长沙理工大学杨华峰现为长沙理工大学管理学教授，技术经济及管理硕士点学科带头人，企业管理、技术经济及管理、工商管理（MBA）专业硕士生导师。
一、个人简历
杨华峰，男，汉族，中共党员。1964年7月出生，湖南汉寿人。管理学博士，工商管理博士后。注册咨询师。湖南省“企业战略管理与投资决策研究基地”首席专家；湖南省“循环经济研究基地”方向带头人；湖南省教育厅重点学科企业管理方向带头人；湖南省市场营销本科特色专业建设主要负责人。现为长沙理工大学管理学教授，技术经济及管理硕士点学科带头人，企业管理、技术经济及管理、工商管理（MBA）专业硕士生导师。
1987年毕业于北京师范大学经济学专业、经济学学士；1993年毕业于清华大学技术经济专业、工学硕士；2006年毕业于南京理工大学管理科学与工程专业，管理学博士；2010年武汉大学工商管理博士后出站。1999年，美国Lock Haven大学作访问学者半年。
1987年毕业至今，一直在高校从事教学、科研和管理工作。2001年至今，曾任学校人事处处长、师资管理处处长、管理学院党总支书记，现为学校审计处处长。
2001年9月被湖南省组织部、省人事厅、省科学技术厅授予湖南省优秀中青年专家；2002年5月被授予湖南省首届优秀青年社会科学专家；2002年6月被湖南省社会科学规划领导小组、中共湖南省委宣传部确定为“新世纪湖南省首批青年社会科学研究人才百人工程”培育对象。2003年获第四届湖南省青年科技奖。2005年被确定为“湖南省新世纪121人才工程”第三层次人选。
中国技术经济研究会理事，湖南省技术经济与管理现代化研究会常务理事，湖南省统计学会常务理事，湖南省市场营销学会理事，湖南省系统工程学会理事，中国管理科学研究院特约研究员，湖南省电力行业协会管理专家，对外经济贸易大学中国WTO研究院特约研究员，湖南文理学院客座教授。“中国科技论文在线”评审专家。担任国家科技部和湖南省中小企业技术创新基金评委，湖南省经委技术改造项目评审专家、湖南省国土资源厅矿业权评审专家、湖南省注册咨询业协会专家委员会委员。多次担任湖南省专业技术人员专业技术职务资格评审高教系列评委、社科研究员系列评委、高级经济师、高级审计师、高级工程师系列（工业工程）评委。
二、培养方向及研究方向
1、培养方向：企业管理、技术经济与管理
2、研究方向：
①投融资决策与风险管理：主要研究项目投融资决策中涉及的主要理论和方法，注重理论与实际相结合。包括项目投资与价值创造、投资决策、不确定性分析与风险分析、项目融资方案的相关分析、项目评价，以及针对具体行业的项目分析评价。
②企业战略管理：主要研究企业如何制定、实施、评价企业战略以保证企业组织有效实现自身目标等职能领域的综合性决策问题。
③营销策划与管理：主要研究企业产品营销策划方案、品牌定位、品牌命名与设计、品牌推广、品牌管理、品牌延伸、品牌危机管理、品牌资产管理、品牌国际化、网络营销等内容。
④人力资源管理：主要研究对人力资源进行有效开发、合理配置、充分利用和科学管理。包括人力资源的预测与规划，工作分析与设计，人力资源的维护与成本核算，人员的甄选录用、合理配置和使用等内容。
三、主讲课程
长期从事研究生、本科生、大中型企业领导干部培训班、工商管理培训班等多层次教学工作，主讲市场营销学(本科生)、投资项目评估(本科生)、技术经济评价理论与方法(研究生)、可行性研究(研究生)、技术创新管理(研究生)、企业战略管理(MBA)等课程。教学效果深受校内外好评，获学校课堂教学优质课一等奖，获华中电力集团公司第三届“华中电力开发奖教基金”一等奖（2001年）、湖南省高等教育优秀教学成果三等奖。2006-2007学年度长沙理工大学“十佳师德标兵”。
四、研究论文
近年来，在《经济管理》、《科学与科学技术管理》、《统计与决策》、《科技进步与对策》、《中国高等教育》、《中国高教研究》等CSSCI源刊发表论文12篇，在国际学术会议发表论文7篇，已被ISTP收录7篇，在《光明日报》及国内核心刊物等公开发表论文60余篇。主要论文有：
[1] 企业持续竞争力内涵及构成要素研究，《改革与战略》，2010（5）
[2] 中国十省区域循环经济发展动态综合评价实证研究.工业技术经济.2009.2
