白酒文化在中国源远流长,它深深地根植于民族文化的沃土之中,在世界酒文化的长河里,展现着自己独特的芬芳。白酒的生产过程主要分为蒸粮、摊凉、发酵和蒸馏,俗话说“生香靠发酵,提香靠蒸馏”足以说明发酵过程对于整个白酒生产的重要性。发酵的过程简单来说就是微生物和酵母菌将粮食中的淀粉转变成为酒精的一个过程,期间伴随着各种物质的消长,这些物质成分对于最终的酒的口感和品味有着重要的影响作用,因此对发酵过程中参数指标的监测帮助人们及时的了解发酵情况是极其重要的。目前传统的方法主要是通过取样后运用化学方法进行化验来了解酒醅变化的情况,这样的方法费时费力且不能在线监测实时为人们提供发酵情况。本文提出一种新的思路,设计一套发酵参数自动化监测系统,使用现代工业物联网技术对窖池环境中参数进行在线监测,然后通过化学方法化验得到酒醅理化性质含量,最后建立回归方程来预测发酵参数。根据发酵工艺和发酵原理选择发酵过程产生的氧气、二氧化碳、湿度和温度为监测指标,使用多传感器监测技术和Zig Bee无线通信网络构建发酵参数自动化监测系统,以CC2530作为主控芯片设计了采集终端结合多传感器系统对各项指标进行采集,然后通过Zig Bee网关上的ESP8266无线通信模块将Zig Bee协议转为TCP/IP协议上传数据到Web服务器,并且开发了一套Android数据可视化系统和PC端上位机监测软件,帮助人们可以随时随地的了解发酵状况,与此同时对系统的可靠性和稳定性进行了实际测试,结果表明该系统具有良好的稳定性和抗干扰能力。在本文的最后,对采集的一共330份样品数据检测了水分、酸度和淀粉值三个指标,首先对氧气、二氧化碳、湿度、温度和水分、酸度、淀粉进行了Pearson相关性分析,得出了相关性系数,为了更进一步的定量了解彼此之间的关系,运用PLS算法以发酵环境氧气、二氧化碳、湿度和酒醅温度值为自变量,酒醅水分、酸度和淀粉值为因变量建立了软测量模型,同时对模型的合理性、主成分影响因子、回归系数、均方根误差和预测能力做了详细的分析,最后为了对比分析又建立的普通多元线性回归预测模型,结果证实PLSR效果最优,预测误差最小。本研究得出的结论有:在发酵过程种氧气含量是呈一直减少的趋势,二氧化碳则和氧气呈明显的负相关性,整个过程中一直是上升过程,温度指标先是缓慢上升,然后稳定很长一段时间,最终缓慢下降,对于湿度参数和温度变化趋势大体相同,在发酵的结尾环境湿度能达到将近100%RH的状态,同时通过PLS模型得出了回归方程发现氧气和二氧化碳对于发酵产物水酸淀的影响是极其重要的,温度和湿度对于水酸淀的解释能力却略显不足。