嵌入式C++、Qt/QML和MQTT：智能工厂设备监控系统的全流程介绍（附代码示例）

1. 项目概述

本项目旨在开发一套先进的智能工厂设备监控系统，集成嵌入式技术、工业通信协议和人机界面等多项技术，实现对工厂设备的全方位实时监控、高精度数据采集和智能化分析。该系统将显著提升工厂设备的运行效率，大幅降低维护成本，并为管理层决策提供可靠的数据支持。

主要功能包括：

  • 实时监控多种工业设备的运行状态
  • 高精度采集和智能处理设备运行数据
  • 通过标准工业协议与各类设备进行可靠通信
  • 提供直观、友好的人机交互界面
  • 智能异常检测、报警和处理机制

2. 系统设计

2.1 硬件设计

硬件系统主要包括以下组件：

  1. ARM Cortex-M4微控制器：选用STM32F407VGT6，主频168MHz，1MB Flash，192KB RAM，作为系统的核心处理单元。
  2. 16位ADC/DAC模块：利用STM32内置的12位ADC，外接16位ADC扩展芯片AD7606，实现高精度数据采集。
  3. 7寸电容触摸屏：分辨率800x480，提供清晰直观的人机交互界面。
  4. Modbus-RTU/Profibus-DP接口：集成MAX485芯片实现Modbus-RTU通信，使用Profibus-DP控制器芯片VPC3+C实现Profibus-DP通信。
  5. 传感器系统：包括PT100温度传感器、压力变送器和三轴加速度传感器，用于全面采集设备运行数据。

2.2 软件设计

软件系统主要包括以下模块：

  1. 数据采集模块：负责配置和控制ADC，实现高速数据采集，包括传感器数据的预处理和缓存。支持多通道并行采集，采样率可达1MSPS。

  2. 通信模块：实现Modbus-RTU和Profibus-DP协议，与各种工业设备进行数据交换。支持多设备并发通信，确保实时性和可靠性。

  3. 人机界面模块：基于Qt/C++开发，使用QML实现流畅的触摸屏交互和数据可视化。提供实时数据展示、历史趋势查询、报警管理等功能。

  4. 数据处理模块：实现数字滤波、FFT频谱分析、异常检测等算法。使用卡尔曼滤波器进行数据平滑，快速傅里叶变换进行频域分析，基于机器学习的异常检测算法实现设备故障预警。

  5. 系统管理模块：负责系统配置、用户权限管理、日志记录等功能。支持远程配置和固件升级。

  6. 数据存储模块：使用轻量级数据库SQLite存储历史数据和配置信息，支持数据导出和备份恢复。

  7. 网络通信模块：实现与上位机或云平台的数据交互，支持MQTT协议，实现远程监控和数据上报。

3. 代码实现

3.1 数据采集模块

// adc_driver.h
#ifndef ADC_DRIVER_H
#define ADC_DRIVER_H

#include <stdint.h>

#define ADC_CHANNELS 8
#define ADC_RESOLUTION 65536 // 16-bit ADC

typedef struct {
    uint16_t raw_data[ADC_CHANNELS];
    float voltage[ADC_CHANNELS];
} ADC_Data;

void ADC_Init(void);
void ADC_StartConversion(void);
ADC_Data ADC_GetData(void);

#endif

// adc_driver.c
#include "adc_driver.h"
#include "stm32f4xx_hal.h"

static ADC_HandleTypeDef hadc1;
static DMA_HandleTypeDef hdma_adc1;
static uint16_t adc_raw_buffer[ADC_CHANNELS];

void ADC_Init(void) {
    // ADC GPIO配置
    __HAL_RCC_GPIOA_CLK_ENABLE();
    GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStruct = {0};
    GPIO_InitStruct.Pin = GPIO_PIN_0|GPIO_PIN_1|GPIO_PIN_2|GPIO_PIN_3
                          |GPIO_PIN_4|GPIO_PIN_5|GPIO_PIN_6|GPIO_PIN_7;
    GPIO_InitStruct.Mode = GPIO_MODE_ANALOG;
    GPIO_InitStruct.Pull = GPIO_NOPULL;
    HAL_GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStruct);

