一种基于VC﹢﹢的智能仪表数据采集软件设计方案

一种基于VC﹢﹢的智能仪表数据采集软件设计方案一、背景

随着科技的发展和智能化的推进，智能仪表在工业生产和生活领域的应用不断扩大。而智能仪表的数据采集是保证其可靠运行的基础。因此，本文提出一种基于VC++的智能仪表数据采集软件设计方案。

二、需求分析

智能仪表数据采集软件的主要功能是通过串口接收仪表发出的数据，并将其在PC端进行实时显示和存储。因此，需要完成以下功能：

1、串口通信功能——通过串口与智能仪表进行数据交互。

2、数据解析功能——将接收到的原始数据进行解析，得出对应的测量值。

3、实时显示功能——将解析得出的测量值实时地显示在PC端。

4、数据存储功能——将解析得出的测量值存储在本地。

三、设计方案

1、软件架构

本设计方案采用C/S结构，即采用客户端和服务端的分布式架构，其结构如图1所示。

图1软件架构图

2、串口通信功能设计

本方案采用VC++自带的函数库实现串口通信功能。具体实现步骤如下：

（1）打开串口

HANDLEhComm=CreateFile(szPortName,GENERIC_READ|GENERIC_WRITE,0,NULL,OPEN_EXISTING,0,NULL);

（2）初始化串口

DCBdcb;

ZeroMemory(&dcb,sizeof(dcb));

dcb.DCBlength=sizeof(dcb);

dcb.BaudRate=BAUD_RATE;

dcb.ByteSize=DATA_BIT;

dcb.Parity=PARITY;

dcb.StopBits=STOP_BIT;

SetCommState(hComm,&dcb);

（3）读取数据

intiLen=0;

while(ReadFile(hComm,szBuff+iLen,iBytesToRead–iLen,&dwReadBytes,NULL))

{

iLen+=dwReadBytes;

}

（4）关闭串口

CloseHandle(hComm);

3、数据解析功能设计

本方案采用面向对象和模板方法设计模式实现数据解析功能。该功能包括数据解析类和不同测量值解析子类，具体实现步骤如下：

（1）定义一个数据解析基类，该类包括数据处理方法和子类注册表。

classCDataAnalysis

{

public:

voidProcessData(constchar*pData,intiLen);//处理数据方法

protected:

map<string,shared_ptr<CDataAnalysis>>m_mapReg;//子类注册表

};

（2）定义多种测量值解析子类，例如温度、压力、流量等。

classCTemperatureAnalysis:publicCDataAnalysis

{

public:

CTemperatureAnalysis(){m_mapReg["temperature"]=shared_ptr(this);}

virtualvoidOnAnalysisData(conststring&strData);//解析数据方法

};

（3）在主程序中注册所有的解析子类，并根据数据类型调用对应的子类进行解析。

CDataAnalysis::CDataAnalysis()

{

shared_ptr<CTemperatureAnalysis>pTemperatureAnalysis=make_shared<CTemperatureAnalysis>();

m_mapReg["temperature"]=pTemperatureAnalysis;

}

四、实施方案

1、开发环境

本方案采用VisualStudio2015开发，开发语言为VC++，操作系统为Windows。

2、开发流程

（1）概要设计阶段——完成软件需求分析、架构设计、相关类的定义和数据结构设计等。

（2）详细设计阶段——完成各个模块的详细设计，包括模块功能划分、模块内部实现、接口设计等。

（3）编程与调试阶段——根据详细设计完成程序编码，并进行调试。

（4）测试阶段——对程序进行功能测试、性能测试、兼容性测试等。

3、实现效果

本方案实现了串口通信、数据解析、实时显示和数据存储等功能，并通过测试验证了程序的正常运行。在实际的应用场景中，该软件能够对仪表运行状态进行监测和控制，提高了工作效率和安全性。

五、总结与展望

本方案从需求分析到方案设计、实施实现都具有一定的可行性和实用性，能够满足智能仪表数据采集的要求。但是，在实际应用中还存在一些问题，例如仪表与采集软件的通信稳定性、数据解析准确性等，需要进一步完善和优化。未来，可以通过采用更为先进的技术和算法，进一步提升智能仪表数据采集软件的性能和可靠性。本文将列出智能仪表数据采集软件中常见的相关数据，并进行分析和总结。这些数据包括：串口通信数据、仪表输出数据、实时显示数据、数据存储数据等。

一、串口通信数据

串口通信数据主要包括串口传输率、数据位数、校验位、停止位等参数。其中，串口传输率表示串口传输的速率，常见的传输率有9600bps、115200bps等；数据位数表示传输的数据位数，一般为8位；校验位表示用于校验传输数据的一位，可选值有无、奇校验、偶校验等；停止位表示数据传输后停止传输的位数，一般为1位。

通过分析串口通信数据，可以了解到智能仪表数据采集软件与仪表的通信质量和稳定性。如果数据传输率过低、数据位数不足或校验位不正确，就会导致数据传输错误或丢失，影响数据采集和处理。因此，在实际应用中，需要根据实际情况设置合适的串口通信参数，以保证数据传输的可靠性和稳定性。

二、仪表输出数据

仪表输出数据是智能仪表向PC端发送的原始数据。这些数据包括测量值、单位、采样时间、状态等信息。例如，温度仪表的输出数据可能是“25.6℃”、“2020-11-2010:30:00”、“正常工作”等。这些数据需要通过数据解析方法进行解析和处理，得出对应的测量值。

通过分析仪表输出数据，可以了解到智能仪表的测量精度、响应速度、工作状态等信息。如果仪表输出数据中存在较大误差或数据响应较慢，就会影响数据处理的准确性和实时性。因此，在选取智能仪表时，需要关注其测量精度、响应速度和数据输出格式等参数，以提高数据采集的准确性和灵活性。

三、实时显示数据

实时显示数据是智能仪表数据采集软件实时显示在PC端的测量值。这些数据一般以图表或报表的形式呈现，以便于用户进行直观观测和分析。例如，温度仪表的实时显示数据可能是一条折线图，表示温度随时间的变化趋势。

通过分析实时显示数据，可以了解到智能仪表的工作状态、变化趋势等信息。如果实时显示数据存在异常或波动较大，就需要及时进行数据分析和处理，以保证智能仪表的正常运行。因此，在设计实时显示模块时，需要考虑数据可视化方式和数据更新频率等因素，以提高实时性和可读性。

四、数据存储数据

数据存储数据是智能仪表数据采集软件将采集到的数据存储在PC端的数据库或文件中的数据。这些数据一般包括仪表类型、测量值、采集时间、状态等信息。例如，温度仪表的数据存储数据可能是一个Excel表格，包含多个工作表，分别记录不同日期的温度测量值。

通过分析数据存储数据，可以了解到智能仪表的运行状态、变化趋势、工作时长等信息。如果数据存储方式不合适或数据存储异常，就会导致数据遗失或不准确，影响数据分析和应用。因此，在设计数据存储模块时，需要考虑数据格式和存储位置等因素，以提高数据管理的可靠性和灵活性。

总结：

智能仪表数据采集软件中的相关数据包括串