Qt如何实现曲线监控
本篇内容主要讲解“Qt如何实现曲线监控”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“Qt如何实现曲线监控”吧!
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一、前言
曲线监控模块用的很少,主要就是用来观察某个设备的实时采集的数据和历史采集的数据,可以回放数据,在右侧可以选择对应的通信端口和控制器,然后选择指定的探测器进行观察,从选择的时候开始计时,每个数据都对应一个数据点,至于采集间隔,这个在端口管理中设定的,一般来说都是1秒钟采集一次。
显示曲线图表控件,个人强烈推荐开源的qcustomplot或者qwt,Qt5.7以后集成了qchart模块也有曲线控件,个人觉得用法还是不够友好,而且很多人反映大数据量基本上歇菜,只能做一些小数据量的展示,我看过qchart模块的完整源码,写的不是很好,也许后期改进了不少,还是Qt4时代若基亚品质保证,代码质量都是杠杠的,可惜若基亚把Qt卖了。
二、功能特点
采集数据端口,支持串口端口+网络端口,串口支持自由设置串口号+波特率,网络支持自由设置IP地址+通讯端口,每个端口支持采集周期,默认1秒钟一个地址,支持设置通讯超时次数,默认3次,支持最大重连时间,用于重新读取离线的设备。
控制器信息,能够添加控制器名称,选择控制器地址+控制器型号,设置该控制器下面的探测器数量。
探测器信息,能够添加位号,可自由选择探测器型号,气体种类,气体符号,高报值,低报值,缓冲值,清零值,是否启用,报警声音,背景地图,存储周期,数值换算小数点位数,报警延时时间,报警的类型(HH,LL,HL)等。
控制器型号+探测器型号+气体种类+气体符号,均可自由配置。
地图支持导入和删除,所有的探测器对应地图位置可自由拖动保存。
端口信息+控制器信息+探测器信息,支持导入导出+导出到excel+打印。
运行记录+报警记录+用户记录,支持多条件组合查询,比如时间段+控制器+探测器等,所有记录支持导出到excel+打印。
导出到excel的记录支持所有excel+wps等表格文件版本,不依赖excel等软件。
可删除指定时间范围内的数据,支持自动清理早期数据,设置最大保存记录数。
支持报警短信转发,支持多个接收手机号码,可设定发送间隔,比如即时发送或者6个小时发送一次所有的报警信息,短信内容过长,自动拆分多条短信。
支持报警邮件转发,支持多个接收邮箱,可设定发送间隔,比如即时发送或者6个小时发送一次所有的报警信息,支持附件发送。
高报颜色+低报颜色+正常颜色+0值颜色+曲线背景+曲线颜色等,都可以自由选择。
软件的中文标题+英文标题+logo路径+版权所有都可以自由设置。
提供开关设置开机运行+报警声音+自动登录+记住密码等。
报警声音可设置播放次数,界面提供17种皮肤文件选择。
支持云端数据同步,可设置云端数据库的信息,比如数据库名称,用户名+密码等。
支持网络转发和网络接收,网络接收开启后,软件从udp接收数据进行解析。网络转发支持多个目标IP,这样就实现了本地采集的软件,自由将数据转到客户端,随时查看探测器数据。
自动记住用户最后停留的界面+其他信息,重启后自动应用。
报警自动切换到对应的地图,探测器按钮闪烁。
双击探测器图标,可以进行回控。
支持用户权限管理,管理员+操作员两大类,用户登录+用户退出,可以记住密码和自动登录,超过三次报错提示并关闭程序。
支持四种监控模式,设备面板监控+地图监控+表格数据监控+曲线数据监控,可自由切换,四种同步应用。
支持报警继电器联动,一个位号可以跨串口联动多个模块和继电器号,支持多对多。
本地数据存储支持sqlite+MySQL,支持远程数据同步到云端数据库。自动重连。
本地设备采集到的数据实时上传到云端,以便手机APP或者web等其他方式提取。
支持两种数据源,一种是串口和网络通过协议采集设备数据,一种是数据库采集。数据库采集模式可以作为通用的系统使用。
自带设备模拟工具,支持16个设备数据模拟,同时还带数据库数据模拟,以便在没有设备的时候测试数据。
默认通信协议采用modbus协议,后期增加mqtt等物联网协议的支持,做成通用系统。
支持所有windows操作系统+linux操作系统和其他操作系统。
三、效果图
四、核心代码
void frmViewPlot::initPlot() { ui->customPlot->addGraph(); ui->customPlot->graph(0)->setName("浓度值"); ui->customPlot->graph(0)->setPen(QPen(QColor(App::ColorPlotLine), LineWidth)); ui->customPlot->graph(0)->setScatterStyle(QCPScatterStyle(QCPScatterStyle::ssCircle, Qt::NoPen, QBrush(QColor(App::ColorPlotLine)), DotWidth)); QFont font; font.setPixelSize(11); ui->customPlot->legend->setFont(font); ui->customPlot->xAxis->setLabelFont(font); ui->customPlot->yAxis->setLabelFont(font); ui->customPlot->xAxis->setTickLabelFont(font); ui->customPlot->yAxis->setTickLabelFont(font); ui->customPlot->xAxis->setTickLabelType(QCPAxis::ltDateTime); ui->customPlot->xAxis->setDateTimeFormat("hh:mm:ss"); ui->customPlot->xAxis->setAutoTickStep(false); ui->customPlot->xAxis->setTickStep(TickStep); ui->customPlot->xAxis->setRange(0, XMax, Qt::AlignRight); ui->customPlot->yAxis->setRange(0, 