    // ADC1配置
    hadc1.Instance = ADC1;
    hadc1.Init.ClockPrescaler = ADC_CLOCK_SYNC_PCLK_DIV4;
    hadc1.Init.Resolution = ADC_RESOLUTION_12B;
    hadc1.Init.ScanConvMode = ENABLE;
    hadc1.Init.ContinuousConvMode = ENABLE;
    hadc1.Init.DiscontinuousConvMode = DISABLE;
    hadc1.Init.NbrOfConversion = ADC_CHANNELS;
    hadc1.Init.ExternalTrigConvEdge = ADC_EXTERNALTRIGCONVEDGE_NONE;
    hadc1.Init.ExternalTrigConv = ADC_SOFTWARE_START;
    hadc1.Init.DataAlign = ADC_DATAALIGN_RIGHT;
    hadc1.Init.NbrOfDiscConversion = 0;
    hadc1.Init.DMAContinuousRequests = ENABLE;
    hadc1.Init.EOCSelection = ADC_EOC_SEQ_CONV;
    HAL_ADC_Init(&hadc1);

    // 配置ADC通道
    ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0};
    for (int i = 0; i < ADC_CHANNELS; i++) {
        sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_0 + i;
        sConfig.Rank = i + 1;
        sConfig.SamplingTime = ADC_SAMPLETIME_480CYCLES;
        HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc1, &sConfig);
    }

    // 配置DMA
    __HAL_RCC_DMA2_CLK_ENABLE();
    hdma_adc1.Instance = DMA2_Stream0;
    hdma_adc1.Init.Channel = DMA_CHANNEL_0;
    hdma_adc1.Init.Direction = DMA_PERIPH_TO_MEMORY;
    hdma_adc1.Init.PeriphInc = DMA_PINC_DISABLE;
    hdma_adc1.Init.MemInc = DMA_MINC_ENABLE;
    hdma_adc1.Init.PeriphDataAlignment = DMA_PDATAALIGN_HALFWORD;
    hdma_adc1.Init.MemDataAlignment = DMA_MDATAALIGN_HALFWORD;
    hdma_adc1.Init.Mode = DMA_CIRCULAR;
    hdma_adc1.Init.Priority = DMA_PRIORITY_HIGH;
    hdma_adc1.Init.FIFOMode = DMA_FIFOMODE_DISABLE;
    HAL_DMA_Init(&hdma_adc1);

    __HAL_LINKDMA(&hadc1, DMA_Handle, hdma_adc1);
}

void ADC_StartConversion(void) {
    HAL_ADC_Start_DMA(&hadc1, (uint32_t*)adc_raw_buffer, ADC_CHANNELS);
}

ADC_Data ADC_GetData(void) {
    ADC_Data data;
    for (int i = 0; i < ADC_CHANNELS; i++) {
        data.raw_data[i] = adc_raw_buffer[i];
        data.voltage[i] = (float)adc_raw_buffer[i] * 3.3f / ADC_RESOLUTION;
    }
    return data;
}

说明：

  1. ADC_Init() 函数初始化ADC和DMA。它配置GPIO引脚为模拟输入，设置ADC参数（如时钟、分辨率、扫描模式等），并配置DMA以自动传输ADC转换结果。

  2. ADC_StartConversion() 函数启动ADC转换，使用DMA模式连续采集数据。

  3. ADC_GetData() 函数返回最新的ADC数据，包括原始数字值和转换后的电压值。

3.2 通信模块

// modbus_rtu.h
#ifndef MODBUS_RTU_H
#define MODBUS_RTU_H

#include <stdint.h>

#define MAX_MODBUS_FRAME_SIZE 256

typedef struct {
    uint8_t slave_address;
    uint8_t function_code;
    uint8_t data[MAX_MODBUS_FRAME_SIZE];
    uint16_t data_length;
} ModbusFrame;

void Modbus_Init(void);
int Modbus_SendFrame(ModbusFrame *frame);
int Modbus_ReceiveFrame(ModbusFrame *frame);

