642   2 . 2 .     St a t s pa ce   mo dellin g   o f   DC - DC  bu ck   co nv er t er   T h is   s ec tio n   in tr o d u c es  th s tate - s p ac av er ag in g   ( SS A)   te ch n iq u t o   m ath em atica lly   r e p r esen th DC - DC   co n v er ter   u n d er   v ar io u s   o p er atin g   co n d itio n s   in   co n t in u o u s   co n d u ctio n   m o d e.   B y   ap p ly in g   Kir ch h o f f s   Vo ltag L aw  ( KVL )   an d   Kir c h h o f f s   C u r r en t   L aw  ( KC L ) ,   t h e   d if f er en tial  e q u atio n s   d escr ib in g   th e   co n v er ter s   s tate  v ar iab les d u r in g   t h ON  s tate  o f   MO SF E T   S1   ar d er iv ed   as  ( 1 )   [1 9 ] .     {  =     =        ( 1 )     Similar ly ,   f o r   th OFF s tate  o f   th s witch ,   th r ep r esen tatio n   in   s tate  s p ac is   tr an s f o r m ed   i n to   ( 2 )   [ 20 ] .     {  =    =        ( 2 )     I n   m atr ix   f o r m ,   in   ( 1 )   an d   ( 2 )   ca n   b r esp ec tiv ely   s h o wn   as   ( 3 ) .     [ d dt d v dt ] = [ 0 1 1 1  ] [ ] + [ 1 0 ]      ( 3 )     [ d dt d v dt ] = [ 0 1 1 1  ] [ ] + [ 0 0 ]      ( 4 )     Fo r   ea ch   s witch in g   p o s itio n ,   t h s y s tem   is   lin ea r ;   th er ef o r e ,   ( 3 )   an d   ( 4 )   a r d ef in e d   b y   s tat e - s p ac eq u atio n s   in   th s tan d ar d   f o r m   as   ( 5 )   an d   ( 6 )   [2 1 ] .     = 1 + 1   ( 5 )     = 2 + 2   ( 6 )     W er e = [ 1 2 ] .   T h e   ter m   x   is   t h b u ck   co n v er t er   s tate  v ec to r   d e f in ed   as  in d u cto r   cu r r en t   i L   an d   ca p ac ito r   v o ltag v C   , ̇    it’s  d er iv ativ an d   is   th co n v er ter   DC   in p u v ec to r .   A 1 ,   B 1   r ep r esen th s tatu s   o f   in p u m atr ices  f o r   th s witch   ON  s tate ,   an d   A 2 ,   B 2   r ep r esen th s tatu s   o f   in p u t m atr ices  f o r   th e   s witch   OFF  s tate.   T o   r ep r esen th d y n a m ic   o f   th s y s tem   an d   to   f in d   th e   av er ag e d   b e h av io r   o f   t h b u ck   co n v er ter   o v er   o n s witch i n g   p e r io d ,   t h SS A   m eth o d   is   u s ed .     B y   d ef in in g   t h d u t y   cy cle  “d ”  as  weig h ti n g   f ac to r   an d   u s in g   ( 3 )   an d   ( 4 ) ,   th SS eq u atio n   in   C C is   o b tain ed :     =  +    ( 7)     W h er e   th co m p lete  s tate  m atr ix   is   ( 8 ) .     A= A 1 d +A 2 (1 - d )   ( 8 )     B =B 1 d + B 2 (1 - d)   ( 9 )     Hen ce ,   th d y n am ic  eq u atio n   o f   th s y s tem   ca n   b d escr ib ed   b y   [ 1 ] .     [ d dt d v dt ] = [ 0 1  1 1 1  ] [ ] + [    0 ] d   ( 1 0 )     2 . 3 .     Desig nin g   o f   DC - DC  bu ck   co nv er t er   pa ra met er s   Ass u m in g   th d u ty   c y cle  o f   th b u ck   c o n v e r ter   o p er atin g   in   C C i s   g iv en   b y   ( 1 1 )   [2 2 ] .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Grey  w o lf o p timiz a tio n   a p p r o a ch   to   o p tima l b a ck s tep p i n g   c o n tr o l fo r   b u ck     ( S a n a   Mo u s lim )   643   =    ( 1 1 )     T h d u ty   cy cle  v a r ies d ep en d i n g   o n   th ap p lied   in p u t v o ltag in   o r d e r   to   h av c o n s tan t o u tp u t v o ltag e.   