CN113138584A - 一种生物反应器数据管理和远程控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种生物反应器数据管理和远程控制系统及方法，包括：生物反应器、主控PLC、单板控制机、本地上位机、云服务器、远程上位机，所述生物反应器上设置有发酵数据采集单元，所述主控PLC与所述生物反应器连接，所述主控PLC与所述发酵数据采集单元连接，所述单板控制机与所述主控PLC连接，所述本地上位机与所述单板控制机通信连接，所述云服务器与所述单板控制机通信连接，所述远程上位机与所述云服务器通信连接。搭建在单板控制机上的第一Web服务器，可使用本地上位机访问查看设备的状态和过程参数，并操作设备。搭建在云服务器上的第二Web服务器，可使用远程上位机访问查看设备的状态和过程参数，并操作设备。

Description

一种生物反应器数据管理和远程控制系统及方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，特别涉及一种生物反应器数据管理和远程控制系统及方法。

背景技术

发酵技术历经千年，从最早手工作坊式的生产，发展到现在大规模工业化集成式生产。随着生物反应器的不断更新发展、可检测的参数越来越多，发酵过程产生的数据呈爆发式的增长。早期采用纸质文档记录数据，并采用人工整理分析数据，不仅效率低，且数据容易遗失，造成大量宝贵的原始数据无法得到有效的管理和利用。因此，生物反应器生产企业开发了发酵数据管理和控制系统。

目前，已开发的发酵数据管理和控制系统都是安装在本地上位机上，通过局域网连接生物反应器主控PLC，可接收PLC产生的数据并存储在本地上位机上。同时可通过上位机发送指令至PLC，实现本地上位机对生物反应器的控制。但这种控制方式存在以下问题：(1)数据的展示和控制指令的发送只能在本地上位机上完成，无法实现远程数据调取和控制指令发送，这要求操作人员必须在生产现场24小时不间断值守；(2)上位机软件安装过程复杂，涉及许多专业的计算机软件知识，普通用户无法胜任，导致其推广困难；(3)现有的控制系统所有的控制功能都是固定的，客户后期很难修改或扩展控制功能。

发明内容

本发明的目的在于至少解决上述提出的问题之一，为实现本发明的目的，本发明采用以下技术方案：一方面，提出一种生物反应器数据管理和远程控制系统，包括：生物反应器、主控PLC、单板控制机、本地上位机、云服务器、远程上位机，所述生物反应器上设置有发酵数据采集单元，所述主控PLC与所述生物反应器连接用于获取设备状态信息并对生物反应器的运行进行控制，所述主控PLC与所述发酵数据采集单元连接用于采集生物反应器的过程参数，所述单板控制机与所述主控PLC连接用于获取生物反应器的设备状态信息和过程参数以及通过主控PLC对生物反应器进行控制，所述本地上位机与所述单板控制机通信连接，所述云服务器与所述单板控制机通信连接，所述远程上位机与所述云服务器通信连接。

进一步的改进在于，所述单板控制机设置有本地数据库，所述单板控制机将获得的设备状态信息和过程参数储存于所述本地数据库中，所述单板控制机搭建有第一Web服务器，所述本地上位机通过局域网访问单板控制机上的第一Web服务器，调取所述本地数据库中存储的数据进行数据展示和分析。

进一步的改进在于，所述第一Web服务器设置有第一控制系统，所述第一控制系统用于直接向所述主控PLC发送控制指令，实现对所述生物反应器的本地控制。

进一步的改进在于，所述云服务器设置有云端数据库，所述单板控制机搭建有物联网终端设备客户端，用于按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数，所述云服务器将获取的设备状态信息和过程参数保存于所述云端数据库中，所述云服务器搭建有第二Web服务器，所述远程上位机通过互联网访问所述云服务器上的所述第二Web服务器，调取所述云端数据库中存储的数据进行远程数据展示和分析。

进一步的改进在于，所述第二Web服务器设置有第二控制系统，所述第二控制系统用于利用MQTT协议推送控制指令至所述单板控制机上，再通过以太网将控制指令发送至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。

进一步的改进在于，所述云服务器中设置有发酵故障早期预警模块，所述发酵故障早期预警模块的具体工作过程为：首先利用分类算法建立模式识别器，将过程参数中的关键在线参数传入所述模式识别器，所述模式识别器将会返回一个表征发酵状态是否正常的统计量，对于正常的、无潜在故障的发酵过程而言，这一统计量始终处于合理的范围内，而在故障发生时，这一统计量会发生偏离。

