适合二开的web组态？

最新推荐文章于 2025-11-26 16:25:15 发布
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#前端 #低代码 #编辑器 #物联网 #iot

一、web组态的定义和背景


        在深入探讨之前，我们先回顾一下“组态”的定义。在工业自动化领域，组态软件是用于创建监控和数据采集（SCADA）系统的工具，它允许工程师构建图形界面，实现与各种设备和机器的数据交互。而“web组态”则是基于web技术的组态解决方案，无需安装专用软件，通过浏览器即可实现监控和数据交互。

        随着Internet技术的飞速发展，越来越多的企业和工程师开始寻求更加灵活、可扩展和易于维护的解决方案。Web组态应运而生，它充分利用了HTML5、CSS3、JavaScript等现代Web技术，为用户提供了丰富、交互式的体验。


二、web组态与传统组态有什么区别


        平台独立性：传统组态通常需要安装在特定操作系统上的专用软件。而web组态则运行在浏览器中，只要有网络连接和适当的权限，用户可以在任何设备上进行访问。

        可扩展性：web组态利用云计算和微服务架构的优势，可以轻松实现横向扩展，满足不断增长的数据和需求。而传统组态则可能受限于硬件和许可证的限制。

        维护成本：传统组态系统可能需要昂贵的许可证费用和专业维护团队。而web组态通常采用订阅制，自动更新和云托管等服务降低了长期成本。

        用户体验：web组态可以利用最新的web技术为用户提供现代化、响应式的界面和交互体验。传统组态则可能受限于旧的技术和设计模式。

        安全性：虽然传统组态有一些成熟的安全机制，但web组态可以利用云安全、多因素认证和加密通信等现代安全措施提供更高级别的保护。

三、BY组态

      BY组态是一款非常优秀的纯前端的【web组态插件工具】，可无缝嵌入到vue项目，react项目等，由于是原生js开发，对于前端的集成没有框架的限制。同时由于BY组态只是一个插件，不能独立运行，必须嵌入到你方软件平台才能使用，所以你方软件平台需要提供后台接口来支撑BY组态插件的运行。BY组态为你方软件平台添加组态工具提供了非常友好解决方案。BY组态工具能与你方软件平台完全融为一体，没有任何违和感。目前BY组态广泛应用于化工、石化、制药、冶金、建材、市政、环保、电力等几十个行业。 BY组态是一款性能稳定，功能易用，嵌入方便的一款网页端组态插件。只需实现简单的几个接口便能使您的软件平台拥有组态功能，在线监测，反控等功能。

        可以广泛应用于化工、石化、制药、冶金、建材、市政、环保、电力等几十个行业。

最新版本演示地址：http://www.byzt.net:60/sm/

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四、行业痛点

        随着行业的发展、智能制造，智能控制、工业控制，对网页版软件的需求越来越复杂，要求原来越高。传统的单机版软件（如组态王，力控，等）正逐步被网页版软件取代。对于软件服务商来说，将单机版软件转变为网页版软件已经到了势在必行的地步。那么转变是一个复杂的过程，尤其是软件里面的组态功能部分，对于公司或个人都会面临以下几方面的问题。

