史宇鑫

（山西应用科技学院，山西 太原 030062）

电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。随着科学技术的发展，电子信息技术在农业生产中的应用日益广泛。传统的农业生产方式效率低下，无法满足现代农业发展的需求。而远程监控和智能控制技术能够实现对农机设备的远程监测和操作，不仅可以提高农业生产效率，还可以节省人力成本。因此，设计一套可靠、高效的智能农机设备远程监控与控制系统，对推动我国现代农业发展具有重要意义。本研究为智能农机设备的远程监控与控制提供了可靠的系统解决方案，有利于推动我国农业农村现代化。

1 智能农机设备远程监控与控制系统的基本原理

智能农机设备远程监控与控制系统由数据采集单元、通信传输单元、控制计算单元、人机交互界面等部分组成[1]。数据采集单元包括设置在农机设备关键部位的各类传感器，如温度传感器、振动传感器、油位传感器等，实时监测设备运行状态。采集到的传感器数据先经过信号调理、电路调理增强后，再经模数转换获得数字量，输入计算机控制系统；通信传输单元负责将设备状态数据以有线或无线方式发送到远程控制中心。典型的有线方式为工业以太网，无线方式包括WiFi、2G/3G/4G 蜂窝通信等。无线传输具备架设方便、移动灵活的优点。数据在传输过程中可适当压缩以减少通信流量占用；控制计算单元由工业控制计算机组成，它对接收到的设备状态数据进行解析与处理，实现对设备状况的监控。同时，根据设备制造商设定的控制模型与参数，计算出控制指令，经通信网络发送至执行机构，实现对设备的闭环控制。控制计算单元可采用基于ARM 或DSP 处理器的嵌入式系统构建；人机交互界面向用户呈现设备运行信息，并接收用户的控制操作。通常包括监控终端和移动App。用户可以远程浏览设备状态，也可以根据需要对设备进行遥控。

2 智能农机设备远程监控与控制系统设计

2.1 系统架构设计

本系统采用三级架构设计，由设备层、通信网络层和应用层组成。 设备层包括传感器、执行机构、嵌入式控制器等[2]。系统选用P t 1 0 0 空气温度传感器、D S 1 8 B 2 0 土壤温度传感器，测量范围分别为-5 0 ℃～1 0 0 ℃、-55 ℃～125 ℃，精度分别为±0.3 ℃、±0.5 ℃。使用RS485 集成振动传感器阵列，采样频率为10 kHz，动态范围为1 0 0 d B，实现对设备振动异常的检测。采集油箱油位的导电浮子传感器，测量范围为0～100%，线性度＜0.5%。执行机构包括电磁阀、电机等，受埋入式ARM Cortex-M4 控制器控制，通过CAN 总线实现数据交换与控制指令接收。通信网络层通过4G 网络实现设备状态数据的无线传输[3]。选择频率为915 MHz 的LoRa 通信模块，通信距离可达7 km～15 km，抗干扰能力强，单个通信节点功率仅为0.5 W。设备数据以JSON 格式封装后经LoRa 模块发送到基站，单条设备状态数据大小平均约0.5 kB，系统设计容纳设备总数为200 台。应用层建立在阿里云服务器上，采用B/S 架构。设备状态数据存储在时序数据库InfluxDB 中，使用Grafana 实现数据可视化。设备监控页面可视化实时显示设备状态，并针对不同传感器设置阈值预警。采用Node-RED 实现对设备的远程控制逻辑，按照不同控制指令向设备层发送控制指令，实现关闭/开启、调速等操作，系统还提供移动App，方便用户随时查看设备状态。

2.2 传感器选型与布局

本系统的传感器选型与布局设计主要考虑监测参数的重要性、传感器性能指标和布局的优化组合。在监测参数重要性方面，传感器类型必须完整覆盖设备的关键运行参数[4]。如发动机系统需要测量温度、压力、流量、液位等参数；操作系统需要监测扭矩、转速、油品消耗等参数。同时，对于参数的冗余设计可以提高系统可靠性。传感器性能指标应考虑量程、精度、响应时间等。温度测量选用热电偶，准确度高达±0.5 ℃；转速测量用光电编码器，分辨率为1 r/min；液位测量用超声波传感器，误差＜0.2%。响应时间快的传感器布局在对控制反馈影响大的关键部位。所有传感器工作温度范围均满足-30 ℃～70 ℃要求。传感器布局优化满足了三个原则：一是不同功能的传感器分工合作，共同完成状态监测；二是通过增加冗余传感器提高可靠性；三是利用网络布线优化布局，减少线材使用。本系统采用CAN 总线连接所有传感器，并设置多个子CAN网络提高可靠性。

2.3 远程监控与控制软件设计

本系统软件分为数据采集处理模块、远程通信服务模块和用户控制界面三个部分。数据采集处理模块在嵌入式系统上运行，完成传感器数据的采集、解析、处理和存储功能。采用FreeRTOS 实时操作系统，设计采集线程、通信线程和控制线程，线程间的消息队列实现数据交换[5]。采集线程定时获取传感器数据，解析后打包成JSON 格式，每5 s 更新一次，存入消息队列。通信线程从消息队列取数据，通过LoRa 模块发送至远程服务器。控制线程解析下行控制指令并发送至执行机构。考虑到设备变化缓慢，本地使用SQLite 数据库缓存1 周的历史数据。远程通信服务模块基于MQTT 协议，使用mosquitto 作为消息代理。设备状态数据主题发布周期为5 s。服务器每分钟取最近10 条数据进行存储，并计算1 h 内的平均值、最大值、最小值等统计参数，用于监控和预测。控制指令主题订阅周期为1 s，保证秒级指令响应速度。用户控制界面包括Web 页面和移动App 两部分。Web 页面使用Vue.js，获取MQTT 数据并动态更新状态显示。控制页面采用Ant Design 组件，执行远程控制命令。移动App 使用uni-app 开发，实现扫码添加设备、状态监测、语音控制等功能。App 连接MQTT Broker，直接与设备通信控制。

