2026年6月10日星期三

2026年6月9日星期二

ModBus + Fuxa + MQTT

ModBus + Fuxa + MQTT

這是一個非常實用且經典的工業物聯網（IIoT）與數據可視化架構。在這個架構中，Modbus Poll 負責模擬底層工業設備（如 PLC、感測器），MQTT Broker 擔任資料交換的中台，而 FUXA 則是一套開源的 Web-based SCADA 系統，負責將資料抓回並進行動態網頁監控。

為了讓這個通訊範例能夠順利運作，我們將架構設計如下：

Modbus Poll (設備端) ──[Modbus TCP]──> FUXA (SCADA中心) ──[MQTT]──> MQTT Broker (雲端/中台)

以下為您規劃完整的環境建置與通訊設計步驟：

1. 環境準備與軟體設定

請確保您的電腦上已安裝或準備好以下軟體：

Modbus Poll：用於模擬 Modbus TCP Slave（伺服器）或 Master。在本範例中，我們將其設定為 Modbus TCP Slave（模擬一台 PLC）。
MQTT Broker：可以使用公用的 Broker（例如 broker.hivemq.com），或在本地端用 Docker 運行 Mosquitto。
FUXA：確認已啟動 FUXA 服務（通常透過 Node.js 或 Docker 執行，瀏覽器輸入 http://localhost:1881 進入畫面）。

2. 第一階段：Modbus Poll 設定 (模擬工業設備)

我們首先讓 Modbus Poll 模擬一個內含溫度與濕度資料的智能感測器。

步驟 A：建立暫存器

打開 Modbus Poll，點選選單的 Setup -> Read/Write Definition。
設定如下：
- Slave ID: 1
- Function: 03 Read Holding Registers (4x)
- Address: 0 (從 0 開始)
- Quantity: 10 (讀取 10 個暫存器)
點擊 OK。

步驟 B：啟動 Modbus TCP 伺服器

點選選單的 Connection -> Connect...。
在 Connection 下拉選單選擇 Modbus TCP/IP Server。
TCP Server Port: 預設 502（如果權限衝突，可改為 5020）。
點擊 OK 啟動監聽。

ModbusTCPTool

Modbus TCP test tool, support server and client mode, support 4 types of registers, client support regular reading data, data support hexadecimal, binary and other

步驟 C：模擬數據輸入

在編號 40001 (Address 0) 與 40002 (Address 1) 的格子點兩下，分別手動輸入數值：

40001 (Address 0): 輸入 25 (模擬溫度 $25^\circ\text{C}$ )
40002 (Address 1): 輸入 60 (模擬濕度 $60\%$ )

3. 第二階段：FUXA 設定 (SCADA 核心)

FUXA 在這裡扮演雙重角色：它既要透過 Modbus TCP 向 Modbus Poll 讀取資料，又要透過 MQTT 將資料 發布（Publish） 出去。

步驟 A：新增 Modbus TCP 驅動連線

打開 FUXA 網頁控制台，切換到 Configuration (設定) 頁面。
在 Devices 區塊點擊 + Add device。
設定參數：
- Name: Modbus_PLC
- Type: Modbus TCP
- Host: 127.0.0.1 (若在同一台電腦)
- Port: 502 (需與 Modbus Poll 設定一致)
- Slave ID: 1
點擊儲存，確認連線狀態顯示為綠色（Connected）。

步驟 B：在 FUXA 中建立標籤 (Tags)

在剛剛建立的 Modbus_PLC 設備下新增兩個 Tags：

溫度標籤 (Temperature)
- Name: Temperature
- Address: 40001 (或根據 FUXA 格式輸入 F40001 或數值類型，通常選 Int16)
濕度標籤 (Humidity)
- Name: Humidity
- Address: 40002

此時在 FUXA 的 Tag 列表中，應該就能即時看到從 Modbus Poll 傳過來的 25 與 60。

步驟 C：新增 MQTT 連線 (轉發數據)

