嵌入式C++、MQTT、React、Spring Boot和MongoDB：物联网工厂检测系统设计思路（代码示例）

项目概述

随着工业4.0和物联网（IoT）技术的发展，越来越多的工厂借助智能化手段进行生产数据的采集和实时监控。本项目设计并实现一个物联网工厂检测系统，通过传感器采集关键参数，并利用云平台进行数据存储和分析，以提高生产效率和产品质量。

系统设计

系统设计分为四个层次：硬件层、网络层、平台层和应用层。

硬件层

硬件层是系统的基础，包括：

嵌入式系统：使用 STM32F4 单片机，具备强大的处理能力和丰富的外设接口，通过 ADC 连接各类传感器。
传感器：
- 温度传感器：DS18B20，适合工业环境。
- 压力传感器：MPX5700AP，检测范围0-700kPa。
- 湿度传感器：DHT22，精度高。
- 电流传感器：ACS712，支持交流和直流电流测量。
通信模块：
- Wi-Fi：ESP8266，适合高数据传输速率场景。
- LoRa：SX1278，适合长距离低功耗传输。

网络层

网络层负责设备通信，采用协议包括：

MQTT：轻量级协议，适合低带宽、高延迟环境。
TCP/IP：用于稳定连接。

平台层

平台层负责数据存储与处理，包括：

云平台：选择阿里云，提供强大存储和计算能力。
数据库：使用 MongoDB 存储非结构化数据，MySQL 存储结构化数据。
消息队列：RabbitMQ，解耦数据生产者和消费者。
大数据分析：Apache Spark，实时分析设备数据。

应用层

应用层提供用户交互界面，包括：

Web 开发：
- 前端：使用 React 开发实时监控界面。
- 后端：使用 Spring Boot 提供 RESTful API。

嵌入式硬件端代码

1. STM32 数据采集代码

以下代码展示如何使用 STM32 进行传感器数据的采集和处理。

cpp 复制代码

#include "stm32f4xx_hal.h"
#include "sensor.h"
#include "communication.h"

// 定义 ADC 句柄
ADC_HandleTypeDef hadc1; // 温度传感器
ADC_HandleTypeDef hadc2; // 压力传感器

// 读取温度传感器数据
float readTemperature() {
    HAL_ADC_Start(&hadc1); // 启动 ADC
    HAL_ADC_PollForConversion(&hadc1, HAL_MAX_DELAY); // 等待转换完成
    uint32_t adcValue = HAL_ADC_GetValue(&hadc1); // 读取 ADC 值
    HAL_ADC_Stop(&hadc1); // 停止 ADC
    float temperature = (adcValue / 4096.0) * 100; // 转换为温度（假设线性关系）
    return temperature;
}

// 读取压力传感器数据
float readPressure() {
    HAL_ADC_Start(&hadc2); // 启动 ADC
    HAL_ADC_PollForConversion(&hadc2, HAL_MAX_DELAY); // 等待转换完成
    uint32_t adcValue = HAL_ADC_GetValue(&hadc2); // 读取 ADC 值
    HAL_ADC_Stop(&hadc2); // 停止 ADC
    float pressure = (adcValue / 4096.0) * 700; // 转换为压力（假设线性关系）
    return pressure;
}

// 主函数
void main() {
    HAL_Init(); // 初始化 HAL 库
    // 初始化 ADC 和其他外设
    SystemClock_Config(); // 配置系统时钟
    MX_ADC1_Init(); // 初始化 ADC1
    MX_ADC2_Init(); // 初始化 ADC2
    MX_USART2_UART_Init(); // 初始化串口，用于调试

    while(1) {
        // 采集数据
        float temperature = readTemperature();
        float pressure = readPressure();

        // 通过 Wi-Fi 模块发送数据
        sendDataToCloud(temperature, pressure);

        HAL_Delay(1000); // 每秒采集一次数据
    }
}

说明：

代码中使用 STM32F4 系列单片机的 ADC 进行传感器数据的采集。
readTemperature() 和 readPressure() 函数负责从温度传感器和压力传感器读取数据，并进行相应的转换。
在主循环中，每秒采集一次数据并调用 sendDataToCloud() 函数将数据发送到云平台。

