Qt如何實現曲線監(jiān)控

本篇內容主要講解“Qt如何實現曲線監(jiān)控”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Qt如何實現曲線監(jiān)控”吧!

一、前言

曲線監(jiān)控模塊用的很少，主要就是用來觀察某個設備的實時采集的數據和歷史采集的數據，可以回放數據，在右側可以選擇對應的通信端口和控制器，然后選擇指定的探測器進行觀察，從選擇的時候開始計時，每個數據都對應一個數據點，至于采集間隔，這個在端口管理中設定的，一般來說都是1秒鐘采集一次。

顯示曲線圖表控件，個人強烈推薦開源的qcustomplot或者qwt，Qt5.7以后集成了qchart模塊也有曲線控件，個人覺得用法還是不夠友好，而且很多人反映大數據量基本上歇菜，只能做一些小數據量的展示，我看過qchart模塊的完整源碼，寫的不是很好，也許后期改進了不少，還是Qt4時代若基亞品質保證，代碼質量都是杠杠的，可惜若基亞把Qt賣了。

二、功能特點

1. 采集數據端口，支持串口端口+網絡端口，串口支持自由設置串口號+波特率，網絡支持自由設置IP地址+通訊端口，每個端口支持采集周期，默認1秒鐘一個地址，支持設置通訊超時次數，默認3次，支持最大重連時間，用于重新讀取離線的設備。

2. 控制器信息，能夠添加控制器名稱，選擇控制器地址+控制器型號，設置該控制器下面的探測器數量。

3. 探測器信息，能夠添加位號，可自由選擇探測器型號，氣體種類，氣體符號，高報值，低報值，緩沖值，清零值，是否啟用，報警聲音，背景地圖，存儲周期，數值換算小數點位數，報警延時時間，報警的類型（HH,LL,HL）等。

4. 控制器型號+探測器型號+氣體種類+氣體符號，均可自由配置。

5. 地圖支持導入和刪除，所有的探測器對應地圖位置可自由拖動保存。

6. 端口信息+控制器信息+探測器信息，支持導入導出+導出到excel+打印。

7. 運行記錄+報警記錄+用戶記錄，支持多條件組合查詢，比如時間段+控制器+探測器等，所有記錄支持導出到excel+打印。

8. 導出到excel的記錄支持所有excel+wps等表格文件版本，不依賴excel等軟件。

9. 可刪除指定時間范圍內的數據，支持自動清理早期數據，設置最大保存記錄數。

10. 支持報警短信轉發(fā)，支持多個接收手機號碼，可設定發(fā)送間隔，比如即時發(fā)送或者6個小時發(fā)送一次所有的報警信息，短信內容過長，自動拆分多條短信。

11. 支持報警郵件轉發(fā)，支持多個接收郵箱，可設定發(fā)送間隔，比如即時發(fā)送或者6個小時發(fā)送一次所有的報警信息，支持附件發(fā)送。

12. 高報顏色+低報顏色+正常顏色+0值顏色+曲線背景+曲線顏色等，都可以自由選擇。

13. 軟件的中文標題+英文標題+logo路徑+版權所有都可以自由設置。

14. 提供開關設置開機運行+報警聲音+自動登錄+記住密碼等。

15. 報警聲音可設置播放次數，界面提供17種皮膚文件選擇。

16. 支持云端數據同步，可設置云端數據庫的信息，比如數據庫名稱，用戶名+密碼等。

17. 支持網絡轉發(fā)和網絡接收，網絡接收開啟后，軟件從udp接收數據進行解析。網絡轉發(fā)支持多個目標IP，這樣就實現了本地采集的軟件，自由將數據轉到客戶端，隨時查看探測器數據。

