statistics统计脚本

1.1. 文档说明

用于描述block statistics 提供的actions接口，以及事件列表，描述脚本含义

1.2. 修订记录

1.3. 操作说明

暂无

1.4. 脚本含义说明

1.4.1. 统计

• name:指定统计项目名称

• func:指定统计方法，就是对设备的某个fv要进行何种统计,支持的统计函数有

  • max:最大
  • min:最小
  • count:计数
  • sum:求和
  • avg:平均（算术平均）
  • last:最新值(周期内最后一个值)
  • first:最旧值(周期内最早一个值)
  • integral:数值积分
  • median:中位数
  • spread:极差(最大 - 最小)
  • distinct:去重后数量(枚举值个数)
  • hour:耗时统计
  • accumulate:读数转用量
  • stddev:标准差

• object_id:要统计的设备Id

• object_list:要统计的设备列表

• key:指定要统计的设备的FV

• schedule

  • spec:统计周期，指定多久生成一次结果，周期不可小于一分钟

    

• result

  • precision:指定结果输出的精度
  • var_name:指定结果的key，不填写则Statistics Block 自动生成~~

• filter:指定统计项目引用的过滤模型

• condition:指定统计项目引用的条件模型

• func_params:函数参数设置

  • hour函数参数设置

1.4.2. 计算

• name:指定计算项目的名称
• expr:指定计算项目使用的表达式
  • 支持使用的+ - * / ()
  • 指定的变量必须在statis_var_list或者obj_var_list指定
• triggert:结果由统计脚本触发,这里填写统计项目的UID,支持填写多个
• statis_var_list:指定用于给expr引用的统计结果的var_name列表
• obj_var_list:指定用于给logic_expr引用的对象FV列表
• result
  • precision:指定结果输出的精度
  • var_name:指定结果的key，不填写则Statistics Block 自动生成

1.4.3. 条件模型

• logic_expr:必须填写逻辑表达式
  • 支持使用的+ - * / () && || & | == !=
  • 指定的变量必须在obj_var_list指定
• obj_var_list:指定用于给logic_expr引用的对象FV列表
• default:指定默认值（若logic_expr计算错误，使用default的值。true为保留，false为不保留）

1.4.4. 过滤模型

过滤模型目前仅在函数 accumulate 会使用

• first_min:阈值过滤最小值
• first_max:阈值过滤最大值
• sigma:过滤系数；可不配置；Sigma 是标准差的倍数，用于确定过滤的灵敏度。通常采用 n-sigma原则：
  • 1σ：包含68.2%的数据（过滤宽松）
  • 2σ：包含95.4%的数据（中等过滤）
  • 3σ：包含99.7%的数据（严格过滤）
• mean_factor:规划阈值过滤；可不配置；是一个调整系数，用于改变参考均值的位置，从而实现更灵活或更保守的过滤策略。

工业生产线推荐:

• Sigma值2.5-3.0, 生产稳定、波动较小
• mean_factor=1， 基于历史实际均值

1.4.5. 重算

统计重算（修改）

• task_uid:统计ID

• object_list: 重算对象列表

• start_time: 重算开始时间

• end_time: 重算结束时间

  新增计算重算

• uid : 计算ID

• start_time: 开始时间

• end_time: 结束时间

1.4.6. 变量规则约束

1. 变量名只能是字母（A-Z,a-z）、数字(0-9)或下划线

2. 第一个字母不能是数字，例如2Lerver这不是一个合法的变量

3. 区分大小写，例如iA和ia是两个不同的变量

4. 不能是golang关键字，例如不能用go这个单词来命名一个变量

5. golang保留关键字参考