在 FUXA 的 Devices 或 Connectivity 區塊（依版本不同），點擊 + Add device/client 並選擇 MQTT。
設定參數：
- Name: MQTT_Broker
- URL: mqtt://broker.hivemq.com:1883 (此處以公共測試 Broker 為例)
- Client ID: 可自訂（如 FUXA_Gateway_01）
儲存並確認連線成功。

步驟 D：設定 Tag 的 MQTT 發布功能

編輯剛剛建立的 Temperature 標籤。
找到 Publish 或 MQTT Export 相關設定。
啟用發布，並指定 Topic：
- Topic: factory/sensor01/temperature
同理，將 Humidity 標籤設定發布至：
- Topic: factory/sensor01/humidity

4. 第三階段：MQTT 軟體驗證 (接收端)

為了驗證數據是否成功經由 FUXA 轉發至 MQTT 網路，我們可以使用任意 MQTT 客戶端軟體（例如 MQTTX、MQTT Explorer 或 Advanced REST Client）來進行訂閱（Subscribe）。

打開您的 MQTT 軟體，連線至與 FUXA 相同的 Broker：
- Host: broker.hivemq.com
- Port: 1883
建立連線後，新增一個訂閱主題（Subscription）：
- Topic: factory/sensor01/# （使用萬用字元 # 可以同時接收該路徑下的所有資料）
驗證結果：
您將會在 MQTT 軟體的接收視窗中，看見定時推送過來的 JSON 格式或純文字訊息，例如：
JSON
{ "value": 25, "timestamp": 1780000000000 }

5. 通訊測試與連動驗證

當整體架構打通後，您可以進行以下測試來驗證通訊的即時性：

回到 Modbus Poll 軟體，將 40001 的數值從 25 修改為 28。
查看 FUXA 的畫面，確認其畫面上顯示的 Temperature 標籤數值已同步變更為 28。
查看 MQTT 軟體，確認收到一筆新的 Payload，其數值已更新為 28。

透過這個範例，您成功實作了工業現場總線（Modbus）到物聯網雲端協定（MQTT）的數據整合，這也是當前工業 4.0 智慧工廠最核心的通訊架構之一。

Node-Red +SQLite <範例2>

直接共用原本的 student.db 設定，不需建立新資料庫檔案。

這份 JSON 程式碼構建了系統的 「第二部分：學生成績管理系統」。它與第一部分（學生資料系統）共享同一個 SQLite 資料庫檔案 student.db，並透過經典的 Node-RED Dashboard 元件，完美實現了前端數據收集、動態 SQL 拼接與後端關聯式資料庫的互動。

以下為您詳細拆解這段程式的架構與運作邏輯：

🏗️ 一、前端網頁佈局 (UI Dashboard)

這段 Flow 同樣利用 Grid（網格）系統將網頁畫面精準地切分為三個區塊，維持系統操作的一致性：

左側輸入區 (ui_grp_grade_left_form_v6，寬度 8)： 包含 3 個核心元件：一個下拉選單（選擇國文、英文或數學）與兩個文字輸入框（學號、分數）。
右側按鍵區 (ui_grp_grade_right_btn_v6，寬度 4)： 垂直排列 5 個功能實體按鈕（建立成績表、同步名單、登記/更正、結算顯示、單生查詢）。
下方大面板 (ui_grp_grade_bottom_table_v6，寬度 12)： 放置一個 7 欄位的表格元件 (ui_table)，用來完整呈現包含姓名與計算結果的成绩單。

🔄 二、數據流程與暫存機制

與第一部分相同，為了避免使用者每打一個字就去衝擊資料庫，系統採用了「非同步暫存」設計：

當使用者在網頁左側操作「選擇科目」、「輸入學號」或「輸入分數」時，這三個節點會將各自的數值發送到 「即時暫存成績欄位資料」（Change 節點）。
Change 節點會以各自的 msg.topic（selected_subject、student_id、score）作為鑰匙，將數值存入 Node-RED 的記憶體環境變數 flow.grade_form 中。
同時，它會將資料複製一份送往右上方的 「debug 391」 節點，方便您在除錯視窗即時監看目前輸入的暫存內容是否正確。

