肖躍進(jìn)，梁春英，李新宇，李傲強(qiáng)，席冬旭，王杰

（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319）

基于云平臺(tái)的農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的研究

肖躍進(jìn)，梁春英，李新宇，李傲強(qiáng)，席冬旭，王杰

（黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院，大慶 163319）

以監(jiān)測(cè)機(jī)車在工作中運(yùn)行狀態(tài)為目的，在作業(yè)機(jī)械上配備信息采集器，通過(guò)CAN總線傳至核心處理器，核心處理器將接收到的數(shù)據(jù)綜合分析后生成機(jī)車的工況信息，通過(guò)GPRS發(fā)送到云端的服務(wù)器上。利用云計(jì)算服務(wù)平臺(tái)建立機(jī)車監(jiān)測(cè)與調(diào)度系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)采集作業(yè)信息，并迅速及時(shí)地將信息傳送到調(diào)度中心，最終實(shí)現(xiàn)田間機(jī)車工況信息在云平臺(tái)上實(shí)時(shí)監(jiān)控，為未來(lái)的農(nóng)機(jī)調(diào)度提供數(shù)據(jù)支持，實(shí)現(xiàn)資源配置最優(yōu)化、資源監(jiān)控實(shí)時(shí)化、調(diào)度管理自動(dòng)化。

云平臺(tái)；農(nóng)機(jī)調(diào)度；農(nóng)機(jī)工況檢測(cè)；GPRS

農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械逐漸趨于智能化、節(jié)約化、精準(zhǔn)化和大型化，農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況檢測(cè)及調(diào)度系統(tǒng)是應(yīng)用在現(xiàn)代大型農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械上的農(nóng)業(yè)智能裝備，綜合了通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、傳感器檢測(cè)技術(shù)、機(jī)械設(shè)計(jì)及其自動(dòng)化多種技術(shù)。

在農(nóng)業(yè)機(jī)械方面，國(guó)外的農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)應(yīng)用的監(jiān)測(cè)技術(shù)相對(duì)較廣，尤其是在精細(xì)農(nóng)業(yè)的應(yīng)用。以美國(guó)、德國(guó)和日本為代表的發(fā)達(dá)國(guó)家完成了由農(nóng)業(yè)機(jī)械化向農(nóng)業(yè)信息化的轉(zhuǎn)變，其中，美國(guó)的農(nóng)業(yè)信息化強(qiáng)度已高于工業(yè)81.6%。作為發(fā)展中國(guó)家，需要在某些領(lǐng)域推動(dòng)高新技術(shù)的應(yīng)用研究與實(shí)踐，開發(fā)適于我國(guó)國(guó)情的先進(jìn)技術(shù)，自動(dòng)監(jiān)測(cè)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及在農(nóng)業(yè)工程中的應(yīng)用將成為農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備領(lǐng)域應(yīng)用信息高新技術(shù)實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新的切入點(diǎn)[1]。

近年來(lái)我國(guó)農(nóng)機(jī)工況檢測(cè)和調(diào)度方面也做了一些研究。王慧平等[2]設(shè)計(jì)了基于ArcGIS Server的農(nóng)機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)管服務(wù)系統(tǒng)在軟件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了農(nóng)機(jī)遠(yuǎn)程作業(yè)農(nóng)機(jī)實(shí)時(shí)的位置、速度、工況等各種信息的實(shí)時(shí)監(jiān)控處理。國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心設(shè)計(jì)并實(shí)了一種基于GPS、GPRS和GIS技術(shù)的農(nóng)機(jī)監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以對(duì)農(nóng)機(jī)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)度，查詢農(nóng)機(jī)的歷史行走軌跡等[3]。

我國(guó)在農(nóng)機(jī)信息化管理方面的研究起步較晚，但發(fā)展速度較快，在農(nóng)機(jī)作業(yè)信息監(jiān)測(cè)、農(nóng)機(jī)監(jiān)理管理系統(tǒng)、農(nóng)機(jī)作業(yè)服務(wù)的效率、降低服務(wù)成本等方面取得了顯著成績(jī)，但也存在一些問(wèn)題，例如農(nóng)機(jī)信息資源不足，缺乏統(tǒng)一的資源平臺(tái)；存在信息孤島及分散問(wèn)題；農(nóng)機(jī)調(diào)度多采用語(yǔ)音通話方式進(jìn)行任務(wù)指派，效率不高[4]。為了彌補(bǔ)上述不足，設(shè)計(jì)基于云計(jì)算的農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況檢測(cè)及調(diào)度系統(tǒng)可以有效地提升農(nóng)機(jī)檢測(cè)和調(diào)度效率，克服農(nóng)機(jī)受時(shí)空局限的特點(diǎn)，幫助農(nóng)機(jī)管理部門及時(shí)了解和掌握轄區(qū)內(nèi)農(nóng)機(jī)工作狀態(tài)，提高農(nóng)機(jī)調(diào)度管理水平和信息服務(wù)能力[5]。

