粮食作为国家至关重要的物资,其安全对于国家发展战略具有重要意义。目前在粮食储存过程中,存在着设备管理不完善、粮情数据上报不精确、设备操作复杂等问题,导致粮食安全受到影响。此外,用于检测粮仓内部环境的传感器老化,则会造成测量数据不准确,从而导致粮食安全问题。为了解决这些问题,本文设计一种智能储粮管理系统,并实现智能储粮管理系统客户端以及对传感器故障隐患进行检测。本文主要研究工作如下:（1）针对粮情现代化设备管理系统存在的问题,将用户需求和实际场景相结合,对现有的储粮管理系统进行改进,设计了智能储粮管理系统框架。本系统由客户端子系统、服务端子系统、产品控制子系统构成,服务端子系统包含的代理服务器可以实现高并发、高可用。根据子系统的功能不同,本文选取不同的通信方案,采用软件与硬件相结合的方法,对数据交互格式进行分析以及结合客户端需求对后端服务器设计。本文设计的系统具有良好的扩展性,以及稳定的性能。（2）针对粮仓现场的实际测控需要以及设备管理系统的需求,设计并实现智能储粮管理系统客户端。本客户端由粮情设备管理平台、粮情测控平台、粮仓指挥与预警平台组成。客户端采用前端最新框架Vue进行构建,使用MVVC框架模式,代码具有低耦合度、易扩展、模块化等优点,并采用HTTPS协议保障通信的安全。客户端包括远程下发指令、数据分析、系统预警、设备管理等功能,满足目前的实际测控需求。（3）针对故障传感器无法监测粮堆处的温度,结合仓储场景进行分析,首先建立灰色预测理论中的DGM（2,1）模型,根据故障传感器的历史温度进行数据分析,其次通过模型来预测故障传感器粮堆处的真实数据。当传感器无法监测粮堆处的温度时,需要将预测的温度代替实际温度展示在客户端。实验结果表明:预测温度与实际温度的小误差概率为92.8%,误差在允许范围内,符合实际测量需求。该方法避免因为传感器上传故障数据而带来的损失。（4）针对粮仓中传感器存在故障问题,对温度传感器结合应用场景的特点进行分析,本文对传感器的故障隐患进行检测,并重构了部分故障数据。首先构建故障样本规则库,其次根据故障样本规则库进行故障分类。与此同时,通过温度预测值与实际测量值的相对误差来判断传感器是否故障,若传感器发生故障将上传报警信息,用户将在客户端收到报警信息,进而安排工作人员进行检验。实验结果表明:使用本方法来判断传感器故障的准确率可达到90%以上,管理人员可以通过系统判断传感器是否故障,从而提高了工作效率,同时避免因为传感器损坏而带来的损失。