🧠 三、核心 Function 邏輯解析 (`func_grade_core_v6`)

當使用者點擊右側 5 個按鈕中的任意一個時，按鈕會發送專屬的 msg.topic 指令（如 ADD、UPDATE_GRADE 等）進入大腦 Function 節點。

Function 節點會從記憶體中取出暫存的科目、學號與分數，並根據點擊的按鈕執行 switch(action) 進行 SQL 字串拼接。以下是各個按鍵觸發的 SQL 邏輯：

鍵 1：建立成績資料表 (`CREATE_GRADE_TABLE`)

SQL
CREATE TABLE IF NOT EXISTS grades (
    student_id TEXT PRIMARY KEY,
    chinese REAL DEFAULT 0,
    english REAL DEFAULT 0,
    math REAL DEFAULT 0,
    total REAL GENERATED ALWAYS AS (chinese + english + math),
    average REAL GENERATED ALWAYS AS ((chinese + english + math) / 3.0),
    FOREIGN KEY(student_id) REFERENCES students(student_id) ON DELETE CASCADE
);

說明： 這裏完美應用了您指定的 SQLite 進階技術。total 與 average 欄位被設定為 GENERATED ALWAYS AS（產生欄位）。這代表總分與平均完全不需要寫程式去計算，SQLite 驅動層會在分數寫入的瞬間自動在底層算好。

鍵 2：從學生系統同步(匯入)名單 (`SYNC_STUDENTS`)

SQL
INSERT OR IGNORE INTO grades (student_id) SELECT student_id FROM students;

說明： 這行指令解決了「名單必須由第一系統取得」的需求。它會直接去學生基本資料表（students）把所有人的學號撈出來並倒進成績表（grades）中。使用 INSERT OR IGNORE 可以確保重複點擊時不會因為主鍵衝突而報錯。

鍵 3：登記 / 更正該科成績 (`UPDATE_GRADE`)

JavaScript
msg.topic = "UPDATE grades SET " + subject + " = " + score + " WHERE student_id = '" + student_id + "';";

說明： 這裏實現了「一科目一科目連續輸入」的設計。程式會動態讀取變數 subject 的值（chinese、english 或 math），並動態拼接成 SQL 欄位。
範例： 如果您選了國文，輸入學號 DB112203，分數 95，拼接出來就是： UPDATE grades SET chinese = 95 WHERE student_id = 'DB112203'; 因為 score 提取出來後是數字，所以拼接時它很聰明地沒有包單引號；而學號是文字，兩側確實包了單引號 '${student_id}'。

鍵 4 & 鍵 5：結算顯示與單生查詢 (`DISPLAY_ALL_GRADES` / `QUERY_GRADE`)

SQL
SELECT g.student_id, s.name AS name, g.chinese, g.english, g.math, g.total, ROUND(g.average, 2) AS average 
FROM grades g 
LEFT JOIN students s ON g.student_id = s.student_id

說明（核心技術）： 因為成績表本身只存儲學號，不存姓名。為了動態得到姓名，這裏使用了 LEFT JOIN students s ON g.student_id = s.student_id（左外部連接）。
它會實時（Real-time）根據學號去第一部分的基本資料表撈出對應的 name（姓名），並利用 ROUND(g.average, 2) 將平均分數四捨五入到小數點後兩位。

🗄️ 四、後端執行與前端表格顯示

SQLite 成績庫節點 (sqlite_node_grade_v6)： 其 SQL Type 設定為 via msg.topic（即 sqlquery: "msg.topic"），它會死死接收前面 Function 拼接好的純文字 SQL 命令並直接送入 student.db 執行。
學生成績大面板 (ui_table_grade_v6)： 當執行查詢或顯示所有時，SQLite 回傳的 7 欄位數據（學號、姓名、國文、英文、數學、總分、平均分數）會精準流入表格元件。因為表格內部設定的欄位 Key（field: "name", field: "total" 等）與 SQL 查詢出來的別名完全對齊，畫面便能毫無時差地渲染出一張精美的成績大報表。

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