1 整體方案設(shè)計(jì)

該農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況檢測(cè)系統(tǒng)主要由機(jī)車工況檢測(cè)設(shè)備、云服務(wù)器、云數(shù)據(jù)庫(kù)、客戶端部分組成，整體方案設(shè)計(jì)如圖1。機(jī)車工況檢測(cè)設(shè)備由底層傳感數(shù)據(jù)采集設(shè)備、上層核心處理器、GPRS網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊、顯示屏、聲光報(bào)警器組成，該部分安裝在作業(yè)機(jī)車上，用于機(jī)車作業(yè)的工況數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)的初步處理、與云服務(wù)器的通信。云服器采用阿里云的ECS云計(jì)算服務(wù)，主要完成數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理、統(tǒng)計(jì)、運(yùn)算，其操作系統(tǒng)為Windows Server 2008標(biāo)準(zhǔn)版。云數(shù)據(jù)庫(kù)使用的是Mircosoft SQL server，用于機(jī)車工況信息的查詢、搜索、同步、報(bào)告和分析，直接安裝在云服務(wù)器上。客戶端是編寫的一個(gè)運(yùn)行于Windows環(huán)境下的服務(wù)軟件，主要用于機(jī)車調(diào)度中心的宏觀監(jiān)測(cè)與調(diào)控。

圖1 整體方案設(shè)計(jì)Fig.1 Design of overall program

2 機(jī)車檢測(cè)設(shè)備設(shè)計(jì)

通過(guò)在作業(yè)機(jī)械上配備的信息采集器機(jī)車工作中的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)，將采集器采集到到的機(jī)車工況信息通過(guò)CAN總線傳至核心處理器，核心處理器對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理后通過(guò)GPRS發(fā)送到云服務(wù)器上，分析生成機(jī)車的工況信息，并對(duì)機(jī)車工況信息進(jìn)行顯示。

2.1 采集板的設(shè)計(jì)

對(duì)機(jī)車工況的信息采集需要安裝各種檢測(cè)工況信息的傳感器，由于不同傳感器輸出的信號(hào)形式不同，數(shù)據(jù)的類型不同，傳感器安裝的位置也不同。為簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)提高采集效率，機(jī)車系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集電路板采用通用式設(shè)計(jì)，即不同的采集器使用相同的采集電路板，電路板上具有不同傳感器的信息采集接口，采集傳感器數(shù)據(jù)只需接上相應(yīng)的接口，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別所接的傳感器，使得系統(tǒng)具有更高的適用性和容錯(cuò)性。

2.1.1 采集板硬件電路設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)采集器具有多種信號(hào)輸入接口，其中包括2路數(shù)/模轉(zhuǎn)換接口、1路串行通信接口、2路脈沖捕獲接口、1路I2C接口。采集板整體電路如圖2。電源供電部分使用3 A電流輸出降壓開關(guān)型集成穩(wěn)壓芯片LM2596配合外圍器件將輸入的12 V電壓轉(zhuǎn)換5 V的電壓來(lái)給傳感器、微控制器和CAN總線收發(fā)控制電路供電。采集器的微控制器采用的是IAP15W4K系列微控制器，主要完成對(duì)采集板傳感器的自動(dòng)識(shí)別、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)編碼和數(shù)據(jù)發(fā)送。數(shù)據(jù)采集器將采集的數(shù)據(jù)由CAN總線發(fā)送至核心處理器以進(jìn)行進(jìn)一步的處理。

