AI驱动的生物制造物联网技术研究–FL网络架构设计文献综述

文献综述

文 献 综 述1.前言工业化发展在现阶段已经进入到新的时期，工业物联网成为工业发展的一种趋势，也是智能工厂中的重要部分。

工业物联网可以解决设备的互联互通问题，在设备的监控以及自动化操作方面，工业物联网起到非常重要的作用，也让工业生产的整体水平得到了提升[1]。

随着科技的发展和社会的进步，工业受大数据及互联网乘积效应的影响愈加强烈，制造业顺应了时代的潮流，面临着新的变革[2]。

我国工业领域在物联网的影响下迎来了新的机遇，同时也面临着新的挑战。

目前，工业物联网在生物制造方面的应用也非常广泛，绿色生物制造物联网是其中的一个典型案例，它涉及通信、计算机、自动化、能源等多个学科领域，是用来解决生物制造过程中出现的相关技术问题。

生物发酵过程是现代流程工业中常见的一种生产方式，被广泛应用于医药、酿酒、生化制品等生产[3]。

由于生物发酵过程机理复杂，数据重复性较差，很难用确定性数学模型来描述，因此，采用神经网络或统计过程控制等数据驱动技术就成为解决此类复杂非线性的生化反应系统的有效途径，并成为近年来过程控制领域的研究热点之一。

生物发酵过程状态预报与性能监控从历史生产数据出发，通过建立基于数据驱动的预报、监控与故障诊断模型，并用于监视生产过程，及时发现并消除过程的异常状况，实现过程的高效、安全、稳定的运行，最终达到提高产品质量一致性和经济效益目的。

2.课题背景绿色生物制造产业是生物产业与工业制造产业相互融合交叉发展的一个新兴领域，其利用可再生的生物质资源为原料，将其绿色转化为具有更高附加值的生物基产品，是一种新型的可持续发展的工业模式[5]。