预警实例：水质监测

在当今社会，水资源保护的重要性日益凸显，水质监测成为环保工作中的关键环节。随着传感器技术的不断发展，水质传感器已成为实时监测水质变化的重要工具。本文将介绍如何利用 go-expr 对水质传感器采集的数据进行筛选，以实现有效的预警机制。

alarm

数据格式

本文所涉及的传感器数据格式如下：

JSON

{
  "tag": "temp2",
  "alias": "传感器1-温度",
  "slaverId": 2,
  "lastFetchTime": 1733836405282,
  "value": "222.2000"
}

该数据格式包含了以下字段：

以下是一个基于 go-expr 的水质传感器数据规则预警案例，我们将以温度传感器为例，阐述如何筛选数据并触发预警。

当传感器 1-温度（temp2）的读数超出正常工作范围时，系统应自动触发预警。

数据解析：首先，go-expr 需要解析传感器数据，提取出 value 字段的数值。
条件判断：然后，go-expr 将根据设定的阈值进行比较，判断当前温度是否在正常范围内。
- 如果 value 小于 0 或大于 100，则认为温度异常，需要触发预警。
预警输出：当条件判断为真时，go-expr 将输出预警信息，包括传感器别名、异常值、触发时间和建议措施。

假设我们接收到以下传感器数据：

JSON

{
  "tag": "temp2",
  "alias": "传感器1-温度",
  "slaverId": 2,
  "lastFetchTime": 1733836405282,
  "value": "222.2000"
}

以下是基于上述案例的 go-expr 表达式，用于筛选数据并判断是否触发温度异常预警：

float(value) > 100 || float(value) < 0;

这个 expr 表达式的含义是：

value > 100：检查传感器采集的温度值是否大于 100°C。
value < 0：检查传感器采集的温度值是否小于 0°C。
||：逻辑或运算符，表示如果任一条件为真，则整个表达式为真。
当这个 expr 表达式评估为真时，即表示温度读数超出了设定的正常范围（0°C 至 100°C），系统将触发预警。在这个例子中，由于 value 的值为 222.2000，表达式 value > 100 将评估为真，因此会触发预警。

我们发现 value 字段的值为 222.2000，远超出了正常温度范围。因此，go-expr 将触发以下预警：

预警信息：