100); ui->customPlot->legend->setVisible(true); QColor textColor = QColor(App::ColorPlotText); ui->customPlot->yAxis->setLabelColor(textColor); ui->customPlot->xAxis->setTickLabelColor(textColor); ui->customPlot->yAxis->setTickLabelColor(textColor); ui->customPlot->xAxis->setBasePen(QPen(textColor)); ui->customPlot->yAxis->setBasePen(QPen(textColor)); ui->customPlot->xAxis->setTickPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->yAxis->setTickPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->xAxis->setSubTickPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->yAxis->setSubTickPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->xAxis->grid()->setPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->yAxis->grid()->setPen(QPen(textColor)); ui->customPlot->yAxis->grid()->setZeroLinePen(QPen(textColor)); ui->customPlot->setBackground(QColor(App::ColorPlotBg)); //ui->customPlot->xAxis->setTickLabelRotation(90); ui->customPlot->yAxis->setAutoTickCount(30); ui->customPlot->replot(); //ui->customPlot->installEventFilter(this); } void frmViewPlot::loadPlot() { //移除第一个数据,增加一个数据,保证每次集合数据一致 labs.remove(0, 1); labs.append(TIME); values.remove(0, 1); values.append(currentValue); ui->customPlot->graph(0)->setData(keys, values); ui->customPlot->xAxis->setTickVector(keys); ui->customPlot->xAxis->setTickVectorLabels(labs); ui->customPlot->replot(); } void frmViewPlot::initData() { whereSql = "where 1=1"; columnNames << "编号" << "位号" << "控制器名称" << "探测器名称" << "浓度值" << "气体符号" << "保存时间"; columnWidths << 100 << 120 << 145 << 145 << 70 << 70 << 150; //设置需要显示数据的表格和翻页的按钮,最后一列自动填充,奇偶行不同颜色显示 dbPage = new DbPage(this); dbPage->setAllCenter(true); dbPage->setColumnNames(columnNames); dbPage->setColumnWidths(columnWidths); dbPage->setResultCurrent(XMax2); dbPage->setTableName("NodeLog"); dbPage->setOrderSql(QString("LogID %1").arg(App::AlarmLogOrder)); dbPage->setControl(ui->tableView, ui->labPageCount, ui->labPageCurrent, ui->labResultCount, ui->labResultCurrent, ui->labResult, 0, ui->btnFirst, ui->btnPre, ui->btnNext, ui->btnLast, "LogID"); dbPage->setWhereSql(whereSql); dbPage->select(); //绑定按钮切换载入数据 connect(ui->btnFirst, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(loadData())); connect(ui->btnPre, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(loadData())); connect(ui->btnNext, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(loadData())); connect(ui->btnLast, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(loadData())); } void frmViewPlot::loadData() { keys.clear(); labs.clear(); values.clear(); //加载当前表格中的数据 