[3] 国外中小企业集群向创新集群演进模式研究,工业技术经济，2009.12
[4] Evaluation of Performance of Regional Technology Innovation，2009年技术管理国际学术会议,ISTP收录
[5] Research on Statistical Monitoring Index System for Regional Circular EconomyConference Proceedings of 2008 International Institute of Applied Statistics Studies，YANTAI，CHINA. ISBN978-0-646-49707-5(ISTP收录)
[6] Research on Application of Dynamic Comprehensive Evaluation in Monitoring of Financial Risk. Proceedings of 2008 International Conference on Business Intelligence and Financial Engineering. ISBN978-90-78677-13-0(ISTP收录)
[7] Dynamic Multiple Index Comprehensive Evaluation for Development of Regional Circular Economy Proceedings of International Conference on Management of Technology,Taiyuan 2008. ISBN978-0-646-50024-9(ISTP收录)
[8] 企业基业长青的战略管理新思维.求索.2008(10):67-68(CSSCI)
[9] 企业节能减排效果综合评价指标体系研究，工业技术经济，2008.10
[10] 推进中部地区装备制造业自主创新的思考2007.5.5光明日报(理论版)
[11] The Self-innovation Ability of Equipment Manufacturing Industry in Changsha: Current Situations and Countermeasures. Proceedings of 2007 International Conference on Management Science and Engineering. August 20-23 2007 Jiaozuo China. Publisher: OrientAcademicForunSpecial(Australia).ISBN:978-0-646-47827-2(2007.9)(ISTP收录)
[12] Research on the Self-innovation Strategies of Equipment Manufacturing Industry in Central District. Proceedings of 4th International Conference on Innovation & Management .December5-6,Ube,Yamaguchi,Japan.2007.Wuhan University of Technology Press,Wuhan,China.ISBN:978-0-646-48093-0(2007.11) (ISTP收录)
[13] Equipment Manufacturing Sector Spurs Economy in Central China – On Enterprise Self-Innovation and Government Support Policy. Proceedings of The International Conference on Management of Technology.Taiyuan 2007 .Publisher:Aussino Academic Publishing House(Australia) .ISBN:978-0-646-48093-0(ISTP收录)