18. 自動記住用戶最后停留的界面+其他信息，重啟后自動應用。

19. 報警自動切換到對應的地圖，探測器按鈕閃爍。

20. 雙擊探測器圖標，可以進行回控。

21. 支持用戶權限管理，管理員+操作員兩大類，用戶登錄+用戶退出，可以記住密碼和自動登錄，超過三次報錯提示并關閉程序。

22. 支持四種監(jiān)控模式，設備面板監(jiān)控+地圖監(jiān)控+表格數據監(jiān)控+曲線數據監(jiān)控，可自由切換，四種同步應用。

23. 支持報警繼電器聯動，一個位號可以跨串口聯動多個模塊和繼電器號，支持多對多。

24. 本地數據存儲支持sqlite+mysql，支持遠程數據同步到云端數據庫。自動重連。

25. 本地設備采集到的數據實時上傳到云端，以便手機APP或者web等其他方式提取。

26. 支持兩種數據源，一種是串口和網絡通過協(xié)議采集設備數據，一種是數據庫采集。數據庫采集模式可以作為通用的系統(tǒng)使用。

27. 自帶設備模擬工具，支持16個設備數據模擬，同時還帶數據庫數據模擬，以便在沒有設備的時候測試數據。

28. 默認通信協(xié)議采用modbus協(xié)議，后期增加mqtt等物聯網協(xié)議的支持，做成通用系統(tǒng)。

29. 支持所有windows操作系統(tǒng)+linux操作系統(tǒng)和其他操作系統(tǒng)。

三、效果圖

四、核心代碼

void frmViewPlot::initPlot()
{
    ui->customPlot->addGraph();
    ui->customPlot->graph(0)->setName("濃度值");
    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()
{
    //移除第一個數據,增加一個數據,保證每次集合數據一致
    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 << "編號" << "位號" << "控制器名稱" << "探測器名稱" << "濃度值" << "氣體符號" << "保存時間";
    columnWidths << 100 << 120 << 145 << 145 << 70 << 70 << 150;

    //設置需要顯示數據的表格和翻頁的按鈕,最后一列自動填充,奇偶行不同顏色顯示
    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();

    //綁定按鈕切換載入數據
    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();

    //加載當前表格中的數據
    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;
    }

    //必須是實時曲線才需要顯示
    if (ui->cboxType->currentText() != "實時曲線") {
        return;
    }

    //找到當前位號對應的索引,取出對應索引位置的值
    QString id = ui->cboxNodeName->itemData(ui->cboxNodeName->currentIndex()).toString();
    if (id != positionID) {
        return;
    }

    currentValue = value;

    //以下增加部分為將接收數據曲線顯示
    QVector<double> keys;
    QVector<double> 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<float> &values)
{
    if (ui->ckPause->isChecked()) {
        return;
    }

    //必須是實時曲線才需要顯示
    if (ui->cboxType->currentText() != "實時曲線") {
        return;
    }

    //過濾端口
    if (ui->cboxPortName->currentText() != portName) {
        return;
    }

    //過濾設備
    if (ui->cboxDeviceName->itemData(ui->cboxDeviceName->currentIndex()).toInt() != addr) {
        return;
    }

    //找到當前位號對應的索引,取出對應索引位置的值
    QString positionID = ui->cboxNodeName->itemData(ui->cboxNodeName->currentIndex()).toString();
    //找到當前索引位置的設備地址對應探測器的最小寄存器地址
    //如果讀取的起始寄存器地址是5則回來的數據位第一個是寄存器地址5的數據,后面連續(xù)
    quint16 nodeMinAddr = DBHelper::getNodeMinAddr(portName, addr);
    int index = DBData::NodeInfo_PositionID.indexOf(positionID);
    int startIndex = DBData::NodeInfo_NodeAddr.at(index) - nodeMinAddr - 1;
    //有時候可能出現總共添加了8個探測器但是真實讀到4個探測器的情況
    if (startIndex >= values.count()) {
        return;
    }

    currentValue = values.at(startIndex);

    //以下增加部分為將接收數據曲線顯示
    QVector<double> keys;
    QVector<double> 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，相信大家對“Qt如何實現曲線監(jiān)控”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！