我们将详细讨论如何使用 NModbus4.Core 库来实现 Modbus 通信。我们会从基本概念出发，解析如何使用该库构建 Modbus 客户端，处理字节顺序，管理异常，以及读取和写入设备寄存器和线圈。最终我们会完成一个Helper类，对于开发者，这是一个极其重要的工具，可用于工业自动化和设备间的通讯。

什么是 Modbus？

Modbus 是一种在工业电子设备中广泛使用的通信协议，允许设备之间进行信息交换。它的设计初衷是为了支持各类设备之间的互操作性。Modbus 协议主要有两个重载：Modbus RTU 和 Modbus TCP。本文将重点讨论 Modbus TCP 的实现。

安装 NModbus4.Core

首先，我们需要通过 NuGet 包管理器来安装 NModbus4.Core。可以使用以下命令：

Bash
Install-Package NModbus4

在工业自动化领域，OPC DA（OLE for Process Control Data Access）是连接上位机与PLC、DCS等设备的重要桥梁。然而，许多C#开发者在使用OPC DA时都会遇到同样的痛点：原生SDK代码冗长、异步操作复杂、错误处理繁琐。

想象一下，每次需要读写OPC数据时，都要写几十行重复代码？每个项目都要重新实现连接、订阅、异步回调逻辑？这不仅效率低下，还容易出错。

本文将通过实战代码，教你封装一个通用的OPC DA异步操作类，让复杂的工业通信变得像调用普通方法一样简单！

我记得最早用OPCDA 还是OPCDAAuto.dll ，这个只支持x86，不支持x64，这个OpcClientSdk472.dll优势还是有些，支持x64，不过有些地方不如OPCDAAuto。

💡 问题分析：OPC DA开发的三大痛点

🔍 痛点一：代码重复率高

原生OPC DA SDK需要大量样板代码：

• 服务器发现与连接
• 订阅组创建与配置
• 数据项添加与管理
• 异步回调处理

⚡ 痛点二：异步操作复杂

OPC DA的异步读写涉及：

• 请求发起与句柄管理
• 回调方法线程安全
• UI更新的跨线程调用
• 错误状态处理

🛡️ 痛点三：错误处理分散

异常可能出现在：

• 连接建立阶段
• 数据读写过程
• 回调执行中
• 资源释放时

🔥 解决方案：通用OPC DA操作类设计

你是否曾经遇到过这样的问题：WPF应用运行一段时间后，内存占用越来越高，最终导致程序卡顿甚至崩溃？特别是在工业级应用中，这种问题更是致命的。今天我们就来彻底解决这个让无数开发者头疼的内存泄漏难题！

🚨 问题分析：事件订阅的隐形杀手

在WPF开发中，最常见的内存泄漏源头就是事件订阅。当你写下这样的代码时：

C#
// 危险代码：容易造成内存泄漏
public class DeviceMonitor
{
    public DeviceMonitor(DeviceService service)
    {
        service.DataUpdated += OnDataUpdated; // 强引用陷阱！
    }
    
    private void OnDataUpdated(object sender, EventArgs e)
    {
        // 处理逻辑
    }
}

问题核心：即使 DeviceMonitor 对象不再使用，只要 DeviceService 还在运行，它就会持有对 DeviceMonitor 的强引用，导致垃圾回收器无法回收内存。

在工业监控系统中，这种问题尤其严重：

• 💀 长时间运行的服务进程
• 💀 大量的设备数据订阅
• 💀 频繁创建和销毁的监控界面

💡 解决方案：WeakEventManager救世主登场

WeakEventManager 是WPF提供的弱事件模式实现，它使用弱引用来订阅事件，避免了强引用导致的内存泄漏。

引言：数据驱动的设备健康管理

在工业4.0时代，智能预测性维护已成为制造企业降本增效的关键技术。本文将基于实际工业数据集，详细介绍如何利用C#和ML.NET构建工业设备异常检测与故障预测系统，助力企业实现从被动维修向主动预防的转变。

关键词：工业设备监控、预测性维护、C#、ML.NET、异常检测、设备故障预测、工业物联网

数据集解析：工业设备监控实况

通过分析上传的工业设备监控数据，我们可以看到系统监控了三类关键设备：

• 压缩机(Compressor)：约占34%
• 涡轮机(Turbine)：约占33%
• 泵(Pump)：约占33%

这些设备分布在五个主要城市：亚特兰大(Atlanta)、芝加哥(Chicago)、休斯顿(Houston)、纽约(New York)和旧金山(San Francisco)，其中亚特兰大和芝加哥各占约20%。

监控数据包含四个关键传感器参数：

• 温度(Temperature)：范围从10.27°C到149.69°C
• 压力(Pressure)：范围从3.62到79.89
• 振动(Vibration)：范围从-0.43到4.99
• 湿度(Humidity)：范围从10.22%到89.98%

在现代工业环境中，安全事故不仅威胁员工健康，还会导致生产损失和声誉受损。人工智能技术的发展为预防工业事故提供了新思路。本文将详细介绍如何使用Microsoft的机器学习框架ML.NET构建工厂事故预测模型，帮助企业提前识别潜在风险，采取预防措施。

ML.NET简介

ML.NET是微软开发的开源、跨平台机器学习框架，专为.NET开发者设计。它允许在.NET应用程序中集成机器学习功能，无需依赖外部服务。ML.NET支持多种机器学习算法，包括分类、回归、聚类和异常检测等，适用于各种预测场景。

工厂事故预测案例实战

接下来，我们将使用实际工厂事故数据，构建一个能够预测事故严重级别的模型。