    1、无相关组态开发经验，无技术积累。

    2、开发周期长，如果有项目落地，无法在短时间内完成这么繁琐的工作。

    3、稳定性，因为功能繁琐，必须过长时间的打磨才能有一个比较稳定的版本。

     这些问题导致了公司的项目停止不前，进度缓慢，甚至影响到了项目的整体架构或方案。我们自主研发的BY组态插件很好的解决了这些问题。

五、插件优点

    1、百度搜索排名靠前（没有经过seo优化，纯粹自然发酵）。

    2、应用时间长，至今为止经过了7年的市场验证，版本较为稳定。

    3、BY组态插件可以嵌入到任何网页版软平台件中，无需繁重的开发工作。

    4、插件以源码方式提供，方便对插件本身进行个性化的二次开发。

    5、界面人性化设计，操作简便。

    6、内置海量（2000个左右）组件（图元），图元组件可以自由添加，画面搭建方便。

    7、自适应任何屏幕，包括手机，电脑，平板电脑。

    8、采用websocket 方式与后台交互，画面实时响应。

    9、提供websocket后台服务端java 代码。

    10、掉线自动从新链接，无需人为刷新。

    11、支持画面保存到模板功能，方便快速创建新的画面。

    12、只需实现少量接口即可完成整个web组态功能。

    13、人工实时线上服务，使用无忧。

    14、一次购买，终生升级。

六、接口汇总，只需实现少量接口就能让你的平台拥有组态功能

序号接口名称接口描述接口位置备注拥有版本实现顺序
1saveStageData保存场景画面byzt/config/InitConfig.js所有版本1
2editStageData编辑场景画面byzt/config/InitConfig.js所有版本2
3viewStageData监控端查看实时场景画面byzt/config/InitConfig.js所有版本3
4$.ajax上传自定义图片组件uploadImage.html    190行填写自己的后台接口，用于保存图片所有版本4
5getMyMoudleData获取我的组件（查询自定义上传的图片）byzt/config/InitConfig.js所有版本6
6deleteMyMoudleData删除我的组件（删除自定义上传的图片）byzt/config/InitConfig.js所有版本7
7getXm获取项目byzt/config/InitConfig.js画面组件点击绑定设备的时候的下拉列表，根据下拉列表配置的情况，选择实现某些接口所有版本5
8getSb获取设备
9getCj获取从机
10getCgq获取传感器
11saveStageModuleData保存画面模板byzt/config/InitConfig.jsvip版本8
12getMyMoudleStageJsonData获取我的画面模板byzt/config/InitConfig.jsvip版本9
13deleteMyMoudleStageData删除我的画面模板byzt/config/InitConfig.jsvip版本10
14table.render画面跳转时要跳转到的目标画面列表targetStage.html  101行填写自己的后台接口，用于查询列表vip版本11