进一步的改进在于，所述云服务器中设置有发酵性能关键指标智能监测模块，所述发酵性能关键指标智能监测模块的具体工作过程为：利用云服务器上集成的拟合算法，以多个发酵批次中的对待监测的发酵性能关键指标具有较大影响的过程参数和待监测的发酵性能关键指标数据作为训练数据，训练发酵过程模型，拟合过程参数与待监测的发酵性能关键指标之间的非线性函数关系，将实时发酵批次中采集到的最新过程参数输入所述模型中，即可对待监测的发酵性能关键指标进行在线预测。

进一步的改进在于，所述单板控制机为树莓派、Onion Omega2+、NVIDIA JetsonNano Developer Kit、ASUS Tinker Board S中的任意一种，所述本地上位机和远程上位机为PC机、手机、平板电脑中的任意一种。

另一方面，提出一种生物反应器数据管理和远程控制方法，包括：

单板控制机获取主控PLC接收的生物反应器的设备状态信息和过程参数并保存于本地数据库中用于供本地上位机通过访问单板控制机上的第一Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过物联网终端设备客户端按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数用于保存于云端数据库中供远程上位机通过访问云服务器上的第二Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过第一Web服务器上的第一控制系统向主控PLC发送控制指令实现对生物反应器的本地控制，和/或单板控制机接收第二Web服务器上的第二控制系统推送的控制指令并转发至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。

进一步的改进在于，所述数据展示和分析的具体方法包括：

实时批次的参数曲线监控和比较：将单一实时发酵批次的多项参数在同一个曲线图内展示，通过对参数变化规律的观察判定发酵状态，从而对发酵过程实施合理地操作，将不同实时发酵批次的同一种关键参数在同一个曲线图内展示，帮助操作人员把握关键参数对于发酵性能的影响；

发酵过程关键参数的分析：分析发酵性能对不同过程参数的敏感性，以确定对发酵性能影响最大的过程参数，即关键参数；

历史批次的多参数曲线比较、发酵批次之间的差异性分析：将多个历史批次的相同关键参数在同一个曲线图内展示，通过比较一个或一组关键参数的变化规律与各批次发酵性能差异之间的关系，寻求更合理的参数控制水平，提高发酵性能。

本发明的有益效果：

(1)本发明的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，单板控制机与主控PLC之间的通信参数可根据第一Web服务器的管理员用户页面灵活配置，实现单板控制机与来自不同生产厂家的各类设备间的无缝对接。

(2)本发明的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，搭建在单板控制机上的第一Web服务器，可使用本地上位机上的网页浏览器，通过局域网访问，即可查看设备的状态和过程参数。这有别于传统的C/S架构发酵上位机软件，这类软件需要用户在PC机上安装完整部署完整的客户端程序和数据库管理软件，软件安装过程要求操作人员具备较高的计算机软件基础知识，而普通用户显然无法满足这一要求，严重制约了C/S架构型上位机软件的推广效率。而本发明的一种生物反应器数据管理和远程控制系统可有效避免这一问题，降低终端用户使用软件的门槛。

(3)本发明的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，在单板控制机上使用Python语言开发物联网终端设备客户端，按照一定时间间隔向云端Broker推送设备状态信息以及过程参数。而传统的数据管理系统则是将数据存储在上位机硬盘中，硬盘装满后只能删除原有数据或扩增硬件，费时费力。同时云端数据库存储的方式可以实现远程上位机随时访问调取数据，这也是传统硬盘存储数据无法实现的。

(4)本发明还能实现控制方式的扩展，通过调取用户存储在本地数据库和云端数据库中的数据，设置发酵故障早期预警模块、发酵性能关键指标智能监测模块等个性化的模块，这些模块可直接在已有控制系统中使用，以满足用户对于发酵过程的个性化控制需求。而传统控制系统必须在出厂前已完成所有控制功能的开发，出厂安装到上位机上后其功能无法修改或扩展。

附图说明

图1为本发明一种生物反应器数据管理和远程控制系统结构示意图；

图2为本发明实施例二中的发酵故障早期预警模块的工作过程示意图；

图3为本发明实施例三中的发酵性能关键指标智能监测模块的工作过程示意图；

图4为本发明实施例四中的发酵过程优化控制模块的工作过程示意图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明创造的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明创造。本说明书中使用的命名术语可用于说明各种构成要素，但是这些构成要素不受这些术语的限定。使用这些术语的目的仅在于将一个构成要素区别于其他构成要素。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接连接，可以说两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明的具体含义。下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例一：