#endif

// modbus_rtu.c
#include "modbus_rtu.h"
#include "stm32f4xx_hal.h"

static UART_HandleTypeDef huart2;
static uint8_t rx_buffer[MAX_MODBUS_FRAME_SIZE];
static uint16_t rx_index = 0;

void Modbus_Init(void) {
    // UART2 初始化
    huart2.Instance = USART2;
    huart2.Init.BaudRate = 9600;
    huart2.Init.WordLength = UART_WORDLENGTH_8B;
    huart2.Init.StopBits = UART_STOPBITS_1;
    huart2.Init.Parity = UART_PARITY_NONE;
    huart2.Init.Mode = UART_MODE_TX_RX;
    huart2.Init.HwFlowCtl = UART_HWCONTROL_NONE;
    huart2.Init.OverSampling = UART_OVERSAMPLING_16;
    HAL_UART_Init(&huart2);

    // 启动接收中断
    HAL_UART_Receive_IT(&huart2, rx_buffer, 1);
}

uint16_t Modbus_CRC16(uint8_t *buffer, uint16_t length) {
    uint16_t crc = 0xFFFF;
    for (uint16_t i = 0; i < length; i++) {
        crc ^= buffer[i];
        for (int j = 0; j < 8; j++) {
            if (crc & 0x0001) {
                crc = (crc >> 1) ^ 0xA001;
            } else {
                crc >>= 1;
            }
        }
    }
    return crc;
}

int Modbus_SendFrame(ModbusFrame *frame) {
    uint8_t tx_buffer[MAX_MODBUS_FRAME_SIZE + 4];
    uint16_t tx_length = 0;

    tx_buffer[tx_length++] = frame->slave_address;
    tx_buffer[tx_length++] = frame->function_code;
    memcpy(&tx_buffer[tx_length], frame->data, frame->data_length);
    tx_length += frame->data_length;

    uint16_t crc = Modbus_CRC16(tx_buffer, tx_length);
    tx_buffer[tx_length++] = crc & 0xFF;
    tx_buffer[tx_length++] = (crc >> 8) & 0xFF;

    return HAL_UART_Transmit(&huart2, tx_buffer, tx_length, 100);
}

int Modbus_ReceiveFrame(ModbusFrame *frame) {
    if (rx_index < 4) {
        return -1; // 帧不完整
    }

    uint16_t received_crc = (rx_buffer[rx_index - 1] << 8) | rx_buffer[rx_index - 2];
    uint16_t calculated_crc = Modbus_CRC16(rx_buffer, rx_index - 2);

    if (received_crc != calculated_crc) {
        rx_index = 0;
        return -2; // CRC错误
    }
    frame->slave_address = rx_buffer[0];
    frame->function_code = rx_buffer[1];
    frame->data_length = rx_index - 4;
    memcpy(frame->data, &rx_buffer[2], frame->data_length);

    rx_index = 0;
    return 0; // 成功接收帧
}

void HAL_UART_RxCpltCallback(UART_HandleTypeDef *huart) {
    if (huart->Instance == USART2) {
        if (rx_index < MAX_MODBUS_FRAME_SIZE) {
            rx_index++;
            HAL_UART_Receive_IT(&huart2, &rx_buffer[rx_index], 1);
        } else {
            rx_index = 0; // 缓冲区溢出，重置接收
        }
    }
}

说明：

  1. Modbus_Init() 函数初始化UART2用于Modbus-RTU通信，并启动接收中断。

  2. Modbus_CRC16() 函数计算Modbus帧的CRC校验码。

  3. Modbus_SendFrame() 函数发送Modbus帧，包括添加CRC校验码。

  4. Modbus_ReceiveFrame() 函数处理接收到的Modbus帧，验证CRC校验码并解析帧内容。

  5. HAL_UART_RxCpltCallback() 函数是UART接收中断回调，用于连续接收Modbus帧数据。

3.3 人机界面模块

由于人机界面模块使用Qt/QML开发，这里提供一个简化的QML示例：

// MainScreen.qml
import QtQuick 2.12
import QtQuick.Controls 2.12
import QtCharts 2.3

Rectangle {
    width: 800
    height: 480

    ChartView {
        id: temperatureChart
        title: "温度趋势"
        anchors.left: parent.left
        anchors.top: parent.top
        width: parent.width / 2
        height: parent.height / 2
        LineSeries {
            name: "温度"
            // 数据点将通过C++后端更新
        }
    }

    ChartView {
        id: pressureChart
        title: "压力趋势"
        anchors.right: parent.right
        anchors.top: parent.top
        width: parent.width / 2
        height: parent.height / 2
        LineSeries {
            name: "压力"
            // 数据点将通过C++后端更新
        }
    }