2. MQTT 发送数据代码

以下代码展示如何将采集到的数据通过 MQTT 协议发送到云平台。

python 复制代码

import paho.mqtt.client as mqtt
import json
import time

# MQTT 连接设置
broker = "broker.hivemq.com"  # MQTT 代理服务器
port = 1883
topic = "factory/sensor/data"

# 连接回调函数
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    print("Connected with result code " + str(rc))

# 创建 MQTT 客户端
client = mqtt.Client()
client.on_connect = on_connect

# 连接到 MQTT 代理
client.connect(broker, port, 60)

# 发送数据到云平台
def sendDataToCloud(temperature, pressure):
    # 构造数据包
    data = {
        "temperature": temperature,
        "pressure": pressure
    }

    # 发布数据
    client.publish(topic, json.dumps(data))
    print("Data sent: ", data)

# 启动 MQTT 客户端
client.loop_start()

# 示例数据发送
while True:
    temp = 25.0  # 示例温度
    press = 101.3  # 示例压力
    sendDataToCloud(temp, press)
    time.sleep(5)  # 每5秒发送一次数据

说明：

使用 paho-mqtt 库实现 MQTT 客户端。
on_connect() 是连接成功后的回调函数。
sendDataToCloud() 函数用于构造数据包并将数据发送到指定的 MQTT 主题。
在示例循环中，每5秒发送一次示例的温度和压力数据。

Web 应用后端代码

搭建后端环境

1. 安装 JDK

首先，需要确保你的计算机上安装了 Java Development Kit (JDK)。可以从 Oracle JDK 官网下载并安装 JDK 11 或更高版本。安装完成后，可以通过命令行检查安装情况：

bash 复制代码

java -version

2. 安装 Maven

Maven 是一个项目管理工具，用于构建和管理 Java 项目。可以从 Maven 官网下载并安装 Maven。安装完成后，检查 Maven 是否安装成功：

bash 复制代码

mvn -version

3. 创建 Spring Boot 项目

使用 Maven 创建一个新的 Spring Boot 项目。可以使用命令行工具或通过 Spring Initializr 网站（https://start.spring.io/）生成项目。

在命令行中输入以下命令：

bash 复制代码

mvn archetype:generate -DgroupId=com.example.iot -DartifactId=iot-backend -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

4. 添加依赖

在项目根目录中的 pom.xml 文件中，添加 Spring Boot 和其他必要的依赖项。修改 pom.xml 文件如下：

java 复制代码

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.example.iot</groupId>
    <artifactId>iot-backend</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <properties>
        <java.version>11</java.version>
        <spring.version>2.5.6</spring.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

5. 创建应用主类

在 src/main/java/com/example/iot 目录下创建一个名为 IoTApplication.java 的文件，作为应用的入口。

java 复制代码

package com.example.iot;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

@SpringBootApplication
public class IoTApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(IoTApplication.class, args);
    }
}

创建数据模型

创建一个数据模型类来表示传感器数据。在 src/main/java/com/example/iot 目录下创建一个名为 SensorData.java 的文件。

java 复制代码

package com.example.iot;

import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;

@Document(collection = "sensor_data") // MongoDB 集合名
public class SensorData {
    @Id
    private String id;
    private float temperature;
    private float pressure;
    private long timestamp;

    // 构造函数
    public SensorData(float temperature, float pressure, long timestamp) {
        this.temperature = temperature;
        this.pressure = pressure;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    // Getter 和 Setter 方法
    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

创建数据访问层

创建一个接口用于与 MongoDB 交互。在 src/main/java/com/example/iot 目录下创建一个名为 SensorDataRepository.java 的文件。

java 复制代码

package com.example.iot;

import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;

import java.util.List;

@Repository
public interface SensorDataRepository extends MongoRepository<SensorData, String> {
    List<SensorData> findTop10ByOrderByTimestampDesc(); // 获取最新的10条数据
}

说明：

SensorDataRepository 接口继承自 MongoRepository，提供了 CRUD 操作和自定义查询功能。
findTop10ByOrderByTimestampDesc() 方法用于获取最新的 10 条传感器数据。

创建服务层

在服务层中实现业务逻辑。创建一个名为 SensorDataService.java 的文件。

java 复制代码

package com.example.iot;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class SensorDataService {
    @Autowired
    private SensorDataRepository sensorDataRepository;

    // 保存传感器数据
    public SensorData saveSensorData(SensorData sensorData) {
        return sensorDataRepository.save(sensorData);
    }

    // 获取最新的传感器数据
    public List<SensorData> getLatestData() {
        return sensorDataRepository.findTop10ByOrderByTimestampDesc();
    }
}

