基于C++的工业设备实时状态监测与预测性维护系统产品系统

立项原因：当前工厂设备故障往往依赖事后人工排查，停机损失巨大，且缺乏统一的实时数据采集与处理手段，亟需一套低延迟、高可靠性的本地化监测方案来提前发现异常。

行业场景：在精密机械加工、电力装备制造等连续作业环境中，数控机床和机器人控制器产生海量高频振动与温度数据。本系统采用C++实现多线程高效采集与实时信号处理，部署于车间边缘侧，通过Qt构建跨平台人机交互界面，将设备健康状态、报警事件和趋势曲线直观呈现给运维人员，有效支撑非计划停机预警和维保决策。

系统基于C++原生高性能优势，支持Modbus TCP/RTU、OPC UA等多协议设备接入，实现毫秒级数据轮询与环形缓冲区存储；内置基于时域/频域特征提取和孤立森林算法的异常检测引擎，可自动识别轴承磨损、轴不对中等常见故障，并提前发出分级警报；提供故障波形回放、历史趋势对比和自定义报表导出功能；同时集成SQLite本地数据库记录设备全生命周期运维日志，搭配Qt图表库实时刷新多维仪表盘，还支持通过MQTT将告警摘要推送至厂级管理平台，真正帮助客户从被动维修转向主动预测

本项目中我负责核心采集模块与本地存储模块的完整开发，具体包括：基于C++封装Modbus和OPC UA协议驱动，实现多线程定时轮询；设计环形缓冲区暂存高频数据，并通过Qt信号槽将数据实时分发至图表界面；同时编写SQLite交互层，记录设备运行日志与报警事件；最后集成MQTT客户端，将汇总状态推送至云端。
技术栈上采用C++17 + Qt 5.15 + SQLite3 + libmodbus + Paho MQTT C++库，架构为生产者-消费者多线程模型，采集线程作为生产者，数据处理与UI线程作为消费者。实现难点在于：1）多协议设备异构数据如何统一归一化处理，我设计了抽象设备层接口；2）高频采集下保证UI不卡顿，通过双缓冲与异步刷新技术解决；3）SQLite并发写入冲突，采用事务批量提交和读写锁优化。亮点是系统资源占用低（CPU