[14] 装备制造业原始创新能力评价指标体系研究.工业技术经济.2007(11):85-89
[15] 创新型城市评价指标体系研究，统计与决策.2007(4):68-70 (CSSCI)
[16] 企业节能减排效果综合评价指标体系研究.工业技术经济.2008(10):55-58
[17] 因子分析法在区域创新系统绩效测度中应用研究.长沙理工大学学报2007(1):70-74
[18] 产业群集成创新能力评价指标体系研究.湖南科技大学学报,2007(3):55-59
[19] 公路施工企业项目管理模式研究.交通企业管理. 2007(7):77-78
[20] 基于循环经济的企业竞争力评价研究.系统工程.2006(11):79-84(CSSCI/CSCD)
[21] 企业竞争力评价研究评述及展望.求索.2006(10):9-11(CSSCI)
[22] 发达国家发展循环经济的经验及启示.财经理论与实践.2006(2): 119-121(CSSCI)
[23] 湘潭市工业循环经济发展对策研究 湖南工程学院学报2006 Vol.16 No.3
[24] 借鉴国际经验，探索我国循环经济发展之路.技术经济.2006(1)
[25] 循环经济：新型工业化的必然选择，学习导报，2005(7)
[26] 谈基于循环经济的绿色大学建设.中国高等教育.2005(7):44-45 (CSSCI)
[27] 面向循环经济的绿色大学评价指标体系研究.中国高教研究.2005(7): 12-14(CSSCI)
[28] 论循环经济评价指标体系的构建.科学学与科学技术管理.2005(9):123-127(CSSCI)
[29] 绿色技术创新.企业发展循环经济的有效动力.求索.2005(9):35-36(CSSCI)
[30] 现代企业营销管理控制新工具:营销审计.技术经济.2005 (8 ):79-81
[31] 循环经济：新型工业化的必然选择.学习导报.2005(7):26-28
[32] 基于AHP法的资本限量投资决策研究《统计与决策》2005.5(第1) (CSSCI)
[33] 如何科学审视和运用企业营销审计，商业时代，2005 （33）
[34] 现代企业营销管理控制新工具：营销审计；技术经济，（全国一级学报），2005 （8 ）
[35] 湖南建设节约型社会对策研究，文史博览，2005 （11）
[36] 项目财务评价风险分析方法比较研究，长沙电力学院学报，2003.3
[37] 投资项目财务评价动态风险分析，技术经济，2002.3
[38] 网络经济下企业市场营销的新趋势，经济师，2002（3）
[39] 网络经济对现代企业组织结构的影响,科学学与科学技术管理，2001.5(CSSCI)
[40] 企业科技进步统计监测指标体系研究，科技进步与对策，2001（4）(CSSCI)
[41] 影响企业技术创新的财税因素分析，技术经济，2001.1
[42] 电力科技进步的问题、对策与建议，中国电力企业管理，2001.4
[43] 企业有效管理者的十大策略，中外管理导报，2001.4
[44] 资本限量下投资决策方法研究，统计与决策，2001（5）(CSSCI)
[45] 我国财政收入与GDP关系的实证研究，中国地质大学学报，2001（1）
[46] 中小企业技术创新战略探讨,现代管理科学，2000.6
[47] 注重“五个结合”，创新管理培训，经济管理，2000（4）(CSSCI)
[48] 电力工业增长方式的实证研究，电力技术经济，2000（6）
[49] 湖南财政收入与GDP关系及影响因素分析，湖南社会科学，2000（6）
五、著作
[1] 基于循环经济的企业竞争力评价研究（独著），北京：科学出版社，2007 。
[2] 企业科技进步评价理论方法与实践（独著），长沙：国防科技大学出版社，2001。
[3] 项目评估（编著），北京：科学出版社，2008 (中国科学院规划教材)
[4] 电力市场营销学（编著），长沙：湖南科学技术出版社，2001
[5] 现代市场营销管理（主编），北京：地质出版社，1998
