粮食是国家的战略物资也是人类生存的物质基础,粮食存储安全十分重要。粮食在保存过程中非常容易受到多种环境因素的影响,如粮仓的气温、气湿、特殊气体浓度、虫害等。如果粮仓环境不利于粮食的保存,则很容易引起粮食的品质下降,生虫,霉变,甚至食品污染和粮堆过热导致的火灾等安全事故。我国每年粮食在存储过程中因变质造成的损失巨大。为了尽可能地减少粮食存储过程中损失,需要实时监测存储粮食的多种物理量,并根据所测数据对粮情状态加以判断,以便做出科学的控制方案,及时消除隐患。国内目前采用的粮情测控系统多存在功能单一、设备落后、可扩展性差、人工成本高、粮情分析技术落后等特点,难以提供科学的综合分析报告和决策支持。该类系统不仅维护差,还容易造成粮食存储过程中的浪费,正逐步被淘汰。为了保障粮食在存储过程中的安全,减少粮食变质引起的浪费,本文针对目前粮情测控系统中存在的问题,设计了一种粮库智能测控系统。该系统使用了物联网,无线传输,传感器,机器学习等先进技术。该系统主要由粮情传感器模块,终端模块,集中器模块,服务器端以及粮情数据分析等模块组成。具体特点如下:(1)选用智能传感器,提高粮情数据的准确性,提高粮库智能化水平。(2)利用Lora无线通信和以太网相结合的数据传输方式,使得数据的传输距离更长,传输效果更加可靠稳定。(3)系统采用星型拓扑结构,系统可扩展性强,鲁棒性强,故障检测更加准确便捷。(4)服务器端对粮情信息进行保存和分析预测,利用粮情检测算法得出粮库控制方案,如发现粮情异常,实时下达控制命令,直接控制粮库中传感器,以改善粮情安全状态。(5)针对仅靠较少种类粮情数据无法全面衡量粮食存储安全情况的问题,设计基于PSO-LSSVM粮情安全分析算法,该方法能够对温度、湿度、水分、气体、虫害等粮情信息进行融合,提供更全面、更精确的粮情安全评估报告。