    ListView {
        id: alarmList
        anchors.left: parent.left
        anchors.bottom: parent.bottom
        width: parent.width
        height: parent.height / 2
        model: AlarmModel {} // 假设有一个C++实现的AlarmModel
        delegate: Text {
            text: model.timestamp + ": " + model.message
            color: model.severity === "High" ? "red" : "yellow"
        }
    }
}

说明：

  1. 这个QML文件定义了一个简单的用户界面，包含两个图表（用于显示温度和压力趋势）和一个报警列表。
  2. 实际应用中，数据会通过C++后端与QML前端进行交互，动态更新图表和报警列表。

3.4 数据处理模块

// data_processing.h
#ifndef DATA_PROCESSING_H
#define DATA_PROCESSING_H

#include <vector>
#include <complex>

class DataProcessing {
public:
    static std::vector<float> applyKalmanFilter(const std::vector<float>& input, float processNoise, float measurementNoise);
    static std::vector<std::complex<float>> performFFT(const std::vector<float>& input);
    static bool detectAnomaly(const std::vector<float>& data, float threshold);

private:
    static void fft(std::vector<std::complex<float>>& x);
};

#endif

// data_processing.cpp
#include "data_processing.h"
#include <cmath>

std::vector<float> DataProcessing::applyKalmanFilter(const std::vector<float>& input, float processNoise, float measurementNoise) {
    std::vector<float> filtered(input.size());
    float estimate = input[0];
    float errorEstimate = 1.0f;

    for (size_t i = 0; i < input.size(); ++i) {
        // 预测步骤
        float predictedEstimate = estimate;
        float predictedErrorEstimate = errorEstimate + processNoise;

        // 更新步骤
        float kalmanGain = predictedErrorEstimate / (predictedErrorEstimate + measurementNoise);
        estimate = predictedEstimate + kalmanGain * (input[i] - predictedEstimate);
        errorEstimate = (1 - kalmanGain) * predictedErrorEstimate;

        filtered[i] = estimate;
    }

    return filtered;
}

std::vector<std::complex<float>> DataProcessing::performFFT(const std::vector<float>& input) {
    size_t n = input.size();
    std::vector<std::complex<float>> data(n);

    for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
        data[i] = std::complex<float>(input[i], 0);
    }

    fft(data);
    return data;
}

void DataProcessing::fft(std::vector<std::complex<float>>& x) {
    size_t n = x.size();
    if (n <= 1) return;

    std::vector<std::complex<float>> even(n/2), odd(n/2);
    for (size_t i = 0; i < n/2; ++i) {
        even[i] = x[2*i];
        odd[i] = x[2*i+1];
    }

    fft(even);
    fft(odd);

    for (size_t k = 0; k < n/2; ++k) {
        std::complex<float> t = std::polar(1.0f, -2 * M_PI * k / n) * odd[k];
        x[k] = even[k] + t;
        x[k+n/2] = even[k] - t;
    }
}

bool DataProcessing::detectAnomaly(const std::vector<float>& data, float threshold) {
    float mean = 0.0f;
    for (float value : data) {
        mean += value;
    }
    mean /= data.size();

    float variance = 0.0f;
    for (float value : data) {
        variance += (value - mean) * (value - mean);
    }
    variance /= data.size();

    float stdDev = std::sqrt(variance);

    for (float value : data) {
        if (std::abs(value - mean) > threshold * stdDev) {
            return true; // 检测到异常
        }
    }

    return false; // 未检测到异常
}

说明：

  1. applyKalmanFilter() 函数实现了一维卡尔曼滤波器，用于平滑传感器数据。它接受原始数据、过程噪声和测量噪声作为输入，返回滤波后的数据。卡尔曼滤波器通过预测和更新两个步骤，有效地减少了数据中的噪声。

  2. performFFT() 函数实现了快速傅里叶变换（FFT），用于将时域信号转换为频域。这对于分析设备振动等周期性信号非常有用。该函数使用了递归的 Cooley-Tukey FFT 算法。

