C# WinForm上位机打造智慧小区远程监控系统:串口与Modbus的奇妙之旅

c#winform上位机控制系统源码 智慧小区远程监控系统功能:该系统基于串口通信,通过NModbus4通信库与模拟从站对接,实时采集各各住户水表数据、计算当月用水总量,并实时呈现,并按楼层导航,切换查看可楼层的实时列表;实时进行用水量状态检测、进行实时生成常异常记录;092楼层、用户、用水等级提供了可配置功能。

在智慧小区建设浪潮中,远程监控系统扮演着至关重要的角色。今天咱们就来唠唠基于C# WinForm的上位机控制系统源码,揭开智慧小区远程监控系统的神秘面纱。

系统核心功能剖析

串口通信与Modbus对接

本系统依赖串口通信,并借助NModbus4通信库与模拟从站建立联系。这就好比搭建了一条信息高速公路,让上位机与底层设备能够畅所欲言。

先来说说引入NModbus4库,在项目中通过NuGet包管理器,简单搜索"NModbus4"就能一键安装。

代码示例:

csharp 复制代码
using Modbus.Device;
using System.IO.Ports;

// 初始化串口
SerialPort serialPort = new SerialPort("COM1", 9600, Parity.None, 8, StopBits.One);
serialPort.Open();

// 创建Modbus主站
IModbusMaster master = ModbusIpMaster.CreateIp(serialPort);

代码分析:首先我们实例化了一个SerialPort对象,设置了串口的基本参数,如端口号"COM1",波特率9600等。接着,通过ModbusIpMaster.CreateIp方法基于打开的串口创建了Modbus主站,这样就为后续与从站通信打下基础。

数据采集与处理

系统实时采集各住户水表数据,并计算当月用水总量。这部分就像一个勤劳的小管家,时刻关注着每家每户的用水情况。

csharp 复制代码
// 假设从站地址为1,寄存器地址为0,读取10个寄存器数据(假设每个寄存器代表一户水表数据)
ushort[] waterMeterData = master.ReadHoldingRegisters(1, 0, 10);
int totalWaterUsage = 0;
foreach (ushort data in waterMeterData)
{
    totalWaterUsage += data;
}

代码分析:这里使用master.ReadHoldingRegisters方法从从站地址1的寄存器地址0开始读取10个寄存器的数据,这些数据就代表了各住户的水表数据。然后通过遍历数组,将所有数据累加,得出当月用水总量。

数据呈现与楼层导航

数据采集处理完,得给用户呈现出来呀。通过按楼层导航,用户能轻松切换查看各楼层实时列表。这就像给小区建了个数字化的楼层索引,找信息不迷路。

在WinForm界面设计上,我们可以用TreeView控件来实现楼层导航,用DataGridView来展示实时列表。

csharp 复制代码
// 假设已获取到楼层信息列表 floorList
foreach (string floor in floorList)
{
    TreeNode node = new TreeNode(floor);
    treeView1.Nodes.Add(node);
}

// 当点击楼层节点时,填充对应楼层数据到DataGridView
private void treeView1_AfterSelect(object sender, TreeViewEventArgs e)
{
    string selectedFloor = e.Node.Text;
    // 根据楼层获取对应住户用水数据并填充到DataGridView
    DataTable dt = GetDataByFloor(selectedFloor);
    dataGridView1.DataSource = dt;
}

代码分析:首先遍历楼层信息列表,为TreeView添加楼层节点。当用户点击某个楼层节点时,触发treeView1_AfterSelect事件,在事件处理方法中获取选中楼层,调用GetDataByFloor方法获取对应楼层住户用水数据,并填充到DataGridView中展示。

用水量状态检测与记录

系统还实时进行用水量状态检测,生成常异常记录,像个严格的用水质检员。

csharp 复制代码
// 假设正常用水上限为100,下限为10
foreach (ushort data in waterMeterData)
{
    if (data > 100 || data < 10)
    {
        // 记录异常信息到日志文件
        using (StreamWriter sw = File.AppendText("异常记录.txt"))
        {
            sw.WriteLine($"住户水表数据异常:{data}");
        }
    }
}

代码分析:遍历每户水表数据,如果数据超出正常范围(这里假设上限100,下限10),就将异常信息记录到名为"异常记录.txt"的日志文件中,方便后续查看与分析。

可配置功能

系统为092楼层、用户、用水等级提供可配置功能,这给小区管理带来极大灵活性,就像给系统装上了可调节的"智能开关"。

在WinForm中,可以通过TextBoxComboBox等控件获取用户输入的配置信息,并保存到配置文件中。

csharp 复制代码
// 保存配置信息到app.config文件
Configuration config = ConfigurationManager.OpenExeConfiguration(ConfigurationUserLevel.None);
config.AppSettings.Settings["Floor092Config"].Value = textBox1.Text;
config.Save(ConfigurationSaveMode.Modified);
ConfigurationManager.RefreshSection("appSettings");

代码分析:使用ConfigurationManager获取应用程序配置文件,修改appSettings节点下"Floor092Config"的值为TextBox1中的文本,然后保存配置并刷新配置节,这样就完成了配置信息的保存。

以上就是基于C# WinForm的智慧小区远程监控系统的主要功能及相关代码实现,通过这些功能,小区用水管理变得更加智能、高效。希望对大家在相关项目开发中有所帮助!

相关推荐
碎碎思2 小时前
在 FPGA 上实现并行脉冲神经网络(Spiking Neural Net)
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·fpga开发
AI即插即用2 小时前
超分辨率重建 | CVPR 2024 DarkIR:轻量级低光照图像增强与去模糊模型(代码实践)
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·超分辨率重建
hoiii1874 小时前
基于混合神经网络(CNN-LSTM)的电能扰动信号特征识别MATLAB实现
神经网络·cnn·lstm
RockHopper20255 小时前
驾驶认知的本质:人类模式 vs 端到端自动驾驶
人工智能·神经网络·机器学习·自动驾驶·具身认知
2401_841495645 小时前
【机器学习】人工神经网络(ANN)
人工智能·python·深度学习·神经网络·机器学习·特征学习·非线性映射
薛不痒5 小时前
深度学习之神经网络的构建和实现
人工智能·深度学习·神经网络
一只大侠的侠6 小时前
Python实现TTAO算法:优化神经网络中的时序预测任务
python·神经网络·算法
Yeats_Liao17 小时前
MindSpore开发之路(二十四):MindSpore Hub:快速复用预训练模型
人工智能·分布式·神经网络·机器学习·个人开发
AI街潜水的八角20 小时前
基于Pytorch深度学习神经网络MNIST手写数字识别系统源码(带界面和手写画板)
pytorch·深度学习·神经网络
云和数据.ChenGuang1 天前
人工智能实践之基于CNN的街区餐饮图片识别案例实践
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·cnn