Rajat Mishra

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Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · August 2026

86/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end rolling-bearing fault detector from vibration data: plotted and interpreted the faulty waveform, engineered RMS/kurtosis/crest and envelope-spectrum defect-band features, trained a compact depth-1 decision tree on training bearings only, and evaluated it on held-out bearings with catch-rate and false-alarm metrics. The final memo defended a 0.41 alarm threshold using the student’s own cost numbers and correctly localized the fault to the outer race via BPFO.

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 band, matching an outer-race fault.
  • Trained a very small decision tree (depth 1, 3 nodes) on training bearings only, which fits the embedded-budget constraint.
  • Reported held-out catch-rate and false-alarm rate rather than evaluating on the training set.
  • Connected the threshold choice to explicit cost figures and stated the cracked ring in plain maintenance language.
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben

11 Aufgaben · 6.9k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 536 Wörter

  • Initial Prediction50 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.8k Zeichen
  • Load Plot Signal205 Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 697 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.2k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train ClassifierPython · 1.3k Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Threshold Decision335 Zeichen
  • Decision Memo697 Zeichen
  • Initial Prediction6 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Load Plot Signal15 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features119 Wörter
  • Fault Location14 Wörter
  • Train Classifier137 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
86Durchschnittsnote
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