请参考附图1，本发明实施例一提出一种生物反应器数据管理和远程控制系统，包括：生物反应器、主控PLC、单板控制机、本地上位机、云服务器、远程上位机，所述生物反应器上设置有发酵数据采集单元，所述主控PLC与所述生物反应器连接用于获取设备状态信息并对生物反应器的运行进行控制，所述主控PLC与所述发酵数据采集单元连接用于采集生物反应器的过程参数，所述单板控制机与所述主控PLC连接用于获取生物反应器的设备状态信息和过程参数以及通过主控PLC对生物反应器进行控制，所述本地上位机与所述单板控制机通信连接，所述云服务器与所述单板控制机通信连接，所述远程上位机与所述云服务器通信连接。

具体地，所述单板控制机优选为树莓派，在本发明的其它实施例中，也可以为Onion Omega2+、NVIDIA Jetson Nano Developer Kit、ASUS Tinker Board S等同类产品中的任意一种，当然，本发明不限于以上类型的单板控制机，只要能实现本发明相同功能即可。优选地，所述本地上位机和远程上位机均为PC机，在本发明的其它实施例中，也可以为手机、平板电脑中的任意一种。

具体地，在本实施例的一个优选中，将连接生物反应器的主控PLC的CPU模块通过以太网连接到所述单板控制机上，在单板控制机上使用Python语言编写PLC通信程序，利用snap7软件模块实现单板控制机与主控PLC之间的通信连接。另外，单板控制机与主控PLC的通信方式不仅限于snap7，还可以是Modbus、OPC-DA、OPC-UA、RS485、RS232等主流的通信方式，本发明不做具体的限定。

具体地，在本实施例中，所述单板控制机设置有本地数据库，所述单板控制机将获得的设备状态信息和过程参数储存于所述本地数据库中，所述单板控制机搭建有第一Web服务器，所述本地上位机通过局域网访问单板控制机上的第一Web服务器，调取所述本地数据库中存储的数据，进而查看设备状态信息，分析过程参数，实现数据展示和分析的基本功能。

具体地，在本实施例中，所述第一Web服务器设置有第一控制系统，所述第一控制系统用于直接向所述主控PLC发送控制指令，实现对所述生物反应器的本地控制。优选地，所述第一Web服务器是使用Python语言在所述单板控制机上搭建的。

具体地，所述的单板控制机与主控PLC之间的通信参数，可通过所述第一Web服务器的管理员用户页面灵活配置，实现单板控制机与来自不同生产厂家的各类设备间的无缝对接，可供选择的通信参数可以包括变量数据类型、变量所对应的寄存器分区和地址、变量所对应的DB块编号和地址等。

具体地，在本实施例中，所述云服务器设置有云端数据库，所述单板控制机搭建有物联网终端设备客户端，用于按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数，所述云服务器将获取的设备状态信息和过程参数保存于所述云端数据库中，所述云服务器搭建有第二Web服务器，所述远程上位机通过互联网访问所述云服务器上的所述第二Web服务器，调取所述云端数据库中存储的数据，实现远程数据展示和分析的基本功能。

优选地，所述设备状态信息和过程参数是推送至云服务器的云端Broker。

具体地，本地数据库和云端数据库的结构是根据发酵数据(例如溶解氧浓度、温度、呼吸商、细胞浓度等)特征而设计，提供了按照发酵批次保存数据的功能，用户可根据发酵批次的特征对数据进行检索，从而在海量数据中快速获取满足一定要求的数据，用于后续的数据分析。

具体地，第二Web服务器采用与第一Web服务器完全相同的网页面设计，并采用响应式布局，可根据显示器尺寸大小自动调整页面布局，适用于不同类型上位机设备访问。第二Web服务器的Web页面同样提供和第一Web服务器一样的数据展示和分析的基本功能，用户可以在远程完成对数据的调取和分析。

具体地，在本实施例中，所述第二Web服务器设置有第二控制系统，所述第二控制系统用于利用MQTT协议推送控制指令至所述单板控制机上，再通过以太网将控制指令发送至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。

具体地，在本发明的另外一些实施例中，所述第一控制系统和第二控制系统的控制方式主要包括人工手动输入控制参数和根据发酵共性规律所编写的自动控制程序。其中发酵共性规律是指绝大多数发酵过程都具有的规律，如碳源消耗速率与产热呈现正相关性、呼吸商与TCA循环代谢通量呈现正相关性、碳源匮乏会引起发酵液pH值和溶解氧浓度同时升高等。