圖2 采集板整體電路Fig.2 Design of data acquisition board statement

2.1.2 軟件執(zhí)行過(guò)程

數(shù)據(jù)采集器采用的是通用型數(shù)據(jù)采集器設(shè)計(jì)，相同的數(shù)據(jù)采集器可以自動(dòng)識(shí)別介入的傳感器種類，自動(dòng)完成對(duì)數(shù)據(jù)的采集。數(shù)據(jù)采集器采用的微控制器為IAP15W4K系列單片機(jī)，在kile環(huán)境下用C語(yǔ)言編寫，其基本執(zhí)行過(guò)稱為：上電初始化后微控制器識(shí)別介入的傳感器類別并分配傳感器標(biāo)號(hào)，然后進(jìn)行傳感數(shù)據(jù)的采集，數(shù)據(jù)采集完畢后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼并利用CAN總線發(fā)送到核心處理器上。

2.2 機(jī)車工況檢測(cè)傳感器

機(jī)車工況信息的采集選用浮子式液位傳感器采集機(jī)車的油量信息、GPS定位接收機(jī)實(shí)時(shí)定位機(jī)車、電容式接近開關(guān)辨別機(jī)車的作業(yè)狀態(tài)。

2.2.1 浮子式液位傳感器

對(duì)機(jī)車油量信息的采集，使用浮子式液位傳感器型號(hào)為S5-X300。采用電磁法測(cè)量，輸出0.5～4.5的模擬數(shù)量，油箱剩余水量和和水箱剩余水量采用S5-X300型浮子液位傳感器進(jìn)行采集，S5-X300型浮子液位傳感器主體采用不銹鋼SUS316，防護(hù)等級(jí)為IP67，其輸出信號(hào)為0～5 V電壓信號(hào)，使用片內(nèi)帶有A/D轉(zhuǎn)換功能的IAP15 W4 K系列單片機(jī)隊(duì)對(duì)采集的電壓信號(hào)轉(zhuǎn)換成液位的實(shí)際值。

2.2.2 電容式接近開關(guān)

電容式接近開關(guān)亦屬于一種具有開關(guān)量輸出的位置傳感器，當(dāng)物體移向接近開關(guān)時(shí)，物體和接近開關(guān)的介電常數(shù)發(fā)生變化，使得和測(cè)量頭相連的電路狀態(tài)也隨之發(fā)生變化，由此便可控制開關(guān)的接通和關(guān)斷。接近開關(guān)安裝在機(jī)車的作業(yè)頭位置，如果作業(yè)頭放下，將會(huì)擋住電容接近開關(guān)的探頭，電容接近開關(guān)做出反應(yīng)，輸出一個(gè)負(fù)跳變的脈沖。接近開關(guān)與通用型數(shù)據(jù)采集卡的脈沖捕獲接口相連接，數(shù)據(jù)采集卡能夠?qū)μ兊拿}沖進(jìn)行捕獲。

2.2.3 GPS定位數(shù)據(jù)的獲取和相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算

GPS接收機(jī)采用U-blox公司推出的第六代GPS衛(wèi)星信號(hào)接收解析設(shè)備NEO-6M。GPS和數(shù)據(jù)采集板通過(guò)UART接口連接，其通信波特率為9 600 bps。其數(shù)據(jù)格式遵循NMEA-0183協(xié)議。GPS接收機(jī)模塊默認(rèn)輸出GGA、GLL、GSV、GSA和RMC五種語(yǔ)句，根據(jù)實(shí)際需要選取了GPS數(shù)據(jù)中的GGA、GSA和RMC語(yǔ)句，分別對(duì)它們的數(shù)據(jù)幀進(jìn)行解析。

GPS接收機(jī)的數(shù)據(jù)存在誤差，采用遞推平均濾波算法分別對(duì)平面直角坐標(biāo)中x、y兩個(gè)值進(jìn)行濾波，能夠提高接收機(jī)單點(diǎn)定位精度，精確測(cè)量農(nóng)田面積，也利于后續(xù)面積的計(jì)算，以先進(jìn)先出的原則，把連續(xù)取N個(gè)采樣值看成一個(gè)隊(duì)列，隊(duì)列的長(zhǎng)度固定為N，每次采樣到一個(gè)新數(shù)據(jù)放入隊(duì)尾，并扔掉原來(lái)隊(duì)首的一次數(shù)據(jù)，把隊(duì)列中的N個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均運(yùn)算，就可獲得新的濾波結(jié)果。

