湖南工程学院学报期刊点评

湖南工程学院学报期刊点评

酒店的发展需要酒店管理专业人才的保证,但是我国酒店市场上具有较高素质的酒店管理人才供不应求。下面是我为大家整理的酒店管理专业论文 范文 ，供大家参考。

《 酒店管理专业多维创业实践平台思考 》

摘要：目前，创业实践平台建设的不全面、不连续、不系统成为高校提升创业 教育 质量的障碍。 文章 在分析大学生创业意愿的基础上，以应用型本科酒店管理专业为例，提出构建多层次、多途径、互动式的多维创业实践平台，并探讨创业平台有效运行的保障机制，以期加强大学生创业实践，助推院校创业教育水平提升。

关键词：多维创业平台;应用型本科;酒店管理;

近年来，国家及地方政府高度重视大学生自主创业工作，强调要大力推动大学生创新创业教育和自主创业工作，以创业带动就业，这是高等教育培养创新人才、教育服务经济发展方式转变的重要举措。通过对武汉商学院酒店管理专业学生的随机访谈，发现大学生群体普遍认同自主创业，但目前实践平台建设单一、学生参与度低、环境缺乏真实性等问题无法让学生了解真实的创业过程、体验真实创业的艰辛。因此，有必要构建多层次、多途径、互动式的多维创业实践平台，以提高高校创业教育的实效性，提升应用型人才培养质量。

1创业实践平台建设的现状

大学生创业实践平台，是指提供并保障大学生进行创业尝试与模拟操作的制度设计、项目安排、活动组织以及硬件支持的统称，是创业教育的重要载体和条件保障[1]。创业实践平台是院校创业教育体系的有效组成部分，是学生创业活动的有效载体。创新创业作为一种通用技能和态度，是需要在变化的相对真实的工作环境中来获得的一种知识。同时创业活动具有很强的实践性和复杂性，平台是学生和社会、市场之间交流沟通的桥梁，是有助于学生了解社会、了解创业、学习创业的一种有效形式。从目前实践平台建设的情况来看，各高校都在积极投入为学生搭建实践桥梁，如举办创业大赛、开办创业讲座、创建创业园区等，但仍然存在一些问题。

①实践平台建设形式单一、未形成系统性保障体系，难以有效整合全校甚至全社会有效资源。

②实践平台宣传力度不够。此外，实践平台未有效融入进专业教育体系中，创业教育与专业教育稍有脱节。

2多维创业实践平台建设的形式

根据院校开展创业教育的基本形式，遵循大学生了解、学习创业知识的基本脉络，笔者提出构建多层次、多维度、互动式的大学生实践平台，主要包含三种类型，即知识教育平台、实践应用平台及创业信息服务平台。

2.1创业知识教育平台根据教育部《大学生职业发展与就业指导课程教学要求》的要求,高校的创业教育要实行面向全体在校生的全过程教育。同时，创业教育不是简单地通过学习让学生开办企业，它以能力为导向，更多的是一种思维，一种对综合能力和素质的锻炼。因此，搭建的创业知识教育平台能成为高校创业知识的有效传播平台。具体表现在，

第一，构建课堂教学平台。整合创业知识与专业知识。一方面，发挥全校资源优势，增加开放性、跨学科性的创业类基础课程，扩大覆盖面，如创业学、风险投资等。另一方面，教师在专业课程教学中逐渐渗透进创业相关知识。如在《餐饮 企业运营 与管理》课程中，教师不仅仅讲授基本知识，还要设计团队开放性活动，引导学生模拟开办小型餐饮企业，了解创业的基本流程。

第二，构建课外学习的平台。利用社团活动平台，充分发挥社团“第二课堂”的力量，通过组织知识讲座、论坛、演讲与 辩论 等活动激发学生的创业热情。另外，网络虚拟教学平台也应该广泛应用。目前，除高校引进的创业数字图书馆资源之外，还应该提供一个资料丰富的学科知识资源库。在资源库中，除了有教师授课的课件讲义外，还提供大量供学生使用的与专业有关的文字资料、图形、视频、音频等各种多媒体信息。此外，利用移动互联的便利，开发手机APP软件，组建QQ群、微信群，公众号等共享创业知识，传授创业 经验 。