2.4 通信模块设计

本系统的通信模块设计遵循长距离延伸、高速率传输、低功耗等原则[6]。考虑到农机设备分布范围从几百米到几千米不等，通信模块需要能够覆盖较长的距离。本设计选择LoRa通信模块，工作频率为915 MHz，采用线性FM 调制技术，有效通信距离可达15 km，满足设备分散部署的需要。同时，通信模块的数据传输速率也需要充分考虑。监控系统的数据包大小约0.5 kB～1 kB，传输周期为5 s。为获得更好的用户体验，远程控制指令的延时需要低于1 s。因此选用数据率为10 kbps 的LoRa 模块，满足远距离、高速率需求。此外，由于设备端通常依赖电池供电，降低通信模块功耗以延长电池寿命也是重要指标。本设计优化通信协议，传感器数字滤波后只传输数据变化值，以减少通信负载。LoRa 模块工作模式设置为间歇接收，大部分时间处于睡眠状态，接收窗口仅需开启2 ms～5 ms。平均工作电流约为45 mA，而睡眠电流仅2 μA。估计电池寿命可达5 年以上。通信模块还需要支持网络管理功能，如加入网络、信道设置等。本设计的LoRa 芯片支持128 位AES 加密，保证设备通信数据安全性。

3 智能农机设备远程监控与控制系统实验结果分析

3.1 实验设备搭建

为验证所设计系统的实际性能，搭建了测试平台对系统进行功能验证。测试平台包括传感器模块、嵌入式控制器、通信模块和上位机软件[7]。传感器模块使用温湿度传感器DS18B20、图像传感器OV7725、GPS 定位模块éné906，通过STM32F103 控制器采集数据。通信模块选用ESP8266 WiFi 模块，数据以JSON 格式通过TCP/IP 协议发送至服务器。服务器运行在工控机上，应用软件由Node.js 编写，使用WebSocket 实现实时数据接收显示。现场将传感器模块安装在拖拉机上，获取各项运行参数。温湿度传感器测量发动机温度和环境温湿度，图像传感器监测机械结构完整性，GPS 读取坐标信息[8]。STM32 以10 Hz 的频率采集传感器数据，经WiFi 发送到服务器。服务器软件解析JSON 数据，并绘制温度、湿度曲线，同时在地图上实时显示拖拉机位置，图像数据经处理高亮显示潜在问题区域。测试过程中，通过精确控制温湿度，验证传感器测量准确性是否达到设计指标。通过测试平台的搭建，验证了所设计远程监控系统的数据采集、处理和传输的正确性、可靠性与实时性。

3.2 系统功能测试

在搭建的测试平台上，对系统的监控与控制功能进行了全面的验证试验。监控功能测试侧重验证数据的实时采集、传输和处理显示的正确性[9]。在传感器端采集不同的模拟温湿度信号、图像和GPS 数据，观察服务器端的实时显示结果是否准确，远程监控页面同步刷新数据，图像及时高亮潜在故障，证明监控功能可靠；控制功能测试着眼验证指令的执行精度和反馈速度[10]。在服务器端下发不同频率的电机控制指令，测量执行延迟时间，并读取电机转速，反馈确认指令执行情况，闭环控制稳定运行。测试还模拟了网络异常的情况，系统会切换到本地控制模式，确保可靠性。

3.3 数据采集与分析

在系统功能测试过程中，持续对各关键指标进行了大量的数据采集与分析。主要的采集指标包括：温度、湿度、图像质量、网络延迟、控制精度等，数据采集结果如表1所示。

表1 数据采集结果

通过持续采集温度、湿度、图像和时间延迟等多维数据，对系统性能进行了充分验证。温湿度指标覆盖设备正常工作范围内的各种情况，验证了传感器性能的稳定性。图像文件大小存在一定波动，说明传感器能够抵御光照变化，采集清晰的图像。数据传输延迟基本稳定在0.2 s～0.3 s 之间，最大值出现在网络拥塞情况下，但仍能满足实时需求。控制延迟的抖动主要取决于网络质量，但执行精度良好，实现了精确控制。综合分析采集结果，确认所设计的监控系统能可靠地工作在复杂环境下。温湿度、图像质量以及时间延迟指标的统计特性均符合系统设计要求。现场测试验证了系统的鲁棒性和智能分析算法的正确性。丰富的监测数据为进一步优化算法、提升用户体验提供了基础。通过本次验证，系统已具备产品化的质量水平，完全能够满足智能农机的远程监控与控制需求。

4 结语

通过对智能农机设备远程监控与控制系统的设计与实现，研究工作取得了积极进展。该系统采用现代传感器、通信和控制技术，实现了对农机设备运行状态的远程监测和智能化控制。通过性能测试和数据分析，系统各项功能和性能指标满足设计要求。后续工作将进一步优化算法，提升系统可靠性，以满足不同环境下的应用需求。相信本研究的理论与实践积累对农机系统的智能化发展具有积极意义。