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人工智能技术在葡萄栽培中的应用Simona-ioAnaMărculescu1，Alexandru Badea 1,2，răzvanIonuțteodorescu 1，mih
Application of Artificial Intelligence Technologies in Viticulture Simona-Ioana Mărculescu 1, Alexandru Badea 1,2, Răzvan Ionuț Teodorescu 1, Mihaela Begea 1,3, Mihai Frîncu 1, Iuliana Diana Bărbulescu 1 1 University of Agronomic Sciences and Veterinary Medicine of Buharest, 59 Mărăști，59 Boulevard，11464，布加勒斯特，罗马尼亚，电子邮件：simona.marculescu19@gmail.com，alexandru.badea@rosa@rosa@rosa.ro; razvan.iteodorescu@gmail.com; Mihaela.begea@gmail.com Frincumihai118@yahoo.com, barbulescuDia@yahoo.com 2 Romanian Space Agency, 21-25 Mendeleev Street, 010362 Bucharest, e-mail: alexandru.badea Engineering, 313 Splaiul Independentei, 060042 Bucharest, Romania, e-mail: mihaela.begea@gmail.com对应作者：mihaela.begea@gmail.com，barbulescuvia@yahoo.com，
已发布版本的引用 (APA)：Alilou, M., Azami, H., Oshnoei, A., Mohammadi-ivatloo, B., & Teodorescu, R. (2023)。分数阶控制技术
摘要：为了应对日益严重的能源危机和温室气体排放，全球能源革命加速了需求侧可管理能源系统的利用，例如风力涡轮机、光伏板、电动汽车和储能系统。可再生能源单元和储能系统的控制系统对其性能有很大影响，并且绝对影响整个电网的效率。经典控制器基于整数阶微分和积分，而分数阶控制器具有改变阶数以更好地建模和控制系统的巨大潜力。本文对可再生能源单元和储能设备的能源系统进行了全面的回顾。对各种论文进行了评估，并介绍了它们的方法和结果。此外，还提到了分数阶方法的数学基础，并根据不同的参数对各种研究进行了分类。还使用其数学公式解释了分数阶微积分的各种定义。不同的研究和数值评估表明，分数阶技术在估计、控制和改善各种运行条件下的能源系统性能方面具有适当的效率和准确性，因此分数阶方法的平均误差明显低于其他方法。
计划第1 /11年12月11日 /星期三< / div>
13:40-14：00 Cristian M. Teodorescu（罗马尼亚国家材料研究所，美国国家材料研究所）在罗马尼亚国家材料物理研究所使用同步加速器辐射
引用发布版本（APA）：Zheng，Y.，Che，Y.，Hu，X.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2024）。锂离子B
摘要 - 锂离子电池在电动汽车中的大规模应用需要细致的电池管理，以确保车辆的安全性和性能。温度在锂离子电池的安全性，性能和寿命中起着重要作用。因此，电池管理系统应及时监控电池的温度（SOT）。由于电动汽车的机载温度传感器有限，大多数电池的SOT必须通过其他测量的信号（例如电流和电压）估算。为此，本文通过用机器学习将基于物理的热模型梳理，开发了一种准确的方法来估计电池的表面温度。使用集团的质量热模型来提供机器学习的电池温度的先验知识。与温度相关的特征（例如内部电阻）实时提取，并将其作为补充输入中馈入机器学习框架，以提高估计的准确性。将卷积神经网络与长期短期记忆神经网络相结合的机器学习模型已与热模型依次集成，以了解模型输出与实际温度值之间的不匹配。已针对实验结果进行了验证，与常规的基于纯热模型和纯数据驱动的方法相比，准确性提高了79.37％和86.24％。
引用发布版本（APA）：Che，Y.，Zheng，Y.，Sui，X。，＆Teodorescu，R。（2023）。基于自我