[6] 投资项目经济评价（主编），北京：中国经济出版社，1997
[7] 投资经济学（主编），天津：天津科学技术出版社，1996
[8] 管理信息系统（主编），天津：天津科学技术出版社，1996
[9] 现代企业经营管理理论与实务（副主编），北京：新华出版社，1993
六、研究项目
[01] 主要参加，长江三峡工程库区移民开发地质环境质量损益经济评价研究（国家“八五”科技攻关项目，85-16-04-01-03），1995-1996。研究成果1998年获地质矿产部科技成果三等奖，第5。
[02] 主持，河北建设经济强省智能决策支持系统研究(河北科委软科学重点项目，编号：96457208D，1996-1997。
[03] 主持，湖南省工业企业科技进步实证研究( 编号：98GJY2008),湖南省科技厅巨龙计划项目。1998-2001。研究成果出版了专著，获第六届湖南省社会科学成果三等奖。
[04] 主要参加，湖南省财政收入与支出实证研究（湖南省科技厅重点课题），担任报告执笔，1998。研究成果获1999年湖南省科技进步二等奖，第3。
[05] 主持，基于循环经济的企业竞争力评价指标体系设计与方法研究，（省自科基金： 05JJ30134），2007年结题，结论为“优秀”。研究成果由科学出版社出版了专著。
[06] 主持，企业竞争力评价指标体系及评价模型研究，（省社科基金：05BR15），2007年结题。
[07] 主持，电力市场化过程中电力营销管理研究，（省社科基金：02BR46），2005年结题。
[08] 主要参加(第2)，湖南省房地产市场发展战略研究，(省自科基金：03JJY4059)，2006年结题。
[09] 主持，湖南循环经济发展监测评价研究，（省社科基金，项目编号：07YBA122）2007.6-2009.6。
[10] 主持，加强长沙市科技能力建设的指标和体系，（长沙市软科学 K051110-42），2006年结题。
[11] 主持，长沙创新型城市建设指标体系研究，（长沙市社科基金：2006.003），2007年结题。
[12] 主持，湘潭市工业循环经济发展规划研究，（湘潭市发改委课题），2005年结题。
[13] 主持，基于核心能力的企业竞争力评价研究，（长沙市社科基金: 2005.020），2006年结题。
[14] 主持，湖南省电力公司实施“一强三优”发展战略研究，(湘电公司企[2005]471号文)，2006年结题。
[15] 主持，湖南省电力建设开发总公司综合发展研究，（省电建总公司），2007年完成。
[16] 主持，云南电网公司党建评估体系开发，（云电技委托2006-1031企文01），2007年结题。
[17] 主持，公路施工企业管理信息系统的研制与开发，（岳阳路桥基建总公司），2007年结题。
[18] 主持，公路施工企业项目管理模式研究，（岳阳路桥基建总公司），2007年结题。
[19] 主持，小型油气田成本管理及内部价格管理体系研究，（中国石化集团华东石油局），2004年结题。
[20] 主持，企业持续竞争力综合评价模型及提升路径研究，（中国博士后科学基金：20080430999）
另外，主持完成了衡阳电业局发展战略研究（衡阳电业局，2007）、农电市场改革和管理对策研究（益阳电业局，2006），常德电业局乡镇供电所体制改革研究（常德电业局，2005），衡阳城北供电局开拓电力市场营销策略研究（衡阳城北供电局，2003），浏阳电力集团发展战略研究（浏阳电业局，2001），永州电业局多种经营发展对策研究（永州电业局，2001）等横向课题。
七、获奖情况
[01] 基于循环经济的企业竞争力评价，获第十届湖南省哲学社会科学优秀成果三等奖（独，2010）
[02] 企业科技进步评价理论方法与实践，获第六届湖南省哲学社会科学优秀成果三等奖（独，2004）
[03] 湘潭市循环经济发展规划与对策研究，获湖南省第九届哲学社会科学应用研究成果转化奖二等奖（第2，2008）。
[04] 湖南省财政收入与支出实证研究（省科委重点课题），湖南省科学技术进步二等奖（第3，1999）
[05] 湖南财政收支的现状、问题及对策（论文），第五届湖南省哲学社会科学优秀成果二等奖（第3，2002）