2.2创业实践应用平台

2.2.1逐渐将校内实训基地改建成校内生产性实训基地如酒吧模拟实验室平时可定期开放，供学生练习调酒、咖啡调制技能，也可对外开放经营，由班级各小组自主经营、自负盈亏，学生亲自参与店面装饰、店面运营与管理，感受创业艰辛，发现自身不足。同时，通过校企合作建设校外创业街区。创业街区由学校搭建，提供场地和相关服务，设立创业风险基金，配套小额贷款，营造孵化企业的市场环境。

2.2.2有志于创业的可提出申请。目前，酒店管理专业学生经营的茶语心菲茶餐厅正是在这种创业实践平台基础上创办的。另外，强化构建虚拟实践平台。利用模拟软件，社团组织或学生自发组织创业工作室进行各类活动体验，并针对电商、微商等新兴业态进行模拟经营。

2.2.3强化校外实践平台首先，搭建校外创业体验平台。鼓励学生每年寒暑假到酒店、餐饮企业等地实习，了解酒店，参与酒店具体的生产和经营，进一步加深行业认知。其次，重视校外实习基地平台建设。在半年的顶岗实习中，引导学生将创新创业思维融入实习岗位中，有利于学生在实践中获得更多成长机会，这也是创业教育的终极目标。一方面，教师做好实习动员，激发学生的工作激情，并制定合理的学习目标，形成正确的期望值。另一方面，鼓励学生以积极心态面对各项挑战，多观察多学习多思考。再次，安排学生在酒店轮岗实习，让学生有机会从不同部门的角度看待酒店管理运营。

2.3创业信息服务平台2015年对武汉商学院在校大学生进行了创业情况调查，发现大学生对国家和政府的相关 创业政策 了解程度不高，其中，46%的被调查者只是“了解一点”,26.7%的被调查者对政策“不了解”，而只有1.7%的被调查者对此是非常了解。因此，有必要构建创业信息服务平台。一方面，高校应成立创业服务中心，对学生进行系统性的创业指导与服务。通过开办讲座、提供信息咨询、资助创业资金等形式普及创业知识，拓展服务功能。另一方面，搭建学校-企业-教师-学生创业服务虚拟网络平台。将创业政策、企业信息、创业指导信息、模拟软件等有关内容融合，学生可登陆网站查阅创业政策，撰写 创业计划 书，与相关企业及老师互动交流。

3多维创业实践平台运行的保障机制

多维创业实践平台的有效且持续运行，需要在师资、研究、经费等各方面提供必要保障，形成高校、企业、社会各方参与的协同保障机制。

3.1完善创业教育组织机构，健全管理制度

目前在组织机构建设方面，各高校基本形成了校领导主抓、多部门协同的组织管理形式。然而建立创业教育专门的组织机构，完善机制、体制是创业教育发展的重要趋势，具有重大意义。独立的大学生创业指导中心，独立的人员配置，并聘请有经验、相关学术水平高的教师，负责对不同类型的创业平台的使用范围、运行要素及支持体系等加以研究，形成系统的创业平台运行机制，才能保障各类型平台的顺利运行，才能使就业和创业工作更加系统化、规范化、科学化。同时，制定相关制度，对创业平台的使用等各个环节进行规范，搭建多部门协同配合的支持网络，实现对人力、物质等资源的统筹协调。

3.2优化整合师资队伍创业

教师师资队伍建设是创业平台有效运行的关键一环。应用型本科院校本身就拥有不少“双师型”教师，这也是其与传统高校的一大区别，也是优势与亮点。首先，鼓励教师参与。引导与组织教师多参加校外实践和创业模拟活动，提升教师的创业教育素养[2]。其次，加强师资培训，借助多方资源选送教师 出国 培训、参加创业师资培训项目，提高教师理论水平和实践能力;发挥双师型教师的特长，委派教师进企业挂职锻炼，参与咨询等增加其管理实践经验。实践经验丰富的双师型教师可作为应用型本科院校创业课程的重要师资来源。再次，扩充“智囊团”，吸纳一批实践经验丰富的企业家、创业人士、政府专家作为创业导师，通过授课、讲座、实践指导等形式参与创业教育，并由专门部门进行跟踪，及时反馈信息，随时更新“智囊团”。

3.3强化学生自主学习意识，提升学习能力创业平台作用的充分发挥

有赖于大学生的积极参与。要营造浓厚积极的创业氛围，鼓励学生创新，大学生首先要转变观念，深化对创业教育内涵的认识，明确创业教育的最终目的是培养学生的创新精神。其次，大学生要充分发挥主观能动性，主动学习，有针对性地培养自身学习的能力。创新创业教育的课程体系较为庞大，所涵盖的知识甚广，单靠几门课程及教师的引导是远远不够的，这需要学生积极自觉地利用学校所提供的各类创业平台去充电，去探索，去实践。只有这样，创业实践平台的作用才能真正凸显。