具体地，在本实施例中，所述本地数据库和云端数据库的结构是根据发酵数据特征而设计，提供了按照发酵批次保存数据的功能，用户可根据发酵批次的特征对数据进行检索，从而在海量数据中快速获取满足一定要求的数据，用于后续的数据分析。

具体地，在本实施例中，所述发酵数据采集单元包括多个传感器。所述多个传感器用于采集过程参数，而所述多个传感器的具体类型可根据实际的发酵情况而设置，例如可以包括温度传感器、PH传感器、溶解氧浓度传感器等。

本发明实施例还提出一种生物反应器数据管理和远程控制方法，

包括：

单板控制机获取主控PLC接收的生物反应器的设备状态信息和过程参数并保存于本地数据库中用于供本地上位机通过局域网访问单板控制机上的第一Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过物联网终端设备客户端按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数并保存于云端数据库中用于供远程上位机通过互联网访问云服务器上的第二Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过第一Web服务器上的第一控制系统向主控PLC发送控制指令实现对生物反应器的本地控制，和/或单板控制机接收第二Web服务器上的第二控制系统推送的控制指令并转发至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。这样，既可以实现对生物反应器的本地控制，也可以实现对生物反应器的远程控制。

具体地，在本实施例中，所述数据展示和分析的基本功能包括：

实时批次的参数曲线监控和比较：将单一实时发酵批次的多项参数在同一个曲线图内展示，操作人员通过对参数变化规律的观察判定发酵状态，从而对发酵过程实施合理地操作，将不同实时发酵批次的同一种关键参数在同一个曲线图内展示，帮助操作人员把握关键参数对于发酵性能的影响；

发酵过程关键参数的分析：分析发酵性能对不同过程参数的敏感性，以确定对发酵性能影响最大的过程参数，即关键参数；

历史批次的多参数曲线比较、发酵批次之间的差异性分析：将多个历史批次的相同关键参数在同一个曲线图内展示，通过比较一个或一组关键参数的变化规律与各批次发酵性能差异之间的关系，寻求更合理的参数控制水平，提高发酵性能。

实施例二：

请参考附图1、附图2，本发明实施例二提出一种生物反应器数据管理和远程控制系统，与上述实施例一中的一种生物反应器数据管理和远程控制系统基本相同，不同的是：本实施例所述云服务器中还设置有用于发酵故障早期预警的发酵故障早期预警模块，所述发酵故障早期预警模块的具体工作过程为：首先利用分类算法建立模式识别器，将过程参数中的关键在线参数传入所述模式识别器，所述模式识别器将会返回一个表征发酵状态是否正常的统计量，对于正常的、无潜在故障的发酵过程而言，这一统计量始终处于合理的范围内，而在故障发生时，这一统计量会发生偏离。

具体地，所述分类算法可以是支持向量机分类算法、模糊推理和人工神经网络等，当然，本发明不限于以上分类算法，还可以是其它的分类算法，本领域技术人员可以根据实际需要选择。

具体地，发酵故障(如营养物质过量、营养物质不足等)发生早期，仅凭借人工观察通常无法在复杂的过程数据中捕捉到故障信息。只有发酵故障严重到一定程度时，才可以被操作人员观察到。而此时，故障已经无法排除，发酵的失败已经不可避免，造成人力、能源以及原料的巨大浪费。因此有必要设置发酵故障早期预警模块，

本实施例中，首先利用支持向量机(SVM)分类算法与模糊推理技术建立模式识别器，将过程参数中的关键在线参数(如发酵时间、搅拌转速、通气量、溶解氧浓度、氧气消耗速率、二氧化碳排放速率等)传入所述模式识别器，所述模式识别器将会返回一个表征发酵状态是否正常的统计量，对于正常的、无潜在故障的发酵过程而言，这一统计量始终处于合理的范围内(例如-0.5～0.5)，而在故障发生时，这一统计量会发生偏离，即便是在故障刚刚发生、操作人员尚无法观察到的阶段，这一统计量也会发生明显的偏离，以所述模式识别器的输出值作为故障早期预警的信号，操作人员可以及时发现故障，提前采取补救措施，避免倒罐的损失。

另外，不同发酵过程有不同的典型故障，如毕赤酵母高密度发酵容易出现甲醇浓度过高或过低的故障，谷氨酸生产过程中会出现生物素初始添加量过高或过低的故障。针对不同的发酵过程，利用各自的典型数据训练所述模式识别器，所得的模型识别器可以用于各自发酵过程的故障早期预警，而所述云端数据库中存储的大量数据，可以为所述模式识别器的训练提供数据支持，而训练完成后的模式识别器，也可以通过互联网为不同生产现场的相同生产过程提供服务。