接收機(jī)安裝在機(jī)車上，每隔一定的時(shí)間采集到一個(gè)定位坐標(biāo)（xi，yi），由于每輛機(jī)車的形狀及標(biāo)準(zhǔn)一定，假設(shè)機(jī)車作業(yè)寬度為M，只需要計(jì)算機(jī)車行走的軌跡長(zhǎng)度則可計(jì)算作業(yè)面積。通過(guò)采集到的點(diǎn)跡，可以生成一個(gè)行駛軌跡，該軌跡可以描述為D={（x1，y1），（x2，y2）……（xi，yi），（xi+1，yi+1）}，那么機(jī)車的作業(yè)面積S為：

2.3 上位機(jī)設(shè)計(jì)

上位機(jī)核心處理器采用STM32F1系列微處理器，主要完成對(duì)采集板采集數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理，通過(guò)GPRS網(wǎng)絡(luò)發(fā)送到云服務(wù)器上和農(nóng)機(jī)管理調(diào)度中心的通信。STM32F1微處理器通過(guò)CAN總線與傳感器進(jìn)行通信，數(shù)據(jù)采集器作為從機(jī)，收到主機(jī)的請(qǐng)求后，將采集到的數(shù)據(jù)再通過(guò)CAN總線發(fā)送給主機(jī)，主機(jī)收到數(shù)據(jù)后處理，處理后的數(shù)據(jù)一方面通過(guò)GPRS模塊發(fā)送給云服務(wù)器，另一方面，主機(jī)將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)串口發(fā)送給顯示屏，顯示屏將這些數(shù)據(jù)顯示出來(lái)，以便工作人員查看，當(dāng)主機(jī)接收到上位機(jī)的調(diào)度命令后，通過(guò)串口將調(diào)度命令信息發(fā)送到顯示屏上，顯示屏的調(diào)度命令窗口將調(diào)度命令信息顯示出來(lái)。

2.4 GPRS網(wǎng)絡(luò)的接收和發(fā)送

GPRS模塊作為機(jī)車終端與云服務(wù)器和機(jī)車調(diào)度管理中心數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖瞻l(fā)設(shè)備，GPRS無(wú)線模塊主要是把采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)并接入Internet網(wǎng)，然后發(fā)送到云服器中并從云服務(wù)中收運(yùn)算完畢的數(shù)據(jù)和調(diào)度命令。

單片機(jī)與GPRS模塊的通信包含硬件設(shè)備的初始化，數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ艆f(xié)議，數(shù)據(jù)幀格式等。通過(guò)AT命令實(shí)現(xiàn)GPRS網(wǎng)絡(luò)的附著、TCP激活、Internet的接入和數(shù)據(jù)的傳輸。傳輸?shù)臄?shù)據(jù)為雙向的，一是GPRS模塊接受由服務(wù)器發(fā)來(lái)的命令或數(shù)據(jù)并通過(guò)串口發(fā)給處理器，然后處理器據(jù)此作出相應(yīng)的處理；二是處理器通過(guò)接收外部采集數(shù)據(jù)，然后通過(guò)一串口發(fā)送給GPRS模塊，最終GPRS模塊把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到服務(wù)器。

3 云服務(wù)與調(diào)度客戶端的設(shè)計(jì)

3.1 云服務(wù)的搭建

云計(jì)算平臺(tái)基于WindowsServer2008服務(wù)器操作系統(tǒng)，在Windows Server 2008中，所有的電源管理設(shè)置已被組策略啟用[7]。

云主機(jī)通過(guò)C#進(jìn)行上位機(jī)的編寫，在C#中使用到Scoket網(wǎng)絡(luò)編程和SQL2008數(shù)據(jù)庫(kù)編程，其中Scoket用于進(jìn)行消息的傳遞工作，SQL 2008主要進(jìn)行消息的儲(chǔ)存與檢索工作[8]。云服器端的執(zhí)行過(guò)程，Scoket的TCP/IP協(xié)議與GPRS互聯(lián)，云主機(jī)接收到數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與轉(zhuǎn)發(fā)，接收到數(shù)據(jù)之后判斷數(shù)據(jù)是否符合約定的協(xié)議規(guī)范，如果消息有效，對(duì)消息進(jìn)行分解。經(jīng)緯度，油量等消息分解后，按照接收時(shí)間儲(chǔ)存到建好的數(shù)據(jù)庫(kù)中，然后向車載設(shè)備返回一個(gè)消息接收的確認(rèn)信號(hào)，云服務(wù)器通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的連接狀態(tài)確認(rèn)設(shè)備是否在線。如果設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間在線但沒(méi)有消息，或者多次接收到不符合約定規(guī)范的消息，則判斷設(shè)備故障會(huì)發(fā)出警告。