[06] 会计电算化学科建设研究，湖南省高等教育优秀教学成果三等奖（第3，2001）
[07] 长江三峡工程库区移民开地质环境质量损益经济评价研究，获原地质矿产部科技成果三等奖（第5，1998）
[08] 湖南省财政支出实证研究（论文），获第五届湖南省哲学社会科学优秀成果特别奖（第3，1999）
[09] 华东石油局2010年社会经济发展综合研究，获原地矿部华东石油局成果一等奖（第1，1999）
[10] 湖南财政收支的现状、问题及对策（论文），获湖南省“五个一工程”入选作品奖（第3，2000）
[11] 企业科技进步统计监测指标体系研究，获新时期全国优秀学术成果一等奖（独，2001）和湖南省第九届自然科学优秀学术论文二等奖（独，2002）
[12] 循环经济理论与实践研究，获湘潭市第六届社会科学优秀成果一等奖（第2，2007）
八、联系方式
办公电话：
手 机：
E-mail:
[ 专著 ] 杨挺青,罗文波,徐平等. 黏弹性理论与应用. 科学出版社, 2004年9月, ISBN:7-03-013938-0. . [ 简介 ][ 教材章节 ] 罗文波 编. 第12章 高分子材料力学性能. 见: 周益春, 郑学军编著, 材料的宏微观力学性能. 高等教育出版社, 2009年11月, ISBN:978-7-04-028036-4.王智超, 罗迎社, 罗文波, 邓旭华. 路基压实土流变变形的力学表征与参数识别. 岩石力学与工程学报, 2010(录用).尹素仙, 肖世武, 黄友剑, 卜继玲, 罗文波. 预压缩对橡胶球铰疲劳寿命的影响. 机械强度, 2010(录用).王智超, 罗迎社, 罗文波, 邓旭华, 马千里. 高填方路基压实土流变实验方法研究. 湘潭大学自然科学学报, 2010,32(3):48-54.周雄, 肖世武, 胡小玲, 罗文波. 填充硫化橡胶动态力学性能的分数阶微分流变模型. 第十届全国流变学学术会议, 杭州, 2010年11月.罗文波, 李其抚, 唐欣. 物理老化对PMMA准静态力学性能的影响. 高分子材料科学与工程, 2009,25(1):90-93.罗文波, 唐欣, 李其抚. 物理老化对玻璃态高聚物非线性蠕变行为的影响. 固体力学学报, 2008,29(1):104-108.罗文波, 谭江华. 橡胶弹性材料的一种混合本构模型. 固体力学学报, 2008,29(3):277-281.谭江华, 罗文波. 橡胶材料分子链网络本构模型的研究进展. 材料导报, 2008,22(7):31-34.肖华明, 吴国忠 , 罗文波. g射线辐照对PA6/PTFE合金吸水与力学性能的影响. 材料科学与工艺, 2008,16(6):759-762.王初红, 罗文波, 赵荣国, 唐欣. 非线性粘弹性高分子材料长期蠕变行为的加速测试技术. 高分子材料科学与工程, 2007,23(2):218-221,226.肖华明, 罗文波, 吴国忠, 赵荣国. PTFE/PA6和PTFE/PA66共混物吸水性及流变行为实验研究. 高分子材料科学与工程, 2007,23(2):179-182.罗文波,唐欣,谭江华,赵荣国.流变材料长期力学性能加速表征的若干进展. 材料导报,2007,21(7): 8-10,19.王初红, 罗文波, 赵荣国, 唐欣. 应力对聚丙烯蠕变行为的时间-温度等效性的影响. 湘潭大学自然科学学报, 2006,28(4):31-34.肖华明, 罗文波. PA6/PTFE和PA66/PTFE的力学性能和熔融行为的实验研究. 湖南工程学院学报, 2006,16(3):38-41.贺广零,罗文波,卢晋福,桂海林. 宽板弯曲成形过程中的板厚变化规律. 北京联合大学学报, 2006,20(1):27-30.江荧, 罗文波, 等. 关于理想塑性板材弯曲变薄理论解的矛盾及原因分析. 塑性工程学报, 2006,13(1):26-28.余敏, 罗迎社, 罗文波, 彭相华 等. PVC非线性粘弹性行为的研究. 湖南工程学院学报. 2006,16(2):32-34.罗文波,杨挺青,等. 高聚物自由体积与温度和应力水平的相关性. 高分子材料科学与工程, 2005,21(3):11-15.