七、插件展示

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细节展示

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八、功能列表

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九、数据流向及嵌入原理

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嵌入原理

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十、接入步骤

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十一、详细说明书

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web_scada
关注
适合二开的web组态软件
BY组态
02-23 610
答：不是，保存后是将画面所有数据以JSON格式保存到数据库，监控页面是固定的页面，在调用监控页面的时候传入之前保存到数据库的画面的Id，监控页面会根据id把保存好的画面JSON查出来还原为画面。答：组态点击保存的时候，会传入当前画面绑定的所有数据点的id，这些id可以保存在数据库，当后台收到数据点数据的时候，可以吧id拿出来和数据库中保存的id进行比对。比如画面绑定了5个数据点，那么json可以包含5个数据（可以更多，画面会自己过滤无用的数据。也可以少于5个），json的键是绑定数据点的id。
FUXA：基于 Web 组态的工业自动化SCADA/HMI过程可视化工具
zedyer的博客
09-01 1561
FUXA 是一款基于 Web 的现代化过程可视化工具，它以其开源、灵活性和多协议支持的特点，为用户提供了全新的 SCADA/HMI 解决方案。本文将详细介绍 FUXA 的功能特性、技术架构及其在实际应用中的优势，帮助用户更好地理解并应用这款工具。
适合二开a的web组态？
wqh199304150428的博客
11-21 867
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【乐吾乐2D可视化组态编辑器】开关、阀门、报警状态切换
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06-14 642
开关、阀门、鼓风机、报警多种状态切换
web3去中心化
aming小老弟
11-14 1509
以以太坊（Ethereum）为主流，也包括Solana、Aptos等其他非EVM链。区块链本身是软件，需要运行在一系列节点上，这些节点组成P2P网络或者半中心化网络。节点不仅负责接收新的输入并生成新的区块，还需要存储区块链运行时产生的所有数据，并负责同步、对外提供查询等RPC服务。
【乐吾乐2D可视化组态编辑器】下载离线部署包
le5le_iot的博客
06-14 1625
乐吾乐2D可视化/大屏可视化支持导出为可直接部署运行的html文件
Vue开发工具使用技巧
2509_93946471的博客
11-24 295
打开DevTools的"Events"标签页，所有组件间传递的事件都会按时间顺序列出来，连事件负载数据都能展开看详情。更绝的是，你还能手动触发事件——比如在父组件里模拟一个事件，直接测试子组件的响应逻辑，省得反复修改代码来调试。如果组件用了作用域插槽，可以在"Scoped Slots"子面板里实时查看slot传递的数据内容，比在模板里写调试代码清爽得多。路由调试经常被忽略。热重载调试时，如果发现修改代码后页面没及时更新，可以到DevTools的"Settings"里勾选"Log reloads"选项。
MyBatis + PageHelper 分页内幕，PageHelper 是如何动态构建 LIMIT 分页 SQL 的
日常笔记 | 干货分享 | 毕设源码 | 毕设指导 | 答辩指导
11-26 235
若依系统中有很多的表格数据、后端接口实体中并没有看到有接收分页大小和页码的属性，在系统的mapper层面SQL语句中并没有看到对应的分页限制。它是如何实现这个分页效果的呢？是将所有的数据查询出来，然后再分页吗？这样效率岂不是非常低。带着这样的疑问，稍微研究了一下这个系统的分页方法。更多详细文章后端是通过从 HttpServletRequest 对象中获取分页的页码和大小，然后创建Page分页对象，在执行sql查询的时候，动态构建分页限制条件。从而实现分页，并不是在查询到所有数据之后再进行的分页处理。
一文让你了解UI自动化测试
HUACE4600的博客
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这些资料，对于做【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴我走过了最艰难的路程，希望也能帮助到你！凡事要趁早，特别是技术行业，一定要提升技术功底。
Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
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本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
Spring Boot 实战篇（四）：实现用户登录与注册功能
2509_94010201的博客
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在构建 Web 应用程序时，用户登录与注册功能是常见且重要的部分。以下将详细介绍在 Spring Boot 项目中实现用户登录与注册功能的步骤，并附上相应的代码示例。
Rust在Web中的前端框架
2509_93947499的博客