  3. fft() 是一个私有辅助函数，实现了实际的 FFT 算法。它使用分治法递归地计算 FFT。

  4. detectAnomaly() 函数实现了一个简单的异常检测算法。它计算数据的均值和标准差，然后检查是否有数据点偏离均值超过指定的阈值（以标准差为单位）。如果发现异常数据点，函数返回 true。

这个数据处理模块提供了基本的信号处理和异常检测功能。在实际应用中，您可能需要根据具体需求进行调整和扩展。例如，可以添加更复杂的异常检测算法，如基于机器学习的方法，或者实现更多的信号处理功能，如数字滤波器等。

3.5 系统管理模块

// system_manager.h
#ifndef SYSTEM_MANAGER_H
#define SYSTEM_MANAGER_H

#include <string>
#include <vector>

class SystemManager {
public:
    static bool initialize();
    static bool loadConfiguration(const std::string& configFile);
    static bool saveConfiguration(const std::string& configFile);
    static bool updateFirmware(const std::string& firmwareFile);
    static void logEvent(const std::string& event);
    static std::vector<std::string> getLogEntries(int count);

private:
    static std::vector<std::string> logEntries;
};

#endif

// system_manager.cpp
#include "system_manager.h"
#include <fstream>
#include <ctime>

std::vector<std::string> SystemManager::logEntries;

bool SystemManager::initialize() {
    // 初始化系统组件
    // ...
    logEvent("System initialized");
    return true;
}

bool SystemManager::loadConfiguration(const std::string& configFile) {
    std::ifstream file(configFile);
    if (!file.is_open()) {
        logEvent("Failed to load configuration: " + configFile);
        return false;
    }
    // 读取和解析配置文件
    // ...
    logEvent("Configuration loaded: " + configFile);
    return true;
}

bool SystemManager::saveConfiguration(const std::string& configFile) {
    std::ofstream file(configFile);
    if (!file.is_open()) {
        logEvent("Failed to save configuration: " + configFile);
        return false;
    }
    // 保存配置到文件
    // ...
    logEvent("Configuration saved: " + configFile);
    return true;
}

bool SystemManager::updateFirmware(const std::string& firmwareFile) {
    // 实现固件更新逻辑
    // ...
    logEvent("Firmware updated: " + firmwareFile);
    return true;
}

void SystemManager::logEvent(const std::string& event) {
    time_t now = time(0);
    char* dt = ctime(&now);
    std::string timestamp(dt);
    timestamp.pop_back(); // 移除换行符
    std::string logEntry = timestamp + " - " + event;
    logEntries.push_back(logEntry);

    // 如果日志条目过多，删除旧条目
    if (logEntries.size() > 1000) {
        logEntries.erase(logEntries.begin());
    }

    // 在实际应用中，可能还需要将日志写入文件或数据库
}

std::vector<std::string> SystemManager::getLogEntries(int count) {
    if (count <= 0 || count > logEntries.size()) {
        return logEntries;
    }
    return std::vector<std::string>(logEntries.end() - count, logEntries.end());
}

说明：

  1. initialize() 函数用于初始化系统组件，可以在这里添加各个模块的初始化代码。

  2. loadConfiguration() 和 saveConfiguration() 函数分别用于加载和保存系统配置。在实际应用中，您需要实现配置文件的解析和生成逻辑。

  3. updateFirmware() 函数用于更新系统固件。在实际应用中，您需要实现固件验证、写入和重启等逻辑。

  4. logEvent() 函数用于记录系统事件。它将事件信息与时间戳一起存储在内存中，并限制了最大日志条目数量。

  5. getLogEntries() 函数允许获取最近的日志条目，方便查看系统状态和故障诊断。

3.6 数据存储模块

为了实现数据的持久化存储，我们使用SQLite数据库。以下是一个简化的数据存储模块实现：

// data_storage.h
#ifndef DATA_STORAGE_H
#define DATA_STORAGE_H

#include <string>
#include <vector>
#include <sqlite3.h>

struct SensorData {
    int64_t timestamp;
    int sensor_id;
    float value;
};

class DataStorage {
public:
    DataStorage();
    ~DataStorage();

    bool initialize(const std::string& dbFile);
    bool storeSensorData(const SensorData& data);
    std::vector<SensorData> retrieveSensorData(int sensor_id, int64_t start_time, int64_t end_time);
    bool backupDatabase(const std::string& backupFile);

private:
    sqlite3* db;
};