3.2 客戶端的設(shè)計(jì)

基于云計(jì)算的農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況檢測(cè)系統(tǒng)的客戶端部分由C#語(yǔ)言編寫，程序安裝在農(nóng)機(jī)管理調(diào)度中心的計(jì)算機(jī)中，主要用于農(nóng)機(jī)管理中心對(duì)工況信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，對(duì)歷史信息的查詢，通過(guò)宏觀的數(shù)據(jù)的查詢方便農(nóng)機(jī)管理者做出決策。客戶端通過(guò)網(wǎng)絡(luò)在云服器中的數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢客戶想看到的實(shí)時(shí)和歷史信息，包括機(jī)車的定位信息，油量信息，作業(yè)面積等信息，用戶也可以通過(guò)客戶端將工況信息導(dǎo)出到本地。同時(shí)客戶端設(shè)計(jì)有客戶對(duì)話窗口，可以方便地與下位機(jī)進(jìn)行通信，完成調(diào)度命令的執(zhí)行。

4 數(shù)據(jù)處理與分析

4.1 GPS坐標(biāo)數(shù)據(jù)處理結(jié)果

通過(guò)對(duì)GPS接收機(jī)的數(shù)據(jù)采用遞推平均濾波算法分別對(duì)平面直角坐標(biāo)中x、y兩個(gè)值進(jìn)行濾波，提高了接收機(jī)單點(diǎn)定位精度，精確測(cè)量農(nóng)田面積，也利于后續(xù)面積的計(jì)算。圖3是GPS單點(diǎn)坐標(biāo)數(shù)字濾波前后的對(duì)比，通過(guò)對(duì)比可以看到GPS接收機(jī)接收到定位坐標(biāo)經(jīng)過(guò)數(shù)字濾波定對(duì)周期性干擾有良好的抑制作用，平滑度高，定位精度提高了4～8倍。

圖3 GPS數(shù)據(jù)坐標(biāo)濾波前后分布圖對(duì)比Fig.3 Comparison of GPS data coordinate filter before and after filtering

4.2 對(duì)作業(yè)面積的記錄的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用基于云計(jì)算的農(nóng)業(yè)作業(yè)機(jī)械工況檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)機(jī)車作業(yè)過(guò)程中的定位坐標(biāo)采集后計(jì)算出機(jī)車的作業(yè)面積并記錄。以666.67 m2為基本單位地塊，分別劃出面積為 666.7、3 333.5、6 667.0、13 334.0、33 335.0 m2的地塊利用本實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)對(duì)次地塊作業(yè)記錄采集到的作業(yè)面積與市面上的普通GPS測(cè)畝儀和實(shí)際地塊面積三者進(jìn)行對(duì)比，實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果如表1。通過(guò)表1中數(shù)據(jù)可以看到普通的GPS測(cè)畝儀在3 333.5 m2以下記錄誤差在5%左右，大于6 667.0 m2誤差降至3%～4%左右，而本系統(tǒng)的誤差在6 667.0 m2以下時(shí)誤差在0.3%以下，13 334.0 m2以上則達(dá)到0.1%左右。結(jié)果表明，本系統(tǒng)可以精確記錄農(nóng)業(yè)機(jī)車的作業(yè)面積，且記錄精度高于目前常規(guī)的GPS面積測(cè)量?jī)x。

表1 記錄的機(jī)車作業(yè)面積數(shù)據(jù)對(duì)比Table 1 Data comparison of locomotive working area recorded

4.3 服務(wù)器對(duì)接收的工況數(shù)據(jù)的處理

機(jī)載設(shè)備發(fā)送的數(shù)據(jù)中加入CRC循環(huán)冗余校驗(yàn)，最后兩個(gè)個(gè)字節(jié)為CRC校驗(yàn)位。服務(wù)器在接收?qǐng)?bào)文時(shí)重新計(jì)算CRC的值，并將計(jì)算結(jié)果于實(shí)際接收到的CRC值相比較，如果兩個(gè)值不相等，則為錯(cuò)誤，則拋棄此次接收的數(shù)據(jù)。如果校驗(yàn)通過(guò)則將數(shù)據(jù)進(jìn)行拆分后分析運(yùn)算生成工況信息分類儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)中去，客戶端可以通過(guò)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)將歷史或當(dāng)前的工況信息導(dǎo)出到本地，表2為2015年9月23日作業(yè)實(shí)驗(yàn)時(shí)導(dǎo)出的部分工況信息，可以看出云服務(wù)器對(duì)接收到的機(jī)車工況信息進(jìn)行了實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、可靠的記錄。