实施例三：

请参考附图1、附图3，本发明实施例三提出一种生物反应器数据管理和远程控制系统，与上述实施例一中的一种生物反应器数据管理和远程控制系统基本相同，不同的是：本实施例所述云服务器中还设置有用于对发酵性能关键指标进行在线预测的发酵性能关键指标智能监测模块，所述发酵性能关键指标智能监测模块的具体工作过程为：利用云服务器上集成的拟合算法(如人工神经网络训练等)，以多个发酵批次中的对待监测的发酵性能关键指标具有较大影响的过程参数和待监测的发酵性能关键指标数据作为训练数据，训练发酵过程模型，拟合过程参数与待监测的发酵性能关键指标之间的非线性函数关系，将实时发酵批次中采集到的最新过程参数输入所述模型中，即可对待监测的发酵性能关键指标进行在线预测。

具体地，以毕赤酵母高密度发酵过程为例，该培养过程的目标产物为重组蛋白，表征该发酵性能的关键指标通常是蛋白活性(如酶活力、抗病毒活性等)。而蛋白活性指标又无法直接通过传感器在线测量，传统的方法只能依靠人工取样、离线测量，测量周期长，导致发酵操作具有极强的滞后性。而本发明可以通过传感器采集、上传、保存多个发酵批次中对发酵性能的关键指标(蛋白活性)具有较大影响的过程参数：温度、氧气消耗速率、二氧化碳排放速率、碳源(甲醇)浓度、碳源(甲醇)消耗速率等，利用云服务器上集成的人工神经网络训练算法，以多个发酵批次中的上述过程参数和发酵性能的关键指标(蛋白活性)数据作为训练数据，训练发酵过程模型，拟合过程参数与蛋白活性之间的非线性函数关系。

至此，基于多发酵批次历史数据的模型构建过程已完成，将实时发酵批次中采集到的最新过程参数输入模型中，即可对蛋白活性进行在线预测。蛋白活性的在线预测值，对于发酵操作具有重要的指导意义。随着系统的运行，数据库中积累的数据越来越多，这些新加入的数据可以继续用来训练预测模型，提高模型的准确性，使得蛋白活性在线预测的结果更加可靠。蛋白活性预测模型存储于云服务器上，可以被权限允许范围内的、不同生产现场的用户通过互联网直接调用，有效提高发酵智能监测模块的推广效率，在短的时间内为更多的用户提供服务。

实施例四：

请参考附图1、附图4，本发明实施例四提出一种生物反应器数据管理和远程控制系统，与上述实施例一中的一种生物反应器数据管理和远程控制系统基本相同，不同的是：本实施例所述云服务器中还设置有用于发酵过程优化控制的发酵过程优化控制模块，在发酵生产进行的过程中，各操作变量(例如温度、pH、溶解氧浓度、底物流加速率等)的数值及操作模式(pH-Stat、DO-Stat、参数顺控等)都会对产物的合成产生明显的影响作用。建立针对关键操作变量的控制器，根据在线状态参数(例如氧气消耗速率、呼吸商等)的数值及变化规律(例如升高、降低、波动)计算出合理的操作变量数值。

而在本实施例中，所述发酵过程优化控制模块的具体工作过程为：首先建立底物流加速率模糊控制器，将溶解氧浓度、搅拌转速、通气量和呼吸商作为控制器的输入参数，根据模糊控制器推导得到的底物流加速率F对发酵过程实施控制，以提高生产性能和稳定性。

同样地，对于不同的发酵过程，需要单独建立底物流加速率模糊控制器或采用不同的控制器参数。而在本实施例中，根据溶解氧浓度、搅拌转速、通气量和呼吸商的数值变化，控制器可以自动推算微生物细胞所处的生理状态以及碳代谢的分布情况，以此为依据来确定合理的底物流加速率F，使得更多的碳源流向目标产物合成的代谢途径中，以获得更高的产量。同理，存储在云服务器上的、针对不同发酵过程的底物流加速率模糊控制器，也可以通过互联网为不同生产现场的发酵生产过程服务。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，包括：生物反应器、主控PLC、单板控制机、本地上位机、云服务器、远程上位机，所述生物反应器上设置有发酵数据采集单元，所述主控PLC与所述生物反应器连接用于获取设备状态信息并对生物反应器的运行进行控制，所述主控PLC与所述发酵数据采集单元连接用于采集生物反应器的过程参数，所述单板控制机与所述主控PLC连接用于获取生物反应器的设备状态信息和过程参数以及通过主控PLC对生物反应器进行控制，所述本地上位机与所述单板控制机通信连接，所述云服务器与所述单板控制机通信连接，所述远程上位机与所述云服务器通信连接。