3.4健全激励机制创业平台的建设

不仅要求院校加以重视，积极投入，更要求应用型本科院校充分利用“应用型”的深厚积淀，拓展外部资源，与政府、企业等外部机构联合推进。因此，有必要有效地整合政府及企业资源。首先，可采用资源共享、风险共担的方式，共同推进平台建设。多方争取资金支持，以合理的利益分配、科学的管理机制来确保联合各方对平台建设的持续投入。对院校而言，有必要加强对创业教育实践平台的有效控制和使用;同时应该充分发挥自己的优势，深入思考如何通过人才输出、协助进行业务拓展等方式维系与外部机构的广泛联系及各方对共建平台的热情[3]。另外，完善教师评估激励机制也是发挥创业平台作用的重要方面。

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《 酒店管理专业职业意识培养思考 》

【摘要】作为第三产业代表性的酒店行业，需要的管理型人才必须要具有高度的职业意识。为了提高酒店人才的职业意识，高职院校的酒店管理专业不仅仅要对学生教授酒店管理的理论知识还需要对学生进行服务业职业意识的培养。本文我们从职业意识的概念和如何培养高职院校酒店管理专业学生的职业意识两个方面进行探讨。

【关键词】高职院校;酒店管理;职业意识;实践教学

引言

随着现代化社会的不断发展，我们发现各种各样的酒店屹立在我们身边的每一条街道。酒店行业在经济迅速增长的现代城市环境中越来越体现出其广阔的发展前景，这就意味着当今社会需要一大批酒店管理的专业性人才。

一、对职业意识的认识

(一)服务意识。

要成为一名出色的酒店员工，服务意识必不可少。服务意识指的是在对客户进行服务时，要有“顾客就是上帝”的潜意识理念，需要做到明确自身的位置、明确谁是客户、明确客户的要求三个方面。

(二)团队意识。

工作中离不开团队协作，一个拥有有高度的团队凝聚力和办事效率的团队离不开该团队每一个人的团队意识。团队意识要求团队中的每一个成员具有高度的服从意识和责任意识，团队领导分派的任务要按照要求高质量的做到，要能够信任团队、与团队荣誉与共。

(三)诚信意识。

在酒店服务行业中，诚信意识是最基础也是最重要的职业意识。如果没有诚信很难在酒店管理岗位上立足，失去诚信甚至会影响酒店本身的信誉。

(四)责任意识。

每一个员工都有自己的工作岗位和责任，需要尽心尽力的负起自己的责任。一个员工要在工作中立足首先要有坚定的责任心，能够将安排自己的工作做好提高整体的工作效率，在工作岗位中才能逐渐脱颖而出。

(五)学习意识。

一些员工上岗工作了之后就不再学习，满足于自己了解的领域上止步不前。优秀的有着高职业意识员工会不断学习充实自己，学习自己不了解的知识和领域，开拓自己的眼界。

二、如何进行职业意识的培养

由于高职院校的教学体系还比较传统、师资力量也不够雄厚、学生的各项素质普遍较低，因此开展职业意识的培养并不是一件简单的事，需要学校和酒店企业共同努力为学生制定合理的职业意识培养方案。

(一)酒店管理专业职业意识的培养方向。

首先要培养学生的个人素质，学生的个人素质包括学生的个性、品格、道德等等基本的素质要求。第一要让学生懂得理性看待身边发生的各项事情，不论面对生活的挫折还是情感上的委屈愤怒都要理性有智慧的面对和处理，不能感情用事;第二要让学生树立正确的人生观、价值观、世界观，在为人处世中要拥有基本的道德标准，要有强烈的信念坚持自我的道德观念，不能因为贪图利益而违背自我标准。其次要培养学生的服务意识，服务意识指的是在面对客户时所需要的礼仪态度、言谈举止。要让学生意识到服务意识的重要性，培养这些方面的品质需要学校开展礼仪课、礼仪比赛等等实践性的课程，提高学生的服务意识和服务质量。最后要培养学生的业务水平，在学校期间的业务水平的培养不是指销售业绩，而是与人沟通的能力、化解矛盾的能力和执行任务的能力。在进入酒店职位之后，面对各种各样的陌生人需要优秀的与人沟通能力;面对酒店中可能出现的突发状况需要冷静的头脑和化解矛盾的能力;在领导下达任务时，要有清晰的目标和高效率的执行力完成任务。