#endif

// data_storage.cpp
#include "data_storage.h"
#include <iostream>

DataStorage::DataStorage() : db(nullptr) {}

DataStorage::~DataStorage() {
    if (db) {
        sqlite3_close(db);
    }
}

bool DataStorage::initialize(const std::string& dbFile) {
    int rc = sqlite3_open(dbFile.c_str(), &db);
    if (rc) {
        std::cerr << "Can't open database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        return false;
    }

    const char* sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS sensor_data ("
                      "timestamp INTEGER NOT NULL,"
                      "sensor_id INTEGER NOT NULL,"
                      "value REAL NOT NULL);";
    char* errMsg = nullptr;
    rc = sqlite3_exec(db, sql, nullptr, nullptr, &errMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << errMsg << std::endl;
        sqlite3_free(errMsg);
        return false;
    }
    return true;
}
bool DataStorage::storeSensorData(const SensorData& data) {
    const char* sql = "INSERT INTO sensor_data (timestamp, sensor_id, value) VALUES (?, ?, ?);";
    sqlite3_stmt* stmt;
    int rc = sqlite3_prepare_v2(db, sql, -1, &stmt, nullptr);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "Failed to prepare statement: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        return false;
    }

    sqlite3_bind_int64(stmt, 1, data.timestamp);
    sqlite3_bind_int(stmt, 2, data.sensor_id);
    sqlite3_bind_double(stmt, 3, data.value);

    rc = sqlite3_step(stmt);
    if (rc != SQLITE_DONE) {
        std::cerr << "Failed to insert data: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        sqlite3_finalize(stmt);
        return false;
    }

    sqlite3_finalize(stmt);
    return true;
}

std::vector<SensorData> DataStorage::retrieveSensorData(int sensor_id, int64_t start_time, int64_t end_time) {
    std::vector<SensorData> result;
    const char* sql = "SELECT timestamp, sensor_id, value FROM sensor_data "
                      "WHERE sensor_id = ? AND timestamp BETWEEN ? AND ? "
                      "ORDER BY timestamp;";
    sqlite3_stmt* stmt;
    int rc = sqlite3_prepare_v2(db, sql, -1, &stmt, nullptr);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "Failed to prepare statement: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        return result;
    }

    sqlite3_bind_int(stmt, 1, sensor_id);
    sqlite3_bind_int64(stmt, 2, start_time);
    sqlite3_bind_int64(stmt, 3, end_time);

    while ((rc = sqlite3_step(stmt)) == SQLITE_ROW) {
        SensorData data;
        data.timestamp = sqlite3_column_int64(stmt, 0);
        data.sensor_id = sqlite3_column_int(stmt, 1);
        data.value = sqlite3_column_double(stmt, 2);
        result.push_back(data);
    }

    if (rc != SQLITE_DONE) {
        std::cerr << "Error retrieving data: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
    }

    sqlite3_finalize(stmt);
    return result;
}

bool DataStorage::backupDatabase(const std::string& backupFile) {
    sqlite3* pBackupDB;
    int rc = sqlite3_open(backupFile.c_str(), &pBackupDB);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "Cannot open backup database: " << sqlite3_errmsg(pBackupDB) << std::endl;
        sqlite3_close(pBackupDB);
        return false;
    }

    sqlite3_backup* pBackup = sqlite3_backup_init(pBackupDB, "main", db, "main");
    if (pBackup) {
        sqlite3_backup_step(pBackup, -1);
        sqlite3_backup_finish(pBackup);
    }
    rc = sqlite3_errcode(pBackupDB);

    sqlite3_close(pBackupDB);
    return rc == SQLITE_OK;
}

说明：

  1. retrieveSensorData() 函数从数据库中检索指定时间范围内特定传感器的数据。它同样使用预处理语句，并返回一个包含查询结果的向量。

  2. backupDatabase() 函数创建数据库的备份副本。它使用SQLite的内置备份API来确保数据的一致性。

这个数据存储模块提供了基本的数据持久化功能，包括数据的存储、检索和备份。在实际应用中，您可能需要根据具体需求进行优化和扩展，例如：

  • 添加索引以提高查询性能
  • 实现数据压缩或归档功能以节省存储空间
  • 添加数据完整性检查和错误恢复机制
  • 实现数据加密以提高安全性

3.7 网络通信模块

为了实现与上位机或云平台的数据交互，我们可以使用MQTT协议。以下是一个简化的网络通信模块实现，使用Paho MQTT C++客户端库：

// mqtt_client.h
#ifndef MQTT_CLIENT_H
#define MQTT_CLIENT_H

#include <string>
#include <mqtt/async_client.h>

class MqttClient {
public:
    MqttClient(const std::string& serverAddress, const std::string& clientId);
    ~MqttClient();