说明：

SensorDataService 类负责处理与传感器数据相关的业务逻辑，提供保存和获取数据的方法。

创建控制器层

在控制器层中处理 HTTP 请求。创建一个名为 SensorDataController.java 的文件。

java 复制代码

package com.example.iot;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/api/sensors") // API 路径前缀
public class SensorDataController {
    @Autowired
    private SensorDataService sensorDataService;

    // 接收并保存传感器数据
    @PostMapping("/data")
    public ResponseEntity<SensorData> postSensorData(@RequestBody SensorData sensorData) {
        SensorData savedData = sensorDataService.saveSensorData(sensorData);
        return ResponseEntity.ok(savedData);
    }

    // 获取最新传感器数据
    @GetMapping("/latest")
    public ResponseEntity<List<SensorData>> getLatestSensorData() {
        List<SensorData> latestData = sensorDataService.getLatestData();
        return ResponseEntity.ok(latestData);
    }
}

说明：

SensorDataController 类处理与传感器相关的 HTTP 请求。
postSensorData() 方法接收传感器数据并保存到数据库，使用 POST 请求。
getLatestSensorData() 方法获取最新的传感器数据，使用 GET 请求。

配置 MongoDB 连接

在 src/main/resources/application.properties 文件中添加 MongoDB 连接信息：

bash 复制代码

spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/iot_db

说明：

将 localhost:27017 替换为你的 MongoDB 实例地址。
iot_db 是 MongoDB 中的数据库名称，可以根据需求自定义。

启动应用

在项目根目录下，使用以下命令启动 Spring Boot 应用：

bash 复制代码

mvn spring-boot:run

测试 API

使用 Postman 或 cURL 测试 API。

1. 保存传感器数据

使用 POST 请求向 http://localhost:8080/api/sensors/data 发送 JSON 数据：

bash 复制代码

{
    "temperature": 25.0,
    "pressure": 101.3,
    "timestamp": 1625255040000
}

可以使用 Postman 或 cURL 进行请求测试：

使用 Postman:

打开 Postman。
创建一个新的请求，选择 POST 方法。
在请求 URL 中输入 http://localhost:8080/api/sensors/data。
在 Body 选项卡中选择 raw ，然后选择 JSON 格式。
输入上述 JSON 数据。
点击 Send 按钮。

使用 cURL:

可以通过命令行使用以下 cURL 命令：

bash 复制代码

curl -X POST http://localhost:8080/api/sensors/data -H "Content-Type: application/json" -d '{"temperature": 25.0, "pressure": 101.3, "timestamp": 1625255040000}'

预期结果:

如果数据保存成功，应该返回 200 OK 状态码，并返回保存的传感器数据，包括生成的 ID。

bash 复制代码

{
    "id": "60e6f8c1d5f1a34c8b3a7d9a",
    "temperature": 25.0,
    "pressure": 101.3,
    "timestamp": 1625255040000
}

2. 获取最新传感器数据

使用 GET 请求向 http://localhost:8080/api/sensors/latest 获取最新的传感器数据。

使用 Postman:

创建一个新的请求，选择 GET 方法。
在请求 URL 中输入 http://localhost:8080/api/sensors/latest。
点击 Send 按钮。

使用 cURL:

可以通过命令行使用以下 cURL 命令：

bash 复制代码

curl -X GET http://localhost:8080/api/sensors/latest

预期结果:

如果请求成功，应该返回 200 OK 状态码，并返回最新的传感器数据列表。

bash 复制代码

[
    {
        "id": "60e6f8c1d5f1a34c8b3a7d9a",
        "temperature": 25.0,
        "pressure": 101.3,
        "timestamp": 1625255040000
    },
    {
        "id": "60e6f8c1d5f1a34c8b3a7d9b",
        "temperature": 26.0,
        "pressure": 102.0,
        "timestamp": 1625255100000
    }
]

项目总结

通过本项目，我们实现了一套完整的物联网工厂检测系统，涵盖了数据采集、传输、存储和可视化的各个环节。以下是项目的主要收获和总结：

硬件与传感器选择：通过 STM32 单片机和多种传感器的结合，成功实现了对温度、压力等数据的实时采集。
数据传输：使用 MQTT 协议，将采集的数据高效地发送到云平台，保证了数据传输的实时性和可靠性。
后端开发：通过 Spring Boot 框架创建 RESTful API，实现了数据的存储、检索和管理，提供了良好的扩展性。
数据可视化：通过前端开发实现了数据的实时可视化，为用户提供了直观的监控界面，提升了用户体验。
云服务应用：利用 MongoDB 存储传感器数据，通过有效的数据管理，便于后续的数据分析和挖掘。