(二)酒店管理专业职业意识的培养 方法 。

传统的高职院校一般采取学习两年理论知识，进行一年工作实践的“2+1” 教学方法 ，但是这种方法往往造成理论和实践的脱节，也降低了学生学习的积极性，因此我们可以将最后一年的工作实践糅合到前两年的理论知识教授当中。在大一就开始进行职业意识的培养，我们可以制定详细的职业意识的培养计划。例如，对大一的学生进行职业意识的初次接触，进行模拟酒店职业测试、学习基础的社交礼仪、在班级上进行团队划分培养团队意识;大二可以进行分阶段的职业意识训练，学习锻炼与人沟通的能力、对环境变化的敏感程度、对诚信的重要性的认知等等;大三可以进行实践的职业意识的锻炼，带领学生真实体验酒店管理工作，学习如何让客户满意锻炼自己遇到挫折的抗压能力，对自己的 职业规划 有明确的认识，消除对酒店服务行业的歧视。学校要大力支持酒店管理专业学生职业意识的培养，建设模拟实习场所，让学生们充分的体验到工作所需要的职业意识;带领学生参观服务优秀的高星级酒店，让学生了解高素质的服务态度和服务质量;对优秀学生进行鼓励表彰，作为模板激励学生不断进步;以班级为团队开展酒店管理主题活动，在活动中提高学生的学习积极性，选拔出有领导能力的学生代表成为学生的学习目标。

三、结语

职业意识的培养不是一朝一夕的，需要高职院校开发新的实践教育方式，摸索探讨并且完善。但是我们相信高职院校酒店管理专业进行职业意识的培养对学生将来就业时有着莫大的帮助，酒店管理专业职业意识的建设需要学校、酒店行业、教师和学生充分的参与其中，每一个能够体现职业意识的细节都不能放过，争取为酒店管理行业提供更多高素质的人才。

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《 酒店管理专业实践教育基地建设 》

摘要：本文以沈阳工学院酒店管理专业校外实践教育基地的建设经验为例，通过校企合作人才培养中存在的问题的分析，探讨酒店管理专业校外实践教育基地建设和人才培养模式创新的路径与方法。

关键词：酒店管理专业;校企合作;校外实践教育基地

随着我国旅游业的快速发展，作为培养酒店中高级管理人才的应用型本科教育，应在这一发展中发挥重要作用，应采取什么样的路径，达到什么样的目标，应从哪些方面进行改革与创新等，成了各院校亟待解决的问题。

一、酒店管理专业人才培养现状

国内主要的酒店管理人才培养模式有“订单式”人才培养模式、“双证式”人才培养模式、“中外合作式”人才培养模式、“四合-双线”人才培养模式、“定向-双轨制”等，不同院校根据人才培养目标及资源条件选择不同的人才培养模式。酒店管理人才成为酒店在全球化竞争中取胜的关键因素，根据迈点旅游研究院数据显示，2009年至2012年，酒店对人才需求量在不断上升，2011年酒店人才需求量同比增长74.37%，2012年同比增长64.32%。求职人才数量增长缓慢，2011年同比上年增幅仅为12.23%，2012年增长幅度也仅为27.92%。一方面是市场的需求旺盛，另一方面却是 毕业 生在酒店行业就业状况不佳，这种矛盾成为酒店管理专业人才培养工作面临的一项重要课题。

二、酒店管理专业校企合作人才培养中存在的问题

1.企业参与少，“工”有余而“学”不足。“校企合作”人才培养模式经历了由“以院校培养定位为中心”到“以企业需求为中心”的过程，部分企业出于自身经济利益和生产实践等因素的考虑，把对学生的职业技能培训视为额外负担。我国传统的教育模式重理论轻实践，重知识轻能力，致使学生理论知识与实践脱节，动手操作能力不高。另外，虽然部分学校与企业进行了校企合作，对学生进行有目的的定向培养，但是学校与企业的结合仅体现在“合作”的目的上，在“合作”的范围、程度、方法等方面却很少探究。

2.实践教学内容未达到“工学结合”的目的。由于多方面原因，虽然很多院校的酒店管理专业都依托校企合作基础，开展实践教学，但是合作的深度不够，仅停留在较低的层次，如参观企业、与 企业管理 人员交流等，缺乏对行业的深刻了解和真实体验。学校教师和教学管理人员缺乏对企业的认识，更无法与企业进行深层次合作。