Fo r   b u c k   co n v er ter ,   t h r ip p le  o f   th c u r r en t i n   th in d u ctan ce   ca n   b d em o n s tr ated   b y   ( 1 2 )   [2 3 ] .     =   ×   1 d L   f ×      ( 1 2 )     T h r ip p le  o f   th cu r r en is   in f lu en ce d   b y   th f r e q u en c y   o f   th e   PW s ig n al,   th d u ty   cy cle ,   a n d   th L   in d u ctio n   co ef f icien t.  So ,   t h in d u ctan ce   v alu is   ca lcu lated   b y   ( 1 3 )   [2 4 ] .     =   ×   1 d   f ×        ( 1 3 )     An d   r ip p le  i n   th o u tp u t c a p ac ito r   is   co n s id er ed   to   b 0 . 2 % o f   th o u t p u t v o ltag e.     = × ( 1 d ) 8   ×   ×   ²   ×     ( 1 4 )     E m p lo y in g   Sch o ttk y   d io d es  elim in ates  r ev er s r ec o v er y   is s u es,  wh ich   in   tu r n   r ed u ce s   ex tr s witch in g   lo s s e s .   T h ef f ec tiv ( R MS)   cu r r en t f l o win g   th r o u g h   th d i o d is   g iv en   b y   ( 1 5 ) .     ( ) = ( 1 ) ( 1 )   ( 1 5 )       3.   M E T H O D   3 . 1 .     B a c k s t eppin g   co ntr o ller   C o n tr o ller s   b ased   o n   th d ir ec L y ap u n o v   m eth o d   o f f e r   b et ter   alter n ativ e.   T h e   ap p r o ac h   c o n s is ts   of   f in d in g   tr ip let  ( L y a p u n o v   f u n ctio n ,   co n tr o law,   ad ap tatio n   law)   th at  m ee ts   th s p ec if icat io n s   an d   tak es  in to   ac co u n th e   d y n am ics  o f   t h s y s tem   [2 5 ] .   B ac k s tep p in g   is   th alg o r ith m   th at   h as  m ad e   th is   ap p r o ac h   ap p licab le   to   lar g class   o f   s y s tem s ,   in d ep en d en tly   o f   th ei r   o r d er   [2 6 ] .   Step   1 T h f ir s t e r r o r   v a r iab le   is   d ef in ed   b y   ( 1 6 ) .     1 = 1   ( 1 6 )     W ith   th ese  v ar iab les,  th s y s tem   ( 1 6 )   is   wr itten   ( 1 7 ) .     ̇ 1 = ̇ 1 ̇ = 2 1  ̇   ( 1 7 )     Fo r   s u ch   s y s tem ,   th q u ad r at ic  f u n ctio n   1   is   g o o d   ch o ice  o f   th L y ap u n o v   c o n tr o f u n ctio n .   I ts   d er iv ativ e   is   g iv en   b y   ( 1 8 ) .     1 ( 1 ) = 1 2 1 2   ( 1 8 )     ̇ 1 = 1 ̇ 1 = 1 ( 2 1  ̇ )   ( 1 9 )     ju d icio u s   ch o ice  o f   2   wo u ld   m ak 1  ̇   n e g ativ an d   e n s u r th s tab ilit y   o f   th o r ig i n   o f   th s u b s y s tem   d escr ib ed   b y   ( 1 9 ) .   T a k as th e   v alu o f   2   th f u n ctio n   1   s u ch   th at  an d   th d er i v ativ is   wr itten   [2 7 ] :     ̇ 1 = 1 1 2 0   ( 2 0 )     Hen ce ,   th asy m p to tic  s tab ilit y   o f   th e   o r ig i n   o f   ( 1 9 ) .     2 1  ̇ = 1 1   ( 2 1 )     W h er 1   0   is   d esig n   p ar a m eter .   T h is   g iv es   in   ( 2 2 ) .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   640 - 6 52   644    2 = ( 1 1 + ̇ + 1  )   ( 2 2 )     Step   2 : We c o n s id er   th s u b s y s tem   ( 1 6 ) ,   a n d   we  d e f in th n ew  er r o r   v ar iab le:     2 = 2  2   ( 2 3 )     W h ich   r ep r esen ts   th e   d ev iatio n   b etwe en   th s tate  v ar iab le  2   an d   its   d esire d   v alu 1 .   