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Subhadeep Sen

Mechatronics Engineering

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Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · September 2026

92/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end rolling-bearing fault detector from vibration data: engineered RMS, kurtosis, crest factor, and defect-frequency envelope features; trained a depth-capped decision tree on training bearings only; and validated it on a held-out set with catch-rate and false-alarm metrics. The student also localized the fault to the outer race via BPFO and defended a 0.42 alarm threshold using concrete cost tradeoffs.

Bewertet nach

  • Feature engineering (signal to honest numbers)25%
  • Held-out evaluation (honest measurement)25%
  • Cost-based threshold decision + memo25%
  • Compact model + embedded-budget justification15%
  • Plain-language explanation10%

Bestanden · Bestehensgrenze 60/100

Was herausstach6
  • Computed envelope-spectrum energy around the supplied defect frequencies and correctly selected BPFO as dominant
  • Used kurtosis as the root split in a shallow decision tree and stated depth/node count against the embedded budget
  • Reported held-out catch-rate and false-alarm rate rather than evaluating on training data
  • Justified the alarm threshold with explicit euro-cost calculations from the student's own results
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 9.1k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 447 Wörter

  • Initial Prediction62 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.8k Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 697 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 2.8k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Threshold Decision335 Zeichen
  • Decision Memo2.5k Zeichen
  • Initial Prediction9 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features124 Wörter
  • Fault Location14 Wörter
  • Train Classifier31 Wörter
  • Evaluation Heldout24 Wörter

Bewusst zusammengefasst — der eingereichte Code und die Texte bleiben privat, damit diese Seite nicht als Lösungsvorlage dient. Die vollständige Einreichung steht hinter dem verifizierten Zertifikat.

Verifiziertes ZertifikatFälschungssicher · ausgestellt von ProoV
1Abgeschlossenes Projekt
1Verifiziertes Zertifikat
92Durchschnittsnote
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