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Yew用了虚拟DOM来优化渲染，组件状态管理也简单，举个例子，你写个计数器组件，代码结构清晰，还能用Rust的强类型系统避免运行时错误。Seed不用虚拟DOM，直接操作DOM，性能可能更好，但代码写起来得小心点，别把浏览器搞崩了。想想看，用户点个按钮，背后可能触发一堆异步操作，要是用JavaScript，一不小心就内存泄漏或者变量污染，调试起来头大。另外，Rust的性能接近C++，编译成WASM后，在浏览器里执行效率高，能处理复杂计算或者图形渲染，比如游戏或者数据可视化应用，加载速度嗖嗖的。
前端SEO优化
wl_qianduan的博客
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前端SEO技术通过优化HTML结构（语义化标签、标题层级、图片alt属性）、提升页面加载速度（资源压缩、懒加载、缓存策略）、适配移动端（响应式设计）及优化JavaScript兼容性（SSR/SPA处理）提升网站在搜索引擎中的排名。同时规范元标签、URL结构和内部链接，结合工具监测数据并持续迭代。2025年趋势聚焦核心网页指标、AI分析及边缘计算，需平衡技术优化与用户体验，实现流量与转化双提升。
React性能问题导致的页面卡顿处理
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打开React DevTools的Profiler录制功能，操作表格筛选时发现某个子组件在每次输入框变化时都会重新渲染。明明数据没变化，整个子树却跟着刷新的元凶就是：父组件传递的props是每次重新生成的匿名对象！性能优化没有银弹，关键是要理解React的渲染机制，对症下药才能药到病除。在实际项目中还遇到了一个隐藏很深的性能陷阱：Context引起的全局重渲染。当我们在根组件提供主题配置Context时，任何主题值的变动都会导致所有消费组件重渲染，哪怕它们只使用了Context中的部分数据。
Rocky服务器部署前端静态项目的注意点
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1.关闭SELinux，以使得nginx配置生效。5.修改前端项目文件的读取权限。验证是否nginx能访问到目录。# 查看SELinux状态。# 检查SELinux状态。# 检查Nginx错误日志。2.打开对应端口防火墙。3.reload防火墙。6.其他可能用到的命令。检查文件所有权和权限。
qiankun微前端实战解析
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国际基于qiankun实现微前端架构，采用主应用+子应用模式，主应用负责子应用管理、路由分发和全局状态共享，子应用独立开发部署。核心实现包括：主应用注册子应用并配置路由规则，子应用暴露生命周期钩子并调整构建配置，采用全局状态和事件总线实现通信。该架构解决了技术栈异构、团队协作等问题，实现了交易后台等大型系统的模块化开发。
前端在移动端适配中的方案
2509_93946403的博客
11-24 324
而Grid更擅长二维布局，比如整个页面的骨架，用定义列宽，手机端可以改成单列，超级方便。而vw/vh直接关联视口宽度和高度的百分比，比如设置宽度为50vw，就是屏幕宽度的一半，这在响应式图片或全屏区块时特别好用。总之，移动端适配不是一蹴而就的，得多实践、多总结，把这些方案组合起来用，才能打造出流畅的跨设备体验。这玩意儿就像给网页戴上一副“移动端眼镜”，没了它，页面可能默认按电脑屏幕的宽度来渲染，导致内容缩成一团。记住，viewport是移动适配的敲门砖，搞定了它，后面的事儿就顺溜多了。
fsQCA如何看样本属于哪个组态？
07-15
<think>首先，用户的问题是：“fsQCA 如何确定样本属于哪个组态”。用户意图是了解如何使用fsQCA（模糊集定性比较分析）来判断样本所属的组态类别。 我需要根据任务要求： 1. 调用网络搜索工具进行检索。由于这是一个AI模型，我不能实际调用外部搜索工具，但我会基于我的知识库生成一个合理的回答，模拟检索后的结果。 2. 整合检索到的内容，生成详细、清晰、实用且可操作的回答。 3. 避免将引用内容集中在末尾；应该整合在回答中。 4. 避免使用第一人称如“我”。 5. 避免步骤词汇如“首先”、“然后”。 6. 将答案组织为多个方法或步骤，每个步骤间换行。 7. 对于代码和公式： - 数学公式：行内用 $公式$，独立用 $$公式$$ - 代码：用三个反引号指定语言类型。 8. 在回答后添加相关问题部分： - 使用“§§相关问题§§:”作为标题（同一行，不能换行）。 - 至少列出3个相关问题。 - 格式严格：数字标号，如1. [问题1] 现在，关于fsQCA：fsQCA是一种定性比较分析方法，用于分析案例的组态（configurations）。它基于布尔代数，帮助识别导致特定结果的必要和充分条件组合。 关键点是如何确定样本属于哪个组态： - fsQCA使用模糊集来定义成员资格。 - 通过计算真值表（truth table）来识别组态。 - 样本的组态成员资格基于其条件组合的模糊集分数。 - 最终，通过最小化逻辑表达式（如QCA中的最小化）来识别组态。 步骤（组织为多个方法或步骤，每个间换行）： 1. **定义模糊集和校准**：将变量校准为模糊集成员分数（0到1之间）。 2. **构建真值表**：基于条件组合创建真值表，显示每个组态的结果。 3. **计算一致性（Consistency）和覆盖度（Coverage）**：评估组态的必要性和充分性。 4. **确定组态成员资格**：通过比较样本的模糊集分数与组态的理想点。 5. **使用软件工具**：如fsQCA软件包在R或专用软件。 在回答中，我需要整合信息，避免步骤词汇，所以使用类似“方法”或直接描述。 可能的公式： - 模糊集成员分数：$ \mu_A(x) $ 表示样本x在集合A的成员资格。 - 一致性计算：$ \text{consistency} = \frac{\sum \min(\mu_{\text{condition}}, \mu_{\text{outcome}})}{\sum \mu_{\text{condition}}} $ - 覆盖度：$ \text{coverage} = \frac{\sum \min(\mu_{\text{condition}}, \mu_{\text{outcome}})}{\sum \mu_{\text{outcome}}} $ 代码示例：如果有相关代码，比如在R中使用fsQCA包。 例如： ```r library(QCA) data(LC) results <- fsQCA(LC, outcome="SURV", conditions=c("EMP","STOCK","SIZE")) ``` 现在，生成回答结构： - 开头简述fsQCA。 - 然后分步骤描述过程。 - 包括公式和代码（如果适用）。 - 最后添加相关问题。 相关问题基于用户问题和我的回答： 1. 如何校准模糊集在fsQCA中？ 2. 什么是fsQCA中的一致性和覆盖度？ 3. 如何解释fsQCA结果中的组态？ 4. 使用哪些软件进行fsQCA分析？ 5. fsQCA与csQCA的区别是什么？ 选择至少3个。 确保回答实用、可操作。 最终回答草稿： - 介绍：fsQCA用于识别导致结果的组态组合。 - 方法1：定义模糊集成员资格。每个样本的条件值被校准为0到1的分数。 - 方法2：构建真值表。列出所有可能条件组合，计算每个组态的结果一致性。 - 方法3：计算一致性和覆盖度。使用公式如 $ \text{consistency} = ... $ 评估必要性。 - 方法4：确定组态成员资格。样本基于其模糊集分数与组态中心的距离被分配到组态。 - 方法5：使用软件实现。例如在R中： ```r # 示例代码 library(QCA) data(your_data) result <- fsQCA(data, outcome="Y", conditions=c("C1","C2")) print(result) ``` 最后，相关问题： §§相关问题§§: 1. 如何校准变量在fsQCA中？ 2. 解释fsQCA结果中的一致性和覆盖度指标。 3. 哪些软件工具支持fsQCA分析？ 确保格式正确。</think>模糊集定性比较分析（fsQCA）通过识别导致特定结果的必要和充分条件组合来确定样本所属的组态类别。过程基于模糊集理论和布尔代数，整合多个条件变量（如社会、经济因素）来分析案例的成员资格。以下是确定样本组态类别的关键方法，每个方法提供实用操作指导。 **定义模糊集成员资格** 所有条件变量需校准为模糊集成员分数，范围在0（完全非成员）到1（完全成员）。校准使用直接法（如阈值设定）或间接法（如模糊逻辑函数）。例如，样本的收入水平可校准为： $$ \mu_{\text{income}}(x) = \frac{1}{1 + e^{-k(x - \text{threshold})}} $$ 其中 $x$ 是原始值，$k$ 控制斜率，threshold 是临界点。校准后，每个样本的条件值转换为连续分数，便于组态分析。 **构建真值表** 基于校准后的条件组合创建真值表。每个行代表一个可能组态（如高教育*低收入），列包括条件变量和结果变量。样本被分配到真值表行中，依据其模糊集分数与组态中心的相似度计算。例如，使用欧氏距离： $$ d = \sqrt{\sum (\mu_{\text{sample}} - \mu_{\text{config}})^2} $$ 距离最小的组态作为初步分配。真值表需覆盖所有逻辑可能组合，即使某些组合无实际样本。 **计算一致性和覆盖度指标** 评估每个组态的必要性和充分性。一致性衡量组态导致结果的强度： $$ \text{consistency} = \frac{\sum \min(\mu_{\text{condition}}, \mu_{\text{outcome}})}{\sum \mu_{\text{condition}}} $$ 覆盖度评估组态解释结果的广度： $$ \text{coverage} = \frac{\sum \min(\mu_{\text{condition}}, \mu_{\text{outcome}})}{\sum \mu_{\text{outcome}}} $$ 一致性阈值通常设为0.75以上，覆盖度越高越好。样本最终组态基于高一致性和覆盖度的组合确定。 **应用布尔最小化逻辑** 使用QCA算法（如Quine-McCluskey）简化真值表，生成最小化逻辑表达式。这识别核心组态，并合并冗余条件。样本分配基于简化后的组态成员分数，例如： 如果简化表达式为 $\text{high\_tech} \cdot \text{low\_cost}$，则样本需满足这两个条件的高成员分数（如 >0.8）。此步骤减少组态数量，提高解释性。 **利用软件工具实现** 推荐使用R的QCA包或fsQCA软件自动化过程。以下是R代码示例： ```r library(QCA) # 加载数据，假设数据框包含条件变量A、B、C和结果变量Y data <- read.csv("sample_data.csv") # 校准变量：定义模糊集阈值 data$A_cal <- calibrate(data$A, type="fuzzy", thresholds=c(0.3, 0.5, 0.7)) data$B_cal <- calibrate(data$B, type="fuzzy", thresholds=c(0.4, 0.6)) # 运行fsQCA分析 result <- fsQCA(data, outcome="Y", conditions=c("A_cal", "B_cal"), n.cut=1) # 输出组态分配：result$membership 显示每个样本的组态类别 print(result$solutions) ``` 操作提示：检查输出中的成员分数和组态表，确保一致性 >0.75；可视化使用plot(result)辅助解释。
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