Реализация мониторинга HVAC-систем через мобильное приложение

Реализация мониторинга HVAC-систем через мобильное приложение

HVAC-контроллеры (Danfoss, Honeywell, Daikin VRV) редко говорят на одном протоколе. Один объект — Modbus RTU на RS-485 к приточным установкам, BACnet/IP к чиллерам, проприетарный протокол к фанкойлам Daikin. Мобильное приложение работает с нормализованными данными через API-шлюз, но разработчику нужно понимать откуда берутся числа, чтобы правильно их интерпретировать и отображать.

Ключевые параметры и их источники

Минимальный набор для мониторинга климата:

Важный нюанс: температура в Modbus Holding Registers часто приходит как знаковое int16 в единицах 0.1°C. Если контроллер отдаёт 0xFF9C, это не 65436°C — это -100, то есть -10.0°C. Неправильная интерпретация — источник классической ошибки «датчик показывает -3200°C».

fun parseModbusTemperature(rawValue: Int): Double {
    // Конвертируем unsigned 16-bit в signed
    val signed = if (rawValue > 32767) rawValue - 65536 else rawValue
    return signed / 10.0
}

Реализация на Android: polling через Retrofit + coroutines

Шлюз (Node-RED или самописный Go-сервис) предоставляет REST API. Polling с адаптивным интервалом — агрессивный когда приложение на переднем плане, редкий в фоне:

class HvacPollingService(
    private val api: HvacApi,
    private val repository: HvacRepository,
) {
    private var pollingJob: Job? = null

    fun startPolling(scope: CoroutineScope, foreground: Boolean) {
        pollingJob?.cancel()
        val interval = if (foreground) 15_000L else 60_000L

        pollingJob = scope.launch {
            while (isActive) {
                try {
                    val data = api.getHvacStatus()
                    repository.update(data)
                } catch (e: IOException) {
                    // Логируем, не крэшим — потеря связи с шлюзом штатная ситуация
                }
                delay(interval)
            }
        }
    }
}

Для объектов с MQTT-шлюзом (Eclipse Mosquitto) используем org.eclipse.paho.client.mqttv3. Топики по зонам: hvac/{buildingId}/{unitId}/temperature, hvac/{buildingId}/{unitId}/setpoint.

Тренды и история

График температуры за неделю — обязательный элемент. Данные за длительный период запрашиваем с агрегацией на сервере (avg/min/max по часовым интервалам), не тащим сырые 30-секундные записи. В приложении рендерим через MPAndroidChart (Android) или fl_chart (Flutter):

LineChartData buildTemperatureChart(List<TemperatureReading> history) {
  return LineChartData(
    lineBarsData: [
      LineChartBarData(
        spots: history.asMap().entries.map((e) =>
            FlSpot(e.key.toDouble(), e.value.temperature)).toList(),
        isCurved: true,
        color: Colors.blue,
        dotData: FlDotData(show: false),
      ),
    ],
    titlesData: FlTitlesData(
      bottomTitles: AxisTitles(
        sideTitles: SideTitles(
          showTitles: true,
          getTitlesWidget: (value, meta) =>
              Text(formatHour(history[value.toInt()].timestamp)),
        ),
      ),
    ),
  );
}

Алерты по выходу из диапазона

Температура вышла за пределы — нужно уведомление. На сервере настраиваем правила (например, через Node-RED или TimescaleDB continuous aggregates), push приходит через FCM. В приложении храним историю алертов локально в Room/SQLite — пользователь должен видеть когда и что произошло, даже если уведомление смахнул.

Разработка приложения мониторинга HVAC с real-time данными, историческими трендами и алертами: 4–6 недель. Стоимость рассчитывается индивидуально после анализа протоколов контроллеров и количества точек мониторинга.