Mohammed Imad Uddin Hameed

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Metallurgical and Materials Engineering · Rajiv Gandhi University of Knowledge Technologies

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · August 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 envelope-spectrum defect-frequency features; trained a compact depth-capped decision tree on training bearings only; and evaluated it on held-out bearings with catch-rate and false-alarm metrics. The candidate also localized the fault to the outer race via BPFO dominance and justified an alarm threshold with explicit maintenance-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 BPFO/BPFI/BSF/FTF frequencies and correctly identified BPFO as dominant
  • Chose a shallow decision tree with stated depth 1 and 3 nodes, explicitly within the embedded budget
  • Reported held-out catch-rate and false-alarm rate rather than relying on training performance
  • Defended the alarm threshold with concrete euro costs and a plain-language explanation tied to the model's own numbers
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Model Evaluation
Meine eingereichte Arbeit20 Aufgaben

12 Aufgaben · 8.6k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 481 Wörter

  • Initial Prediction62 Zeichen
  • Example Load Plot HealthyPython · 860 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.8k Zeichen
  • Load Plot Signal205 Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 698 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.1k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Threshold Decision335 Zeichen
  • Decision Memo2.5k Zeichen
  • Initial Prediction9 Wörter
  • Example Load Plot Healthy81 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Load Plot Signal15 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features117 Wörter
  • Fault Location14 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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