伴随着当前物联网技术的逐步发展,各国军方都在不遗余力的发展自己的现代弹药库环境智能监测系统。目前,传统的以人力为主的弹药库环境监测系统已经明显无法适应物联网时代下的军用仓库的变革,为此建立智能化的弹药库环境监测系统是目前最为可行的办法。然而由于我国物联网概念的起步和推进较晚,和传统的人力仓库管理模式的根深蒂固,基于物联网技术的现代化弹药库环境智能监测系统并未得到大面积的推广,特别是一些中小型弹药仓库,基本还是停留在人工管理或者仅仅使用简单控制系统的水平,这就导致了对弹药库环境数据的监测不够及时,获取的数据不够准确,为此付出的人力成本巨大等一系列问题,同时,由于弹药库的特殊性,相比于一般仓库,对获取的环境数据的准确性的要求更高,传统方法往往以弹药库某个位置的环境数据来代表弹药库整体的环境数据,如以某处的温度来代表弹药库整体的温度,无法准确表达弹药库整体的环境数据,这对于弹药库这种特殊仓库来说显然是不够的。针对上述两大问题,本课题首先关注了国内外在弹药库环境智能监测系统方面的研究现状,明确了研究的目的和意义,在此基础上设计了一种基于ARM架构CORTEX-A8系列处理器和CORTEX-M0系列单片机的小型弹药库环境智能监测系统。为了解决当前弹药库智能化程度不够高的问题,本文设计了一款弹药库环境智能监测系统,由数据的采集、传输、处理模块,外设动作模块,上位机软件组成。数据采集模块通过传感器获取环境数据。外设动作模块与风扇、空调、除湿机、加湿器等设备连接来控制这些设备。数据传输模块采用ZIGBEE无线通信技术对数据进行传输。数据处理模块则采用了ARM架构的CORTEX-A8系列的s5pv210处理器,运行编写的linux多线程服务器程序,设计了多个线程,不同线程处理不同的任务。上位机采用QT技术实现,将数据处理模块处理后的数据通过GUI呈现给管理员,并给管理员提供管理系统的接口。同时,为了能在s5pv210处理器上运行linux程序,进行了linux系统移植。工作主要包括:交叉编译工具链的搭建、tftp和nfs服务器的搭建、uboot移植、linux内核移植、根文件系统制作^[1]、某些驱动的移植等。为了解决以仓库某处温度代表仓库整体温度不够准确的问题,本文提出了一种新的方法,主要是通过ANSYS-FLUENT技术对弹药库进行温度场仿真,确定仓库升温和降温过程中,各采样点温度相对于基点温度——我们设置的空调出风口温度的比值,然后各点温度加权平均获取最接近仓库整体温度的数值。最后本文对设计的系统进行了整机测试,测试结果证明,本文所设计的弹药库环境智能监测系统能够满足弹药库的需求,能够精确的获取弹药库的真实环境数据,相比传统的设计智能化程度得到了提升,同时,在一定程度上解决了准确获取弹药库整体温度的问题,改善了传统设计以某一点温度代表整体温度的方法的不足。