3.“双师型”实践指导教师紧缺。现阶段酒店管理专业真正具备较高理论知识，又有丰富实践经验，能指导学生实践的“双师型”教师严重不足，能参与企业实践、管理流程创新的更少，而这是推进“产学融合、校企合作”的关键。另外，校内教师大多来自于传统本科院校的硕士或博士，理论教学有余而实践经验不足，教学方法上多采用灌输式，难以培养学生创新能力与学习兴趣，能力可持续发展空间较小。

三、酒店管理专业校外实践教育基地人才培养模式实施建议

随着酒店管理专业与企业的合作逐层深入，现在酒店管理专业逐渐关注校企合作、工学结合的内涵和实效，即“企业需求和学生发展并重”的工学结合精细化发展阶段。

1.构建高效运行的基地管理体系。构建组织管理体系框架，明确双方责任和任务，制定实践教育基地可持续发展的目标和规划，建立健全高效率的实践管理与服务机制，健全校外实践教育的教学运行、学生管理、安全保障等 规章制度 ，构建培养质量评价指标体系、可持续发展的管理模式和运行机制，完善相应的保障条件，如双方投入保障、制度保障、教学质量保障等条件。

2.打造双师结构合理的专兼职教学团。教基地兼职教师具有丰富的实践及管理经验，应走进课堂与学生分享行业前沿知识，而不是仅仅是在工作岗位上与学生接触。专职教师与基地兼职教师协同授课，应得到各方管理者的支持，如实践基地鼓励走进课堂的兼职教师，制定“教学学时代替工时”的政策，根据学生的评价，学校对兼职教师进行一定的荣誉奖励等，会激励兼职教师走进课堂，并认真上好每一堂课。

3.实践教育资源信息应不断丰富和完善。为实现基地服务社会的功能，建立实践教育信息管理平台，定期发布实践基地活动相关新闻，营造校企合作氛围。依托该信息管理平台，宣传基地 企业 文化 ，展示国内外酒店业动态;面向兄弟院校发布实践基地用人信息。同时，应借鉴国内外优秀的实践基地建设成果，进行研究和学习，不断丰富和完善资源共享平台信息，使其成为经验交流的平台。

4.实践课程设计应以学生能力提升为核心。实践教育基地指导教师在指导学生实践的过程中，应加强对学生创新、创业意识的培养，在基地及学校老师指导下开展调研活动，进行毕业论文选题和写作。为提高大学生的创新意识和创业实践能力，突出个性化教育，在课程体系中设置创新学分模块，在实践教学环节强化素质训练、技能训练。校外实践教育基地建设是一个长期的、系统的工程，需要高校与用人单位秉承合作育人的原则，不断探索、不断尝试，为培养社会需要、行业认可的优秀人才而不懈努力。