胡成武,罗文波,彭炎荣.锥形凹模缩口力的理论计算与试验验证.中国工程科学,2005,7(6):54-56.罗文波,刘文娴,杨挺青,王霞瑜. 一种高聚物银纹损伤演化的实验研究. 固体力学学报, 2004,25(2):171-175.罗文波,杨挺青. 扩展裂纹尖端的塑性热耗散与温度场. 应用力学学报2004,21(1): 129-133.罗文波. 宽板塑性弯曲成形过程中的板厚变化规律. 力学与实践, 2004,26(3):46-47.胡成武, 罗文波, 彭炎荣. 变薄拉深力的两种理论解及其比较. 塑性工程学报,2004, 11(1):36-38.江荧,罗文波,彭定,等. 关于宽板塑性弯曲变薄理论解的讨论. 金属成形工艺, 2004,22(3):30-32.彭炎荣,罗文波,李名望,江荧,彭定. V形件弯曲凹模最小深度的确定. 模具技术, 2004(4): 33-35,58.李名望,彭炎荣,罗文波. V形件弯曲变形过程分析及弯曲凹模深度的计算. 塑性工程学报,2004,11(3): 73-76.罗文波,杨挺青. 受载高聚物裂尖的损伤和银纹化. 力学学报2003,35(5):553-560.彭炎荣,江荧,段继承,李兆飞,罗文波. 理想塑性及线性硬化板材弯曲成形的变薄规律. 塑性工程学报, 2003,10(3): 22-25.罗文波. 一类弹塑性损伤材料的切线模量. 湘潭大学自然科学学报, 2003, 25(4):41-44.罗文波, 杨挺青. 固态高聚物的应力松弛行为. 高分子材料科学与工程, 2002,18(2): 97-99.罗文波, 杨挺青. 脆性高聚物的银纹化增韧设计. 材料科学与工程, 2002,20(3):422- 424.颜志军, 罗文波, 张平. 高聚物银纹断裂的研究现状. 高分子材料科学与工程, 2002, 18(5):41-44.罗文波, 杨挺青, 安群力. 非线性粘弹体的时间-温度-应力等效原理. 固体力学学报, 2001,22(3):219-224.罗文波,杨挺青,张平.高聚物细观损伤演化的研究进展.力学进展,2001,31(2):264-275.罗文波,杨挺青,张平. 高聚物银纹化的研究进展. 材料导报. 2001(3):46-48.罗文波. 关于“平面纯剪切大变形等效应变分析”一文的讨论. 塑性工程学报,2001,8(1): 8,12.郭艳伶,罗文波,李应明,彭炎荣. 拉延-翻孔复合变形规律及其控制. 锻压技术,2001,26(3):22-25.赵荣国,罗文波,张淳源. 聚合物应力松弛行为的过应力模型. 湘潭大学自然科学学报, 2001,23(1):37-40.罗文波,胡云贵,胡自化等. 圆柱体平板间镦粗的热力耦合分析.塑性工程学报,2000,7(1): 64-69.罗文波,喻青松.含孔洞聚合物材料破坏过程中的热量生成. 高分子材料科学与工程,15(6),1999:138-141.罗文波,罗中华,彭炎荣. Mises圆形屈服轨迹图及其在板料成形中的应用. 锻压技术, 1999(6): 23-27.罗中华,罗文波,彭炎荣. 一种高精度有心扇形滑移线场的近似解析解. 锻压技术24(1),1999:43-45.胡自化,罗文波,等. 塑性有限元网格重分系统基于AutoCAD的二次开发. 金属成形工艺,17(5),1999:44-46.胡自化,罗文波,彭炎荣. 基于Visual Basic数控蓝图编程系统的研制. 机械与电子,1999(2):45-48.胡自化,罗文波,等. 基于AutoCAD数控图形自动编程系统. 组合机床与自动化加工技术1999(2):35-37,45.郭燕伶,罗文波,罗中华等. 圆孔变薄翻边力的计算. 锻压技术, 1998,23(3): 23-25.郭燕伶,罗文波. 变薄翻边力的主应力解法. 湘潭大学自然科学学报, 1998,20(1):115-117.郭燕伶,罗文波,彭炎荣. 正挤凹模理想轮廓设计. 模具工业, 1998(3):29-32.罗文波. 含缺陷物体形变过程中的能量耗散及其分形分析. 湘潭大学自然科学学报, 1997,19(4):26-30.彭炎荣,罗文波,林启权. 塑性成形中的切向加载及其功率计算. 锻压技术,1996,21(3): 28-31.