QAbstractItemModel *model = ui->tableView->model(); int count = model->rowCount(); for (int i = 0; i < count; i++) { QModelIndex modelIndex = model->index(i, 4); QModelIndex labIndex = model->index(i, 6); double value = model->data(modelIndex).toDouble(); QString strDate = model->data(labIndex).toString().right(8); keys << i; labs << strDate; values << value; } ui->customPlot->graph(0)->setData(keys, values); ui->customPlot->xAxis->setTickVector(keys); ui->customPlot->xAxis->setTickVectorLabels(labs); ui->customPlot->replot(); } void frmViewPlot::receiveValue(const QString &positionID, float value) { if (ui->ckPause->isChecked()) { return; } //必须是实时曲线才需要显示 if (ui->cboxType->currentText() != "实时曲线") { return; } //找到当前位号对应的索引,取出对应索引位置的值 QString id = ui->cboxNodeName->itemData(ui->cboxNodeName->currentIndex()).toString(); if (id != positionID) { return; } currentValue = value; //以下增加部分为将接收数据曲线显示 QVectorkeys; QVector datas; double key = QDateTime::currentDateTime().toMSecsSinceEpoch() / 1000.0; keys.append(key); datas.append(currentValue); ui->customPlot->graph(0)->addData(keys, datas); ui->customPlot->graph(0)->removeDataBefore(key - XMax); ui->customPlot->xAxis->setRange(key, XMax, Qt::AlignRight); ui->customPlot->replot(); } void frmViewPlot::receiveValue(const QString &portName, quint8 addr, const QList &values) { if (ui->ckPause->isChecked()) { return; } //必须是实时曲线才需要显示 if (ui->cboxType->currentText() != "实时曲线") { return; } //过滤端口 if (ui->cboxPortName->currentText() != portName) { return; } //过滤设备 if (ui->cboxDeviceName->itemData(ui->cboxDeviceName->currentIndex()).toInt() != addr) { return; } //找到当前位号对应的索引,取出对应索引位置的值 QString positionID = ui->cboxNodeName->itemData(ui->cboxNodeName->currentIndex()).toString(); //找到当前索引位置的设备地址对应探测器的最小寄存器地址 //如果读取的起始寄存器地址是5则回来的数据位第一个是寄存器地址5的数据,后面连续 quint16 nodeMinAddr = DBHelper::getNodeMinAddr(portName, addr); int index = DBData::NodeInfo_PositionID.indexOf(positionID); int startIndex = DBData::NodeInfo_NodeAddr.at(index) - nodeMinAddr - 1; //有时候可能出现总共添加了8个探测器但是真实读到4个探测器的情况 if (startIndex >= values.count()) { return; } currentValue = values.at(startIndex); //以下增加部分为将接收数据曲线显示 QVector keys; QVector datas; double key = QDateTime::currentDateTime().toMSecsSinceEpoch() / 1000.0; keys.append(key); datas.append(currentValue); ui->customPlot->graph(0)->addData(keys, datas); ui->customPlot->graph(0)->removeDataBefore(key - XMax); ui->customPlot->xAxis->setRange(key, XMax, Qt::AlignRight); ui->customPlot->replot(); }
到此,相信大家对“Qt如何实现曲线监控”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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