健康状态（SOH）估计在智能电池健康预后和管理中起关键作用。然而，泛化，缺乏标记的数据以及老化期间未使用的测量仍然是准确的SOH估计的主要挑战。为此，本文提出了一个自制的学习框架，以提高电池SOH估计的性能。与传统数据驱动的方法不同，这些方法依赖于从众多电池单元中获得的相当大的训练数据集，使用有限的标记数据可以实现准确且可靠的估计。首先应用了基于过滤器的数据预处理技术，该技术能够在动态充电专用条件下提取部分容量 - 电压曲线。无监督的学习用于通过自动编码器解码器从未标记的数据中学习老化特征。学习的网络参数被转移到下游SOH估计任务，并以很少的稀疏标记数据进行了调整，从而提高了估计框架的性能。所提出的方法已在不同的电池化学，格式，操作条件和环境中进行了验证。只能通过最初20％的生命周期中的三个标记数据来保证估计精度，总体错误小于1.14％，并且所有测试场景的误差分布保持少于4％，并且随着老化的增长而鲁棒性增加。与其他纯监督的机器学习方法进行比较证明了该方法的优越性。2023作者。在各种情况下，这个简单且数据效果的估计框架在现实世界应用中有承诺。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和Science Press发布，这是CC下的开放访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
A. 托马斯、T. 卡尔森
Morbidi, F.、Devigne, L.、Teodorescu, CS、Fraudet, B.、Leblong, E.、Carlson, T.、...Ragot, N. (2022)。下一代智能轮椅的辅助机器人技术：协同设计和模块化以改善用户的生活质量
引用出版版本（APA）：Christian，M.，Curse，A.，Jensen，P.G.，Theodorescu，R。，＆Larsen，K。（2023）。 SOC/SOT双重平衡
摘要 - 电动汽车中的电池包由电池管理系统管理，这些电池管理系统会影响包装中的电池状态，在这些系统中，此类系统在研究中受到了很多关注。最近，平衡细胞之间的脾气已成为研究主题。在我们的工作中，我们考虑了一个双平衡问题，我们旨在平衡充电状态和温度的两个参数。我们考虑一个智能电池组，可以绕过单个单元格，这意味着没有电流往返或从单元格，这使得单元在电池不充电或放电时冷却。此外，智能电池组可以估计每个单元的特性，进而可以用来定义单元格和电池组行为的模型。我们使用电池组的模型进行实验，其中每个细胞的配置都作为衰老的效果。对于具有异质细胞的这样的包装，我们在Uppaal Stratego中使用Q学习来合成一个控制器，该控制器最大化在平衡状态下所花费的时间，这意味着所有单元格的状态彼此之间都在特定的范围内。与两个基于阈值的控制器相比，我们在两个方面都有显着改善，这些控制器平衡了充电状态或温度状态。合成的控制器仅在1-4％的时间之间，温度在15-20％的时间之间是不平衡的。基于阈值的控制器的充电状态不平衡，多达37％的时间，或者在温度的时间内是44％的时间。最后，电荷状态和温度的最大变化减少。索引术语 - 启动电池组，数字双胞胎，SOC和SOT，双平衡，增强学习
引用发布版本（APA）：Curse，A.，Souri，H.，Zheng，Y.，Sui，X.，Oshnoi，A.，Weinreich，N。，＆Theodorescu，R。（2023）。 li-ion ba
摘要 - 电池数字双胞胎（BDT）是一种现代工具，将用于未来的智能电池管理系统（BMS），用于锂离子电池（LIB），这是由于当前技术向智能电池（SB）过渡，并具有细胞水平的信息和电源处理能力。BDT可以根据给定温度和衰老状况的阻抗模型预测电压输出，并且该信息可用于高级状态估计，包括无传感器温度状态（SOT），健康状况（SOH）和健康管理。本文提出了一种适用于智能电池系统的在线阻抗估计方法，其中包括一个旁路设备，可以切换以用不同的频率激发电池阻抗，并对负载的最小影响。根据对动态电流曲线的电压响应的准确性，比较了BDT中使用的阻抗模型的性能。
已发表版本的引用（APA）：Che, Y., Zheng, Y., Wu, Y., Sui, X., Bharadwaj, P., Stroe, D.-I., Yang, Y., Hu, X., & Teodorescu, R. (2022)。那
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34 35应当应解决36 37 Mohammed A. Mostajo-Radji 38活细胞生物技术发现实验室39基因组学院40加利福尼亚大学圣克鲁斯大学41 2300 Delaware Ave Ave 42 Santa Cruz，CA，95060，95060 43 United States 44