地热资源作为可再生能源已成为当前缓解能源紧张的重要支柱性能源之一。地源热泵技术是当前较为节能的新能源技术之一。它能以极少的电能获得更多的内能。因此热泵机组的使用也越来越为普遍。地源热泵机组的监控性能直接影响到能耗的节约程度,近年来对热泵机组的监控越来越注重控制精度和工作性能的提高。但是地源热泵机组在自动化程度、智能化程度和能耗节约程度等方面仍需要很大的改进。鉴于上述分析,本文在传统地源热泵机组远程监控的基础上,从信号降噪处理和温度控制两方面出发,对热泵机组的远程监控技术进行了研究。首先,对热泵机组的发展现状、无线信号传输方式、噪声处理方法和控制方法等展开分析。然后,根据热泵机组的工作原理,建立热泵机组模型。通过分析远程监控的主要监控点,确定相应控制算法的研究。对变流量温度控制的节能性进行论证,并分析了远程监控的技术要求。然后,考虑到工作环境的干扰性和控制方法的智能化需要,采用了PLC控制器结合STM32单片机的监控硬件设计方法。由STM32主要进行信号降噪处理和Wi Fi信号的收发。然后,分析了小波阈值、EMD和EEMD等降噪原理,对小波阈值函数进行改进,提出了一种基于改进小波阈值结合EEMD降噪的信号处理方法。并分别应用于热泵机组的机轴和压缩机气阀信号的降噪实验中,取得较好的实验结果。最后,分析了PID控制、神经网络PID控制和粒子群算法原理,针对各控制理论存在的不足,提出了一种基于改进粒子群优化径向基(RBF)神经网络优化PID的控制方法。采用MATLAB软件进行改进的神经网络PID温度控制仿真分析。实验结果表明,无论在正常工况下,还是有干扰的情况下,该方法都具有较高的稳态性和鲁棒性。通过搭建用于测试的远程监控平台,将上述研究内容应用到测试中。采用PLC和触摸屏构建现场控制和人机交互界面,采用组态王软件进行远程监控界面设计。从监控界面可查询机组各部件工作状态,从主界面数据可以直接了解气阀、机轴振动信号和流量变化等情况。系统测试各项性能效果良好,证明本技术方案具有一定的工程实用价值。