B ec au s 2   ca n n o b e   f o r ce d   to   in s tan tan e o u s ly   tak e   o n   d esire d   v alu e,   in   th is   ca s e ,   th er r o r   2   is   n o t,  in s tan tan eo u s ly ,   ze r o .   T h d esig n   in   th is   s tep   co n s is ts ,   th en ,   in   f o r cin g   it to   ca n ce l its elf   with   ce r tain   d y n am ic,   c h o s en   b ef o r eh an d .   Fo r   wh ich   we  ch o o s as th L y ap u n o v   f u n ctio n   [ 2 7 ] :     2 ( 1 , 2 ) = 1 2 1 2 + 1 2 2 2   ( 2 4 )     T h latter   h as th d e r iv ativ e   ( 2 5 ) .     ̇ 2 = 1 ̇ 1 + 2 ̇ 2     ̇ 2 = 1 [ ( ( 2 +  2 ) 1 1  1 ̇ ) + ( 2 1 1 +  ̇ 2 ) ]             = 1 1 2 + 2 ( 1 1 1 1 +  ̇ 2 )   ( 2 5 )     No we  h av th r ea l u   co m m an d ,   wh ich   is   f o r m u lated   as  ( 2 6 )   an d   ( 2 7 ) .     1 1 1 1 +  ̇ 2 = 2 2   ( 2 6 )     = ( 2 2 +  ̇ 2 + 1 1 1 1 )   ( 2 7 )     W h er 0   is   s ec o n d   d esig n   p ar am eter .   W ith   th is   ch o ice,   we  h av e   in   ( 2 8 ) .     ̇ 2 = 1 1 2 + 2 2 2   ( 2 8 )     3 . 2 .     G re y   wo lf   o ptim izer   Gr ey   wo lv es  ar class if ied   as  ap ex   p r e d ato r s ,   o cc u p y i n g   th e   to p   tier   o f   th f o o d   c h ain .   T h ey   u s u ally   f o r m   p ac k s ,   with   an   av er a g s ize  o f   5   to   1 2   m em b e r s .   I m p o r tan tly ,   th ese  p ac k s   m ain tain   s tr ict  d o m in an ce - b ased   s o cial  h ier ar ch y ,   as  s h o wn   in   Fig u r 4   [ 2 9 ].   Fro m   m ath em atica p er s p ec tiv e,   th th r ee   b est  ca n d id at e   s o lu tio n s   in   th GW O   alg o r ith m   ar d en o ted   as a lp h ( α ) ,   b e ta  ( β),   an d   d elta  ( δ) .   All o th er   ca n d id ate  s o lu tio n s   ar class if ied   as o m eg ( ω ) .   T h s ea r ch   an d   h u n tin g   b eh av io r   in   GW is   d ir ec ted   b y   t h al p h a,   b eta,   a n d   d elta   wo lv es,  wh er ea s   th o m eg a   wo lv es  ad ju s th eir   p o s itio n s   b y   f o llo win g   th ese  lead in g   s o lu tio n s .   T h p s eu d o co d e   o f   th GW alg o r ith m   is   p r esen ted   in   Alg o r ith m   1   [ 30 ] .     Alg o r ith m   1 .   Gr ey   wo lf   o p tim izatio n   alg o r ith m   I n itialize  th g r ey   w o lf   p o p u la tio n   Xi,   i=1 , n     I n itialize  a,   an d   C   C alcu late  th f itn ess   o f   ea ch   s ea r ch   ag en t   X α   th b est s ea r ch   ag en t   X β   th s ec o n d   b est s ea r ch   ag en t   X δ   th th ir d   b est s ea r ch   ag e n t   wh ile  t<m ax   n u m b er   o f   iter ati o n   d o       f o r   ea ch   s ea r ch   a g en t d o           R an d o m ly   in itialize  r 1   an d   r 2           Up d ate  th p o s itio n   o f   th cu r r en t sear ch   ag en       Up d ate  a, an d   C       C alcu late  th f itn ess   o f   al l sear ch   ag en ts       Up d ate  X α ,X β   an d   X δ       t   =   t   +   1   r etu r n   X α     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Grey  w o lf o p timiz a tio n   a p p r o a ch   to   o p tima l b a ck s tep p i n g   c o n tr o l fo r   b u ck     ( S a n a   Mo u s lim )   645       Fig u r 4 Hier ar c h y   o f   th g r e y   wo lf   ( d o m in an ce   d ec r ea s es f r o m   to p   to   b o tto m )       T h p ac k ' s   en cir clin g   b e h av io r   in   h u n ti n g   p r ey   ca n   b ex p r es s ed   as  ( 29 ) .     ( + 1 ) = ( )     ( 2 9 )     W h er Xp   is   th p o s itio n   o f   th p r ey ,   is   th c o ef f icien v ec to r ,   an d   is   d ef in ed   as f o llo w s :     = | ( ) ( ) |   ( 3 0 )     Her e,     r ep r esen ts   th co ef f icie n t v ec to r ,     d en o tes th p o s itio n   o f   th g r e y   wo lf ,   an d     is   th cu r r en t iter atio n   n u m b er .   T h c o ef f icien v ec to r s   an d   ar ca lcu lated   as f o llo w s :     = 2 1 ,   ( 3 1 )     = 2   2   ( 3 2 )     I n   th is   co n tex t,  1 an d   2 ar in d ep e n d en r an d o m   n u m b e r s   u n if o r m ly   d is tr ib u ted   b etwe en   0   a n d   1 ,   an d   d en o tes   th en cir clin g   co ef f icien t.  W ith in   th GW alg o r ith m ,   th co ef f icien   d ec r ea s es  lin ea r ly   f r o m   2   to   0 ,   as  g iv en   in   ( 33 ) .     = 2 2 ( )   ( 3 3 )     Her e,   t   r ep r esen ts   th cu r r en iter atio n   in d ex ,   wh ile  T   d en o t es  th to tal  n u m b er   o f   iter atio n s   allo wed .   W ith in   th GW f r am ewo r k ,   th alp h ( α ) ,   b eta  ( β),   an d   d elta  ( δ)   wo lv es a r ass u m ed   to   p o s s ess   s u p er io r   k n o wled g e   ab o u th p r o b ab le  lo ca tio n   o f   th p r ey .   C o n s eq u e n tly ,   th ese  lead in g   wo lv es  d ir ec th m o v e m e n o f   th o m e g a   ( ω )   wo l v es  to war d   th e   o p tim al  s o lu tio n .   T h p o s itio n   o f   ea c h   wo lf   is   m ath em atica lly   u p d ated   ac co r d in g   to   ( 3 4 ) .     ( + 1 ) = 1 + 2 + 3 3   ( 3 4 )     W h er X 1 , X 2   et  X 3   ar ca lcu lated   as  ( 3 5 ) - ( 3 7 ) .     1 = | 1 |   ( 3 5 )     2 = | 2 |   ( 3 6 )     3 = | 3 |   ( 3 7 )     W h er X α , X β   ,   et  X δ   ar th p o s itio n s   o f   alp h a,   b eta ,   an d   d el ta  at  iter atio n   t; a n d   D α ,   D β ,   an d   D δ   ar d ef in ed   as  in   ( 3 8 ) - ( 4 0 ) .     = | 1 |   ( 3 8 )     = | 2 |   ( 3 9 )     = | 3 |   ( 4 0 )     W h er C 1 , C 2 ,   et  C 3   ar ca lcu l ated   as in   ( 32 ) .   As  s h o wn   in   Fig u r e   5 ,   t h is   s ec tio n   f o c u s es  o n   s im u latin g   t h o u tp u v o ltag o f   th B u ck   co n v e r ter   u s in g   a   b ac k s tep p in g   c o n tr o ll er   en h a n ce d   th r o u g h   an   o p tim izatio n   s tr ateg y .   T h e   g r e y   wo l f   o p tim izer   ( GW O)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   640 - 6 52   646   alg o r ith m   is   em p lo y e d   to   id en tify   th o p tim al  co n tr o ller   p ar am eter s .   T h o p tim izatio n   p r o ce s s   in v o lv es   iter ativ ely   ev alu atin g   th p er f o r m an ce   o f   th co n tr o ller   o v er   p r ed eter m in e d   n u m b er   o f   s te p s   to   d eter m in th p ar am eter   s et  th at  y ield s   th b est r esu lts .           