2.根据权利要求1所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述单板控制机设置有本地数据库，所述单板控制机将获得的设备状态信息和过程参数储存于所述本地数据库中，所述单板控制机搭建有第一Web服务器，所述本地上位机通过局域网访问单板控制机上的第一Web服务器，调取所述本地数据库中存储的数据进行数据展示和分析。

3.根据权利要求2所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述第一Web服务器设置有第一控制系统，所述第一控制系统用于直接向所述主控PLC发送控制指令，实现对所述生物反应器的本地控制。

4.根据权利要求1中所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述云服务器设置有云端数据库，所述单板控制机搭建有物联网终端设备客户端，用于按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数，所述云服务器将获取的设备状态信息和过程参数保存于所述云端数据库中，所述云服务器搭建有第二Web服务器，所述远程上位机通过互联网访问所述云服务器上的所述第二Web服务器，调取所述云端数据库中存储的数据进行远程数据展示和分析。

5.根据权利要求4所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述第二Web服务器设置有第二控制系统，所述第二控制系统用于利用MQTT协议推送控制指令至所述单板控制机上，再通过以太网将控制指令发送至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。

6.根据权利要求1所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述云服务器中设置有发酵故障早期预警模块，所述发酵故障早期预警模块的具体工作过程为：首先利用分类算法建立模式识别器，将过程参数中的关键在线参数传入所述模式识别器，所述模式识别器将会返回一个表征发酵状态是否正常的统计量，对于正常的、无潜在故障的发酵过程而言，这一统计量始终处于合理的范围内，而在故障发生时，这一统计量会发生偏离。

7.根据权利要求1所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述云服务器中设置有发酵性能关键指标智能监测模块，所述发酵性能关键指标智能监测模块的具体工作过程为：利用云服务器上集成的拟合算法，以多个发酵批次中的对待监测的发酵性能关键指标具有较大影响的过程参数和待监测的发酵性能关键指标数据作为训练数据，训练发酵过程模型，拟合过程参数与待监测的发酵性能关键指标之间的非线性函数关系，将实时发酵批次中采集到的最新过程参数输入所述模型中，即可对待监测的发酵性能关键指标进行在线预测。

8.根据权利要求1所述的一种生物反应器数据管理和远程控制系统，其特征在于，所述单板控制机为树莓派、Onion Omega2+、NVIDIA Jetson Nano Developer Kit、ASUS TinkerBoard S中的任意一种，所述本地上位机和远程上位机为PC机、手机、平板电脑中的任意一种。

9.一种生物反应器数据管理和远程控制方法，其特征在于，包括：

单板控制机获取主控PLC接收的生物反应器的设备状态信息和过程参数并保存于本地数据库中用于供本地上位机通过访问单板控制机上的第一Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过物联网终端设备客户端按照一定时间间隔向云服务器推送设备状态信息和过程参数用于保存于云端数据库中供远程上位机通过访问云服务器上的第二Web服务器调取进行数据展示和分析；

单板控制机通过第一Web服务器上的第一控制系统向主控PLC发送控制指令实现对生物反应器的本地控制，和/或单板控制机接收第二Web服务器上的第二控制系统推送的控制指令并转发至所述主控PLC，实现对所述生物反应器的远程控制。

10.根据权利要求9所述的一种生物反应器数据管理和远程控制方法，其特征在于，所述数据展示和分析的具体方法包括：

实时批次的参数曲线监控和比较：将单一实时发酵批次的多项参数在同一个曲线图内展示，通过对参数变化规律的观察判定发酵状态，从而对发酵过程实施合理地操作，将不同实时发酵批次的同一种关键参数在同一个曲线图内展示，帮助操作人员把握关键参数对于发酵性能的影响；

发酵过程关键参数的分析：分析发酵性能对不同过程参数的敏感性，以确定对发酵性能影响最大的过程参数，即关键参数；

历史批次的多参数曲线比较、发酵批次之间的差异性分析：将多个历史批次的相同关键参数在同一个曲线图内展示，通过比较一个或一组关键参数的变化规律与各批次发酵性能差异之间的关系，寻求更合理的参数控制水平，提高发酵性能。

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