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Sensorless torque control scheme of
induction motor for hybrid electric vehicle
Yan LIU 1,2, Cheng SHAO1
(ch Institute of Advanced Control Technology, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China;
of Information Engineering of Dalian University, Dalian Liaoning 116622, China)
Abstract: In this paper, the sensorless torque robust tracking problem of the induction motor for hybrid electric vehicle
(HEV) applications is addressed. Because motor parameter variations in HEV applications are larger than in industrial
drive system, the conventional field-oriented control (FOC) provides poor performance. Therefore, a new robust PI-based
extension of the FOC controller and a speed-flux observer based on sliding mode and Lyapunov theory are developed in
order to improve the overall performance. Simulation results show that the proposed sensorless torque control scheme is
robust with respect to motor parameter variations and loading disturbances. In addition, the operating flux of the motor is
chosen optimally to minimize the consumption of electric energy, which results in a significant reduction in energy losses
shown by simulations.
Keywords: Hybrid electric vehicle; Induction motor; Torque tracking; Sliding mode
1 Introduction
Being confronted by the lack of energy and the increasingly
serious pollution, the automobile industry is seeking
cleaner and more energy-efficient vehicles.A Hybrid Electric
Vehicle (HEV) is one of the solutions. A HEV comprises
both a Combustion Engine (CE) and an Electric Motor
(EM). The coupling of these two components can be in
parallel or in series. The most common type of HEV is the
parallel type, in which both CE and EM contribute to the
traction force that moves the vehicle. Fig1 presents a diagram
of the propulsion system of a parallel HEV [1].
Fig. 1 Parallel HEV automobile propulsion system.
In order to have lower energy consumption and lower pollutant
emissions, in a parallel HEV the CE is commonly
employed at the state (n > 40 km/h or an emergency speed
up), while the electric motor is operated at various operating
conditions and transient to supply the difference in torque
between the torque command and the torque supplied by
the CE. Therefore fast and precise torque tracking of an EM
over a wide range of speed is crucial for the overall performance
of a HEV.
The induction motor is well suited for the HEV application
because of its robustness, low maintenance and low
price. However, the development of a drive system based
on the induction motor is not straightforward because of the
complexity of the control problem involved in the IM. Furthermore,
motor parameter variations in HEV applications
are larger than in industrial drive system during operation
[2]. The conventional control technique ranging from the
inexpensive constant voltage/frequency ratio strategy to the
sophisticated sensorless control schemes are mostly ineffective
where accurate torque tracking is required due to their
drawbacks, which are sensitive to change of the parameters
of the motors.
In general, a HEV operation can be continuing smoothly
for the case of sensor failure, it is of significant to develop
sensorless control algorithms. In this paper, the development
of a sensorless robust torque control system for HEV
applications is proposed. The field oriented control of the induction
motor is commonly employed in HEV applications
due to its relative good dynamic response. However the classical
(PI-based) field oriented control (CFOC) is sensitive to
parameter variations and needs tuning of at least six control
parameters (a minimum of 3 PI controller gains). An improved
robust PI-based controller is designed in this paper,
Received 5 January 2005; revised 20 September 2006.
This work was supported in part by State Science and Technology Pursuing Project of China (No. 2001BA204B01).
Y. LIU et al. / Journal of Control Theory and Applications 2007 5 (1) 42–46 43
which has less controller parameters to be tuned, and is robust
to parameter variable parameters model
of the motor is considered and its parameters are continuously
updated while the motor is operating. Speed and
flux observers are needed for the schemes. In this paper,
the speed-flux observer is based on the sliding mode technique
due to its superior robustness properties. The sliding
mode observer structure allows for the simultaneous observation
of rotor fluxes and rotor speed. Minimization of the
consumed energy is also considered by optimizing operating
flux of the IM.
2 The control problem in a HEV case
The performance of electric drive system is one of the
key problems in a HEV application. Although the requirements
of various HEV drive system are different, all these
drive systems are kinds of torque control systems. For an
ideal HEV, the torque requested by the supervisor controller
must be accurate and efficient. Another requirement is to
make the rotor flux track a certain reference λref . The reference
is commonly set to a value that generates maximum
torque and avoids magnetic saturation, and is weakened to