营销策划论文参考文献
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在当今能源越来越缺少的社会上，能源与节能技术是不可缺少的。下面我给大家分享一些能源与节能技术论文，大家快来跟我一起欣赏吧。
新能源汽车节能技术的应用
摘 要 伴随着第二次工业革命发展，汽车行业如雨后春笋迅速的成长，但汽车在给人们出行带来方便的同时资源和环境也付出了巨大的代价。汽车的生产和使用需要大量的钢材和石油，而制成钢材的原材料和石油是不可再生资源，因此面对汽车的大量生产这些不可再生的能源将会逐步的枯竭。所以对新能源汽车的开发与节能技术的研究对减少使用不可再生资源有重大的意义。
关键词 新能源车;节能技术;应用
中图分类号TU5 文献标识码A 文章 编号 1674-6708(2013)95-0191-02
0引言
当今社会经济和科技在不断的快速发展的同时能源消耗太大造成能源不断的枯竭与环境污染严重等问题日益明显。如今全世界各个地方都在提倡节能、减排。绿色环保则成了当今社会上的主体。如今汽车行业已经成为世界上最大的能源消耗和污染行业之一。而要解决能源消耗与环境污染问题就应该先从汽车行业抓起，减少能源消耗和污染。
1汽车的节能技术
1.1混合动力技术
混合动力一般指由汽油、柴油与电能混合在仪器所形成的动力。这项技术的关键是混合动力系统。混合动力系统关系着整个车的性能。再经过多年混合动力研究的基础上，将原来的点火装置转变为由电动马达作为发动机的辅助动力来驱动汽车。由原来的离散结构向着一体化结构发展。也就是将发动机和电机与变速箱结合在一起。在启动的时候辅助发动机的电动马达可以产生很强的动力，也可以在汽车高速平稳的行驶时间段内减少发动机的出力减少油耗。而且混合动力技术能够对能量进行回收。在制动的时候，能够对热量进行转变吸收。
混合动力技术的分类可分为两类一是联结方式二是混合度;联结式分类是根据混合动力的驱动方式进行分的，其中联结式分类又分为了3种：1)串联式混合动力系统是由电能转化为动能从而驱动车轮转动，其中的电力是由内燃机带动发电机来引起的;2)并联式的混合动力系统区中的驱动系统内有两套，并且两套的驱动系统能够可以相互协调来共同完成驱动车辆，当然也可以使用单独的驱动系统来驱动车辆。这样的并联式混合驱动系统能够使车辆适用于更为复杂的路况;3)混联式混合驱动系统可以根据不同的路况来临时调节内部机器的输出功率的原因是因为它的内部中的内燃机和电机有自己的一套机械变速箱而且混合动力系统还可以分为以下4类：1)微混合动力系统该系统可以有效的防止电动机的不运转从而增加油耗和对环境的污染。对发动机的启动和停止进行控制;2)轻混合动力系统，而这种系统的主要代表是皮卡车;3)中混合动力系统动力系统采用的是高压机比低混合动力系统更加的灵敏;4)完全混合动力系统的混合度达到50%是未来逐步发展的方向。
1.2高效汽油机、柴油机技术
汽车节能的关键是内燃机的技术。在内燃机节能技术方面，应该从这几个方面讨论， 第一是汽油机直喷技术，稀薄和分层燃烧技术;第二是柴油机的高压喷射技术;第三是柴油机的多次喷射技术;第四是可变气门技术;第五是废气涡轮增压技术。
1.3高效载重汽车的发动机技术
目前我国载重汽车品种少，技术还很落后。发展高效的载重汽车，是在现代物欲横流的形势下，提高运输的效率，降低汽车用能源消耗的重要一步。因此，国家应重点支持这种高效载重汽车的开发和产业化发展。
1.4轿车、轻型车的柴油化技术
实现节能的重要途径是柴油化，随着汽车以很快的速度进入家庭，我们应该十分注重这项技术。不断的开发而且要有质量的保证。这样的话就减少了对能源的开发。实现了节能减排。
2新能源汽车节能技术的应用
2.1混合动力汽车