Fig u r 5 Ov e r all  v iew  o f   t h clo s ed - lo o p   s y s tem   with   th B ac k s tep p in g   co n tr o ller       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .     H a rdwa re   s ec t io n   I n   th is   s ec tio n ,   we  p r esen a n   ex p er im e n tal  p latf o r m ,   as  i llu s tr ated   in   Fig u r 6 ,   f o r   th p r ac tical  im p lem en tatio n   o f   DC - DC   co n v er ter   f o r   p h o to v o ltaic  ap p licatio n .   W will  ap p ly   th b ac k s tep p in g   co n tr o l   tech n iq u to   r e g u late  th co n v er ter ' s   o u tp u v o ltag in   o r d er   to   p o wer   r esis tiv lo ad .   B ased   o n   th d esig n   o f   th b u ck   co n v er ter   d ev el o p ed   in   th s ec o n d   s ec tio n ,   we  wer ab le  to   d eter m in th n o r m a lized   v alu es  o f   th co n v er ter   co m p o n en ts   f o r   th i n d u cto r   L ,   ca p ac ito r   C ,   an d   s witch in g   f r e q u en c y   f   w h ile  o p tim izin g   th em   th r o u g h   p r ac tical  test s   af ter   th co n v er t er   d esig n ,   as illu s tr ate d   in   T a b le  1 .           Fig u r 6 Ov e r v iew  o f   th p r o p o s ed   s y s tem       T ab le  1 C o m p o n en v alu es o f   th b u c k   co n v er ter   C o m p o n e n t s   V a l u e s   L   1 2 0   u H   C   2 2 0   u F   R 1   10Ω   V re f   12V   V in   48V   f s   4 0 K h z   M o sf e t   I R F 5 2 0   D i o d e   M B R 4 0 4 5 P T   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Grey  w o lf o p timiz a tio n   a p p r o a ch   to   o p tima l b a ck s tep p i n g   c o n tr o l fo r   b u ck     ( S a n a   Mo u s lim )   647   T h ex p er im en tal   s etu p ,   d ep ict ed   in   Fig u r e   7 ,   co n s is ts   o f   b u ck   co n v er ter   co n s tr u cted   with   an   I R F5 2 0   MO SF E T ,   u s in g   th s p ec if ied   v alu es  f o r   L   an d   C .   T h o u tp u cu r r en o f   th co n v er ter   is   m ea s u r ed   u s in g   an   L T 2 5 - NP  Hall  ef f ec s en s o r ,   wh ile  th o u tp u v o ltag e   ( V out )   is   m o n ito r ed   with   an   L V2 5 - s en s o r .   T h in p u t   v o ltag ( V in )   ca n   b ad ju s te d   as  n ee d e d .   T h s en s ed   cu r r en an d   v o ltag s ig n als  ar e   s en to   th e   s ig n al   co n d itio n in g   b o a r d   an d   th en   t o   th DSP’s  an alo g   in p u c h a n n els.  T h ese  f ee d b ac k   s ig n als  ar u s e d   to   r e g u late   th r ef er en ce   v o ltag e.   T h PW s ig n als g en er ated   b y   th D SP   ar r o u ted   th r o u g h   th PW o u tp u t,  a m p lifie d   v ia  d r iv e r   cir cu it,  a n d   ap p lied   to   th MO SF E T   g ate.           Fig u r 7 Ov e r v iew  o f   th p r o p o s ed   s y s tem       4 . 2 .     Sim ula t i o n r esu lt s   In   th is   s ec tio n ,   we  aim   t o   s im u late  th clo s ed - lo o p   s y s tem   with   th b ac k s tep p in g   co n tr o ller   as  s h o wn   in   Fig u r 8 ,   b u with o u o p t im izin g   its   p ar am eter s .   I n   th is   s im u latio n ,   th co n tr o ller   p ar am eter s   will  b r an d o m l y   ch o s en   with o u t a n y   p r io r   o p tim izatio n .   