Pavan Kumar

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Pavan Kumar

Mechanical Engineering · JNTU, Kakinada

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Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · September 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end rolling-bearing fault detector from vibration data: visualized the faulty waveform, engineered time- and frequency-domain features, trained a shallow decision tree on training bearings only, and evaluated it on held-out bearings with catch-rate and false-alarm metrics. The work also localized the fault to the outer race via BPFO and defended an alarm threshold with a maintenance-focused memo grounded in the candidate’s own results.

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
  • Used the provided envelope spectrum helper and correctly found BPFO as the dominant defect frequency, then mapped it to the outer race.
  • Kept the classifier compact and interpretable, stating a depth-1 tree with 3 nodes and confirming training-only fitting.
  • Reported held-out catch-rate and false-alarm rate rather than relying on training performance.
  • Included a maintenance memo that connects the threshold choice to concrete operating numbers and a plain-language manager sentence.
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben

11 Aufgaben · 6.3k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 405 Wörter

  • Initial Prediction50 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.9k Zeichen
  • Load Plot Signal205 Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 697 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.0k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Threshold Decision332 Zeichen
  • Decision Memo1.1k Zeichen
  • Initial Prediction6 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Load Plot Signal15 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features94 Wörter
  • Fault Location14 Wörter
  • Train Classifier31 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
84Durchschnittsnote
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