表2 機(jī)車工況信息文件Table 2 Data of agricultural machinery work condition

續(xù)表2 機(jī)車工況信息文件Continued table 2 Data of agricultural machinery work condition

5 結(jié)論

以農(nóng)機(jī)智能化工況監(jiān)測(cè)與調(diào)度為背景，依托云計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)用機(jī)車的實(shí)時(shí)工作狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，作業(yè)位置的記錄，作業(yè)面積的自動(dòng)計(jì)算，機(jī)車調(diào)度管理的實(shí)現(xiàn)。測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)對(duì)農(nóng)機(jī)的工況能進(jìn)行準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)，服務(wù)器能夠在較少維護(hù)情況下穩(wěn)定運(yùn)行。系統(tǒng)能夠方便農(nóng)機(jī)管理人員的遠(yuǎn)程管理，實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)的跨區(qū)作業(yè)、遠(yuǎn)程調(diào)度資源配置最優(yōu)化、資源監(jiān)控實(shí)時(shí)化、調(diào)度管理自動(dòng)化。

［1］ 王楠.農(nóng)機(jī)工作狀態(tài)實(shí)時(shí)無(wú)線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［D］.哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué)，2013.

［2］ 王慧平，劉卉，陳競(jìng)平，等.農(nóng)機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)管服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)—基ArcGIS Server［J］.農(nóng)機(jī)化研究，2014（2）：192-196.

［3］ 李洪，姚光強(qiáng)，陳立平.基于GPS、GPRS和GIS的農(nóng)機(jī)監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2008（S2）：119-122.

［4］ 趙麗，張春林.基于單片機(jī)的智能澆花系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)［J］.長(zhǎng)春大學(xué)學(xué)報(bào)，2012，22（6）：650-651.

［5］ 李新宇，肖躍進(jìn)，萬(wàn)川.基于CAN總線的農(nóng)用機(jī)車工況檢測(cè)系統(tǒng)［J］.科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2015（26）：58-59.

［6］ 陳吉.基于GPS的土地面積測(cè)繪技術(shù)及土地管理信息系統(tǒng)的研究［D］.浙江：浙江大學(xué)，2013.

［7］ Navraj Chohan，Chris Bunch，Chandra Krintz，et al.Cloud Platform Datastore Support［J］.Journal of Grid Computing，2013，12：111-115.

［8］ 趙會(huì)兵.基于SQLServer2008的空間分析研究［D］.湘潭：湖南科技大學(xué)，2010.

［9］ 朱玲玲，梁春英，徐千惠，等.基于農(nóng)田作業(yè)機(jī)車工況遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)，2015，27（6）：74-98.

Research on Operating Condition Monitoring System of Agricultural Machine Based on Cloud Platform

Xiao Yuejin，Liang Chunying，Li Xinyu，Li Aoqiang，Xi Dongxu，Wang Jie
（College of Information and Technology，Heilongjiang Bayi Agricultural University，Daqing 163319）

To monitor running state of the locomotive in work，information collector was equipped on the machinery，the data was sent from CAN bus to the core digital processor in which was comprehensively analyzed and then generated working information which was sent via GPRS to the cloud server.Using cloud computing services platform to establish a locomotive monitoring and scheduling system，dynamically collected working information which was transmitted quickly and the timely to the dispatch center，finally the real-time monitoring of locomotive information of field working condition was realized on the cloud platform，provided data support for future agricultural machinery operation，realized the resource configuration optimization，resource monitoring real-time，scheduling management automation.

cloud platform；agricultural machinery dispatching；detection of agricultural machinery working condition；GPRS

S24

A

1002-2090（2017）02-0102-06

10.3969/j.issn.1002-2090.2017.02.020

2016-09-10

黑龍江省農(nóng)墾總局科研項(xiàng)目（HNK125B-04-10）；黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)博士啟動(dòng)基金項(xiàng)目（2015）；黑龍江省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（201510223883）。

肖躍進(jìn)（1995-），男，黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院農(nóng)業(yè)電氣化專業(yè)2013級(jí)本科生。

梁春英，女，教授，碩士研究生導(dǎo)師，E－mail：ndliangchunying@163.com。