T h e   r esu lts   clea r ly   s h o th at  th s y s tem   f ails   to   ac cu r ately   tr ac k   th d esire d   r ef er e n ce   v o lta g e.   I n s tead ,   s ig n if ican o v er s h o o ts   an d   o s cillatio n s   ar o b s er v ed   in   th e   s y s tem ' s   r esp o n s e.   T h ese  r esu lts   h ig h lig h th im p o r tan ce   o f   o p tim izin g   t h p ar am eter s   o f   th b ac k s tep p in g   c o n tr o ller .   B y   ju d icio u s ly   ad ju s tin g   th ese   p ar am eter s ,   it  is   p o s s ib le  to   s ig n if ican tly   im p r o v e   th e   s y s tem 's  p er f o r m an ce ,   r ed u cin g   o v er s h o o ts   an d   en s u r in g   m o r s tab le  an d   p r ec is r esp o n s to   th r e f er en ce   v o ltag e ,   as sh o wn   in   F ig u r 9 .   Fig u r e   9   d ep icts   th ev o lu tio n   o f   th o u tp u v o ltag o f   th b u ck   co n v er ter   with   th b a ck s tep p in g   co n tr o ller   o p tim ized   u s in g   th e   GW alg o r ith m .   T h r esu lts   d em o n s tr ate  s ig n if ican im p r o v em en c o m p ar e d   to   th p r ev io u s   s im u latio n   with o u o p tim izatio n   o f   th co n tr o ller   p ar am eter s .   Op tim izin g   t h p ar am eter s   o f   th e   b ac k s tep p in g   co n t r o ller   u s in g   th GW alg o r ith m   h as  e n a b led   f in d in g   v alu es  th at   en s u r p r ec is an d   f ast  s y s tem   r esp o n s e.   T h e   o p tim a co n tr o ller   p ar am ete r s   h av e   b ee n   ad j u s ted   to   r ed u ce   tr ac k in g   er r o r s   o f   th e   r ef er en ce   v o ltag e,   r esu ltin g   in   r esp o n s p r ac t ically   f r ee   f r o m   o v er s h o o ts ,   as sh o wn   in   Fig u r e   10 .           Fig u r 8 .   Ou t p u t   v o ltag V out   o f   b u c k   co n v er ter   with   b ac k s t ep p in g   c o n tr o ller   with o u o p tim izatio n       To   en s u r e   th e   r eliab ilit y   a n d   s tab ilit y   o f   th e   co n tr o ller   u s ed   in   o u r   b u ck   co n v er ter ,   we  c o n d u cte d   a   s tu d y   o f   th v ar i o u s   d is tu r b an ce s   th at  ca n   af f ec its   o p er atio n .   T o   test   th co n tr o ller ' s   r o b u s tn ess ,   we  v ar ied   th e   in p u v o ltag an d   th e   lo ad   to   as s ess   it s   ab ilit y   to   m ain tain   a   co n s tan o u tp u t   v o ltag e   ( 1 8   V)   d e s p ite  d is tu r b an ce s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 6 9 4   I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t Vo l.  1 7 ,   No .   1 Ma r c h   20 2 6 :   640 - 6 52   648   well - d esig n ed   a n d   r o b u s d esig n   will  en s u r c o n s is ten o u tp u v o ltag d esp ite  f lu ctu ati o n s   to   e n s u r s tab le   v o ltag u n d er   v ar iab le   co n d itio n s ,   we  co n d u cted   s tu d y   o f   v ar io u s   s ce n ar io s   f o r   o u r   b u ck   c o n v er ter ,   as  d ep icted   in   Fig u r 1 0 .           Fig u r 9 Ou t p u t v o ltag V out   o f   b u c k   co n v er ter   with   b ac k s t ep p in g   c o n tr o ller   an d   with   G W   o p tim izatio n           Fig u r 1 0 .   