混合动力一般指由汽油、柴油与电能混合在仪器所形成的动力车型。这样能有效的改善燃油和功率输出低的车型。根据其不同，主要又可以分为汽油混合动力和柴油混合动力两种。他的优点是：1)采用混合动力后可以增加汽车内部机器功率的输出和减少耗油量。当大功率内燃机功率不足时，可由电池来补充，同时电池也可以得到充电，所以其行程和普通汽车是一样的;2)因为使用电池，可以方便地回收以便循环使用;3)在市中心人流量大的地方，完全用电池单独驱动，实现“零”排放;4)可以在现有的加油站加油，不必再投资建设新的加油站;5)用户可以让电池在延长寿命和降低成本的基础上保持良好的工作状态。
2.2纯电动汽车
纯电动汽车是直接采用电机作为驱动器，是全部以电力作为汽车的驱动力这种车的难点在于电力的储存技术。传统汽车消耗石油等不可再生能源造成能源消耗和环境污染，而电能可以从核能、水力和风力等可再生能源中获得且无污染。电动汽车还可以利用在其空余的时间进行充电，使发电设备日夜都能充分使用，大大提高它的行驶效率。由于这些优点，电动汽车的应用成为汽车工业的一个非常关心的问题。对于电动车而言由于建设成本高且基础设施不是一个独立的企业就能够完成的，需要各个企业联合起来与当地政府部门一起努力，才可能大规模的推广。这使得电动汽车的价格非常的高昂，但是与混合动力汽车相比较来说电动汽车的技术简单而且成熟且操作方便，且只要有足够的电力就能驱动汽车且充电方便。但是不足就是电动车所使用的蓄电池的蓄电能力不足存储的电量少，且构建电池的原材料成本高还没有形成一定的经济规模，所以购买价格高。
2.3燃料电池汽车
燃料电池汽车是以液化石油气(LPG)和压缩天然气为燃料，采用先进的电子控制技术和高性能的污染净化装置来减少污染。而且经过有机材料的化学反应产生的电流作为汽车的驱动力。
近年来燃料电池技术已经取得了重大的突破。燃料电池汽车，零排放，而且减少了机油泄漏带来的水污染和温室气体的排放等问题，还提高了燃油经济和发动机燃烧效率，运行平稳，没有噪声。
2.4氢动力汽车
氢动力汽车是真正实现零排放的，排放出来的是纯净水，没有任何污染。
但是氢燃料电池成本高，而且发展氢燃料的存储和运输按照技术条件很难实现，还有就是氢气的提取需要通过电解水，否则就不能从根本上降低二氧化碳排放。
这项技术虽然实施起来困难，但是随着新能源技术的不断发展，一定会得以解决实现。
3发展前景
随着国家政府部门的不断指引，各项政策的不断支持，新能源汽车的应用有很大的发展前景，新能源汽车节能技术的应用也会越来越广泛，并且应用在人们的日常生活中，给人们的生活带来很大的便利。通过不断的发展新的技术，以最低的成
本换取最大的经济效益，也将会引领新能源汽车走上一个更新，更广阔的台阶。
4结论
科学技术永远是第一生产力。汽车的迅猛发展，人们素养的不断提高，在大力提倡生态文明建设，打造美丽中国的时代背景下，人们对环境的要求会越来越高。
更加环保的的汽车会越来越受到人们的欢迎。而新能源的开发会越来越重要，那么新能源汽车节能技术的应用会越来越广阔，越来越受到人们的重视。
时代总是在不断的发展，科技也不断在进步。新能源汽车节能技术的应用将会备受重视。
参考文献
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[4]邵毅明.汽车新能源与节能技术，2008-3-1.
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Sensorless torque control scheme of
induction motor for hybrid electric vehicle
Yan LIU 1,2, Cheng SHAO1
(1.Research Institute of Advanced Control Technology, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024, China;
2.School 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 variation.The 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.
