En (Mabroukeh y Ezeife, 2010) se presenta una taxonomía de los algoritmos de ajuste de patrones de secuencias. En (Cheng, 2013) se propone un algoritmo de Smith-Waterman teniendo en cuenta información del tiempo (* ver referencia posterior) para calcular un índice de similitud de las inundaciones de alarmas y descubrir las conexiones entre las alarmas consecuenciales. / A taxonomy of sequence pattern matching algorithms is presented in (Mabroukeh and Ezeife, 2010). In (Cheng, 2013) a Smith-Waterman algorithm is proposed taking into account time information (* see additional reference) to calculate a similarity index of alarm floods and discover the connections between consequential alarms.
En (Mannila, 1998) se plantea una forma de modelar el grado de similitud entre dos secuencias de eventos discretos. En esta metodología se emplea el nivel de trabajo requerido para realizar la transformación de una secuencia en otra, y para ello se definen tres operaciones básicas:
Insertar(e, t) que inserta un evento del tipo e en el tiempo t;
Borrar(e, t) que borra un evento del tipo e en el tiempo t;
Mover(e, t, t’) que mueve un evento existente e desde el tiempo t hasta el tiempo t’.
/ In (Mannila, 1998) a way of modeling the degree of similarity between two sequences of discrete events is proposed. This methodology uses the level of work required to transform one sequence into another, and for this, three basic operations are defined:
Insert(e, t) which inserts an event of type e at time t;
Clear(e, t) which clears an event of type e at time t;
Move(e, t, t') which moves an existing event e from time t to time t'.
La distancia entre dos secuencias de eventos discretos se define como el costo de realizar las operaciones necesarias para transformar una secuencia en la otra. / The distance between two sequences of discrete events is defined as the cost of performing the operations necessary to transform one sequence into the other.
A partir de esta noción se puede definir el nivel de similitud entre dos secuencias de alarmas asociadas al mismo fallo, pero ocurridas en fechas diferentes. / Based on this notion, it is possible to define the level of similarity between two alarm sequences associated with the same fault, but occurring on different dates.
(*) Vasquez, John; Prada, Jorge; Agudelo, Carlos. Chronicle Based Alarm Management in startup and shutdown stages. Seguridad de Procesos en Exploración y Producción de Petróleo y Gas. ARPEL. March 2016.
(*) Vasquez, John; Travé-Massuyès, Louise; Subias, Audine; Jimenez, Fernando; Agudelo, Carlos. Chronicle based alarm management in startup and shutdown stages. SAPROCESS and DX 2015. Paris (France), September 2015.
(*) Analysis of Alarm Management in Startups and Shutdowns for Oil Refining Processes. Vásquez John, Prada Jorge, Agudelo Carlos, Jiménez José. CIIMA 2013. Bogotá (Colombia), October 2013.
Cheng, Yue. Data-driven Techniques on Alarm System Analysis and Improvement. Universidad de Alberta. Tesis doctoral. Canada, 2013.
Mabroukeh, N. y Ezeife C. A taxonomy of sequential pattern mining algorithms. ACM Computing Surveys, 43(3), 2010.
Mannila, Heikki; Ronkainen, Pirjo. Similarity of Event Sequences (Extended Abstract). University of Helsinki, Department of Computer Science, 1998.
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