Ou tp u v o ltag f o r   t h b u c k   co n v er ter   with   v ar iab l in p u t v o ltag an d   v ar iab le   lo ad       4 . 3 .     E x perim ent a l r esu lt s   T h r esu lts   o f   o u r   s tu d y   h a v s h o wn   s ig n if ican im p r o v em en in   r eg u latio n   p er f o r m a n ce   u s in g   B ac k s tep p in g   with   p ar am eter   o p tim izatio n   b y   t h g r e y   wo lf   alg o r ith m   ( Fig u r 1 2 ) .   T h r eg u latio n   er r o r   h as   b ee n   s ig n if ican tly   r e d u ce d ,   an d   th s y s tem   h as  d em o n s tr ated   b etter   ab ilit y   to   m ain tain   s tab le  o u tp u v o ltag e   d esp ite  d is tu r b an ce s .   Du r in g   t h is   ex p er im en tal  in v esti g atio n ,   we  im p lem en ted   th PID   co n tr o an d   ev al u ated   its   p er f o r m an ce   in   ter m s   o f   r eg u latin g   th o u tp u t   v o ltag e   o f   t h B u ck   co n v er ter   i n   th p r ese n ce   o f   d is tu r b an ce s .   T h en ,   we  in tr o d u ce d   th SMC   co n tr o l,   n o tin g   s ig n if ican i m p r o v e m en in   r eg u latio n   p er f o r m an ce   c o m p ar e d   to   PID   co n tr o as  s h o wn   i n   T a b le  2 .   Ho we v er ,   we  also   n o tic ed   th at  tu n in g   t h p ar a m eter s   o f   th SMC   co n tr o was d elica te  an d   r eq u ir e d   d ee p   ex p er tis e.           Fig u r 1 1 E x p e r im en tal  r esu lt s   o f   th b u c k   co n v er ter   o u tp u v o ltag with   th b ac k s tep p in g   co n tr o ller   with o u o p tim izatio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Po E lec  &   Dr i Sy s t     I SS N:   2088 - 8 6 9 4       Grey  w o lf o p timiz a tio n   a p p r o a ch   to   o p tima l b a ck s tep p i n g   c o n tr o l fo r   b u ck     ( S a n a   Mo u s lim )   649   T h co m p ar ativ r esu lts   p r e s en ted   in   T ab le  2   clea r ly   s h o th at  b o th   SMC   an d   B a ck s tep p in g   co n tr o ller s   o u tp er f o r m   th c o n v en tio n al   PID   r eg u lato r   i n   t er m s   o f   d y n a m ic  r esp o n s an d   v o ltag e   s tab ilit y .   W h ile  SMC   s ig n if ican tly   en h an ce s   p er f o r m a n ce   b y   r e d u cin g   th e   s ettlin g   tim an d   alm o s elim in atin g   o v er s h o o t,   th e   b ac k s tep p in g   c o n tr o ller   d em o n s tr ates  th b est  o v er all   b eh a v io r .   I t   ac h iev es   th f astes s ettlin g   tim ( 1 . 9 7   s )   a n d   en s u r es  th m o s s tab le  v o ltag r eg u latio n   with   v er y   n a r r o s ettlin g   lim its ,   co n f ir m in g   its   s u p er io r   a b ilit y   to   h an d le  s y s tem   n o n lin ea r ities .   Desp ite  s l ig h tly   h i g h er   o v er s h o o t h an   S MC,  B ac k s tep p in g   m ain tain s   ex ce llen t d am p in g   c h ar ac ter is tics   an d   d eliv er s   m o r p r ec is an d   co n s is ten t c o n tr o l a ctio n ,   m ak in g   it th m o s t e f f ec tiv s tr ateg y   a m o n g   t h th r ee   tech n iq u es.           