limit stator currents and voltages as rotor speed increases.
In HEV applications, however, the flux reference is selected
to minimize the consumption of electrical energy as it is one
of the primary objectives in HEV applications. The control
problem can therefore be stated as the following torque and
flux tracking problems:
min
ids,iqs,we Te(t) − Teref (t), (1)
min
ids,iqs,we λdr(t) − λref (t), (2)
min
ids,iqs,we λqr(t), (3)
where λref is selected to minimize the consumption of electrical
energy. Teref is the torque command issued by the
supervisory controller while Te is the actual motor torque.
Equation (3) reflects the constraint of field orientation commonly
encountered in the literature. In addition, for a HEV
application the operating conditions will vary continuously.
The changes of parameters of the IM model need to be accounted
for in control due to they will considerably change
as the motor changes operating conditions.
3 A variable parameters model of induction
motor for HEV applications
To reduce the elements of storage (inductances), the induction
motor model used in this research in stationary reference
frame is the Γ-model. Fig. 2 shows its q-axis (d-axis
are similar). As noted in [3], the model is identical (without
any loss of information) to the more common T-model in
which the leakage inductance is separated in stator and rotor
leakage [3]. With respect to the classical model, the new
parameters are:
Lm = L2
m
Lr
= γLm, Ll = Lls + γLlr,
Rr = γ2Rr.
Fig. 2 Induction motor model in stationary reference frame (q-axis).
The following basic w−λr−is equations in synchronously
rotating reference frame (d - q) can be derived from the
above model.
⎧⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩
dλdr
dt
= −ηλdr + (we − wr)λqr + ηLmids,
dλqr
dt
= −(we − wr)λdr − ηλqr + ηLmiqs,
dids
dt
= ηβλdr+βwrλqr−γids+weiqs+
1
σLs
Vds,
diqs
dt
=−βwrλdr+ηβλqr−weids−γiqs+
1
σLs
Vqs,
dwr
dt
= μ(λdriqs − λqrids) −
TL
J
,
dθ
dt
= wr + ηLm
iqs
λdr
= we,
Te = μ(λdriqs − λqrids)
(4)
with constants defined as follows:
μ = np
J
, η = Rr
Lm
, σ = 1−
Lm
Ls
, β =
1
Ll
,
γ = Rs + Rr
Ll
, Ls = Ll + Lm,
where np is the number of poles pairs, J is the inertia of the
rotor. The motor parameters Lm, Ll, Rs, Rr were estimated
offline [4]. Equation (5) shows the mappings between the
parameters of the motor and the operating conditions (ids,
iqs).
Lm = a1i2
ds + a2ids + a3, Ll = b1Is + b2,
Rr = c1iqs + c2.
(5)
4 Sensorless torque control system design
A simplified block diagram of the control diagram is
shown in Fig. 3.
44 Y. LIU et al. / Journal of Control Theory and Applications 2007 5 (1) 42–46
Fig. 3 Control structure.
4.1 PI controller based FOC design
The PI controller is based on the Field Oriented Controller
(FOC) scheme. When Te = Teref, λdr = λref , and
λqr = 0 in synchronously rotating reference frame (d − q),
the following FOC equations can be derived from the equations
(4).
⎧⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎩
ids = λref
Lm
+ λref
Rr
,
iqs = Teref
npλref
,
we = wr + ηLm
iqs
λref
.
(6)
From the Equation (6), the FOC controller has lower performance
in the presence of parameter uncertainties, especially
in a HEV application due to its inherent open loop
design. Since the rotor flux dynamics in synchronous reference
frame (λq = 0) are linear and only dependent on the
d-current input, the controller can be improved by adding
two PI regulators on error signals λref − λdr and λqr − 0 as
follow
ids = λref
Lm
+ λref
Rr
+ KPd(λref − λdr)
+KId (λref − λdr)dt, (7)
iqs = Teref
npλref
, (8)
we = wr + ηLm
iqs
λref
+ KPqλqr + KIq λqrdt. (9)
The Equation (7) and (9) show that current (ids) can control
the rotor flux magnitude and the speed of the d − q rotating
reference frame (we) can control its orientation correctly
with less sensitivity to motor parameter variations because
of the two PI regulators.
4.2 Stator voltage decoupling design
Based on scalar decoupling theory [5], the stator voltages
commands are given in the form:
⎧⎪
⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎩
Uds = Rsids − weσLsiqs = Rsids − weLliqs,
Uqs = Rsiqs + weσLsids + Lm
Lr
weλref
= Rsiqs + weσLsids + weλref .
(10)
Because of fast and good flux tracking, poor dynamics decoupling
performance exerts less effect on the control system.
4.3 Speed-flux observer design
Based on the theory of negative feedback, the design of
speed-flux observer must be robust to motor parameter variations.
The speed-flux observer here is based on the sliding
mode technique described in [6∼8]. The observer equations
are based on the induction motor current and flux equations
in stationary reference frame.
⎧⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩
d˜ids
dt
= ηβ˜λdr + β ˜ wr˜λqr − γ˜ids +
1
Ll
Vds,
d˜iqs
dt
= −β ˜ wr˜λdr + ηβ˜λqr − γ˜iqs +
1
Ll
Vqs,
d˜λdr
dt
= −η˜λdr − ˜ wr˜λqr + ηLm
˜i
ds,
d˜λqr
dt
= ˜wr˜λ dr − η˜λqr + ηLm
˜i
qs.
(11)
Define a sliding surface as:
s = (˜iqs − iqs)˜λdr − (˜ids − ids)˜λqr. (12)
Let a Lyapunov function be
V = 0.5s2. (13)
After some algebraic derivation, it can be found that when