    bool connect();
    bool disconnect();
    bool publish(const std::string& topic, const std::string& payload);
    bool subscribe(const std::string& topic);

private:
    mqtt::async_client client;
    mqtt::connect_options connOpts;
};

#endif

// mqtt_client.cpp
#include "mqtt_client.h"
#include <iostream>

MqttClient::MqttClient(const std::string& serverAddress, const std::string& clientId)
    : client(serverAddress, clientId) {
    connOpts.set_keep_alive_interval(20);
    connOpts.set_clean_session(true);
}

MqttClient::~MqttClient() {
    disconnect();
}

bool MqttClient::connect() {
    try {
        mqtt::token_ptr conntok = client.connect(connOpts);
        conntok->wait();
        return true;
    }
    catch (const mqtt::exception& exc) {
        std::cerr << "Error: " << exc.what() << std::endl;
        return false;
    }
}

bool MqttClient::disconnect() {
    try {
        client.disconnect()->wait();
        return true;
    }
    catch (const mqtt::exception& exc) {
        std::cerr << "Error: " << exc.what() << std::endl;
        return false;
    }
}

bool MqttClient::publish(const std::string& topic, const std::string& payload) {
    try {
        client.publish(topic, payload, 1, false)->wait();
        return true;
    }
    catch (const mqtt::exception& exc) {
        std::cerr << "Error: " << exc.what() << std::endl;
        return false;
    }
}

bool MqttClient::subscribe(const std::string& topic) {
    try {
        client.subscribe(topic, 1)->wait();
        return true;
    }
    catch (const mqtt::exception& exc) {
        std::cerr << "Error: " << exc.what() << std::endl;
        return false;
    }
}

这个网络通信模块提供了基本的MQTT客户端功能，包括连接、断开、发布和订阅。在实际应用中，您需要根据具体需求进行扩展，例如：

  • 实现消息回调处理
  • 添加重连机制
  • 实现 QoS 级别的控制
  • 添加 SSL/TLS 支持以增强安全性
  • 实现消息持久化，以处理网络中断情况
  • 添加消息过滤和优先级处理

4. 项目总结

本智能工厂设备监控系统项目整合了多种先进技术，包括嵌入式系统、工业通信协议、数据采集与处理、人机界面设计、数据存储和网络通信等。通过这些模块的协同工作，系统能够实现对工厂设备的全面监控、数据分析和远程管理。

主要特点和优势：

  1. 高性能数据采集：利用 ARM Cortex-M4 微控制器和高精度 ADC，实现快速、准确的数据采集。
  2. 可靠的工业通信：支持 Modbus-RTU 和 Profibus-DP 协议，确保与各种工业设备的兼容性。
  3. 智能数据处理：应用卡尔曼滤波、FFT 分析和异常检测算法，提供深入的数据洞察。
  4. 直观的人机界面：基于 Qt/QML 的触摸屏界面，提供友好的用户体验。
  5. 灵活的数据存储：使用 SQLite 数据库，支持本地数据存储和查询。
  6. 远程监控能力：通过 MQTT 协议实现与云平台的数据交互，支持远程监控和控制。

5. 参考文献

  1. ARM. (2021). Cortex-M4 Processor. Cortex-M4
  2. Modbus Organization. (2021). Modbus Application Protocol Specification V1.1b3. http://www.modbus.org/docs/Modbus_Application_Protocol_V1_1b3.pdf
  3. The Qt Company. (2021). Qt Documentation. Qt Documentation | Home
  4. SQLite. (2021). SQLite Documentation. SQLite Documentation
  5. Eclipse Foundation. (2021). Paho MQTT C++ Client Library. Eclipse Paho | The Eclipse Foundation

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