Fig u r 1 2 E x p e r im en tal  r esu lt s   o f   th b u c k   co n v er ter   o u tp u v o ltag with   th b ac k s tep p in g   co n tr o ller   with   o p tim izatio n       T ab le  2 C o m p a r ativ an aly s is   o f   th 3   co n t r o l te ch n i q u es   C o n t r o l l e r   P I D   S M C   B a c k s t e p p i n g   S e t t l i n g - t i m e ( s)   4 . 8 5   2 . 9 6   1 . 9 7   S e t t l i n g - m i n ( V )   1 1 . 6 7   1 1 . 9 2   1 2 . 0 3   S e t t l i n g - m a x ( V )   1 4 . 4 4   1 2 . 1 4   1 2 . 1 9   O v e r sh o o t   ( %)   2 0 . 3 2   1 . 2 1   1 . 6 5   P e a k   ( V )   1 4 . 4 4   1 2 . 1 4   1 2 . 1 9       5.   CO NCLU SI O N   T h e   r esear ch   p r esen ted   in   th is   ar ticle  h as  f o cu s ed   o n   t h m o d elin g   an d   o p tim izatio n   o f   B ac k s tep p in g   co n tr o f o r   r eg u latin g   s tatic  b u ck   c o n v e r ter   in   r en ewa b le  e n er g y   s y s tem s ,   p ar ticu lar ly   th p h o to v o ltaic  ( PV )   s o lar   en er g y   c o n v e r s io n   ch ain .   I in v o lv es  m o d elin g   n o n - is o l ated   b u ck   c o n v e r ter s   an d   d esi g n in g   B ac k s tep p in g   co n tr o t o   m ee t   p r e d ef in ed   co n v er s io n   o b jectiv es.  Ad d itio n ally ,   it  ex p lo r es  th e   u s o f   o p tim izatio n   to o ls   f o r   o p tim al  co n tr o l o f   r en ewa b le  e n er g y   c o n v e r s io n   s y s tem s .   Ou r   m o s n o tab le  co n tr ib u tio n   lies   in   th o p tim izatio n   o f   th e   b ac k s tep p in g   co n tr o p ar am et er s   u s in g   th GW alg o r ith m   to   r eg u late  th b u ck   co n v er ter .   T h is   ap p r o ac h   s tab ilized   th o u tp u v o ltag o f   th e   co n v er te r   ag ain s d is tu r b an ce s   in   in p u v o ltag an d   lo ad ,   th er e b y   i m p r o v i n g   th r o b u s tn ess   an d   p er f o r m a n ce   o f   th e   p h o to v o ltaic  s y s tem .   Fu r th er m o r e,   we  v alid ated   o u r   o p t im ized   co n tr o ap p r o ac h   b y   im p lem en tin g   an   ex p er im en tal  p latf o r m   co n s is tin g   o f   b u ck   co n v er ter ,   d ata   ac q u is itio n   ca r d ,   an d   co n tr o b ased   o n   th T ex as   I n s tr u m en ts   T SM3 2 0 F2 8 3 3 5   DSP.  T h r esu lts   o f   th e   ex p e r im en tal  test s   co n f ir m ed   t h ef f ec tiv en ess   o f   o u r   ap p r o ac h   an d   its   ab ilit y   to   o p er ate  in   r ea l - wo r ld   c o n d itio n s .   As  f u tu r p er s p ec tiv e,   th GW O - o p tim ized   B ac k s tep p in g   co n tr o l a p p r o ac h   co u ld   b e x ten d e d   to   m o r c o m p lex   p h o to v o ltaic  s y s tem s   an d   ev alu ate d   u n d e r   v ar y in g   en v ir o n m e n tal  co n d iti o n s   to   b etter   ass ess   its   r o b u s tn ess   an d   r ea l - tim ef f ec tiv en ess .       ACK NO WL E DG M E N T   T h au th o r s   wo u ld   lik to   th an k   all  in d iv id u als  wh o   p r o v id e d   tech n ical  s u p p o r an d   v alu a b le  g u id an ce   d u r in g   th is   wo r k .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.