˜ wr = w0sgn(s) with w0 chosen large enough at all time,
then ˙V = ˙s · s 0. This shows that s will converge to
zero in a finite time, implying the stator current estimates
and rotor flux estimates will converge to their real values
in a finite time [8]. To find the equivalent value of estimate
wr (the smoothed estimate of speed, since estimate wr is a
switching function), the equation must be solved [8]. This
yields:
˜ weq = wr
˜λ
qrλqr + λdr˜λdr
˜λ
2q
r +˜λ2
dr −
η
np
˜λ
qrλdr − λqr˜λdr
˜λ
2q
r +˜λ2
dr
. (14)
The equation implies that if the flux estimates converge to
their real values, the equivalent speed will be equal to the
real speed. But the Equation (14) for equivalent speed cannot
be used as given in the observer since it contains unknown
terms. A low pass filter is used instead,
˜ weq =
1
1 + s · τ
˜ wr. (15)
Y. LIU et al. / Journal of Control Theory and Applications 2007 5 (1) 42–46 45
The same low pass filter is also introduced to the system
input,which guarantees that the input matches the feedback
in time.
The selection of the speed gain w0 has two major constraints:
1) The gain has to be large enough to insure that sliding
mode can be enforced.
2) A very large gain can yield to instability of the observer.
Through simulations, an adaptive gain of the sliding
mode observer to the equivalent speed is proposed.
w0 = k1 ˜ weq + k2. (16)
From Equation (11), the sliding mode observer structure
allows for the simultaneous observation of rotor fluxes.
4.4 Flux reference optimal design
The flux reference can either be left constant or modified
to accomplish certain requirements (minimum current,
maximum efficiency, field weakening) [9,10]. In this paper,
the flux reference is chosen to maximum efficiency at steady
state and is weaken for speeds above rated. The optimal efficiency
flux can be calculated as a function of the torque
reference [9].
λdr−opt = |Teref| · 4Rs · L2r
/L2
m + Rr. (17)
Equation (17) states that if the torque request Teref is
zero, Equation (8) presents a singularity. Moreover, the
analysis of Equation (17) does not consider the flux saturation.
In fact, for speeds above rated, it is necessary to
weaken the flux so that the supply voltage limits are not exceeded.
The improved optimum flux reference is then calculated
as:
⎧⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎪
⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎩
λref = λdr-opt,
if λmin λdr-opt λdr-rated ·
wrated
wr-actual
,
λref = λmin, if λdr-opt λmin,
λref = λdr-rated ·
wrated
wr-actual
,
if λdr-opt λdr-rated ·
wrated
wr-actual
.
(18)
where λmin is a minimum value to avoid the division by
zero.
4.5 Simulations
The rated parameters of the motor used in the simulations
are given by
Rs = 0.014 Ω, Rr = 0.009 Ω, Lls = 75 H,
Llr = 105 H, Lm = 2.2 mH, Ls = Lls + Lm,
Lr = Llr + Lm, P = 4, Jmot = 0.045 kgm2,
J = Jmot +MR2
tire/Rf, ρair = 1.29, Cd = 0.446,
Af = 3.169 m2, Rf = 8.32, Cr = 0.015,
Rtire = 0.3683 m, M = 3000 kg, wbase = 5400 rpm,
λdr−rated = 0.47 Wb.
Fig.4 shows the torque reference curve that represents
typical operating behaviors in a hybrid electric vehicle.
Fig. 4 The torque reference curve.
Load torque is modeled by considering the aerodynamic,
rolling resistance and road grade forces. Its expression is
given by
TL = Rtire
Rf
(
1
2ρairCdAfv2 +MCr cos αg +M sin αg).
Figures in [5∼8] show the simulation results of the
system of Fig.3 (considering variable motor parameters).
Though a small estimation error can be noticed on the observed
fluxes and speed, the torque tracking is still achieved
at an acceptable level as shown in Figs. [5, 6, 8]. The torque
control over a wide range of speed presents less sensitivity
to motor parameters uncertainty.
Fig.5 presents the d and q components of the rotor flux.
Rotor flux λr is precisely orientated to d-axis because of the
improved PI controllers.
Fig.8 shows clearly the real and observed speed in the
different phases of acceleration, constant and deceleration
speed with the motor control torque of Fig.4. The variable
model parameters exert less influence on speed estimation.
Fig.7 shows the power loss when the rotor flux keeps constant
or optimal state. A significant improvement in power
losses is noticed due to reducing the flux reference during
the periods of low torque requests.
Fig. 5 Motor rotor flux λr.
46 Y. LIU et al. / Journal of Control Theory and Applications 2007 5 (1) 42–46
Fig. 6 Motor torque.
Fig. 7 Power Losses.
Fig. 8 Motor speed.
5 Conclusions
This paper has described a sensorless torque control system
for a high-performance induction motor drive for a
HEV case. The system allows for fast and good torque
tracking over a wide range of speed even in the presence of
motor parameters uncertainty. In this paper, the improved
PI-based FOC controllers show a good performance in the
rotor flux λdr magnitude and its orientation tracking. The
speed-flux observer described here is based on the sliding
mode technique, making it independent of the motor parameters.
Gain adaptation of the speed -flux observer is used to
stabilize the observer when integration errors are present.