Taimoor Khan

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Taimoor Khan

Industrial Engineering · University of Engineering and Technology Peshawar

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Projekte

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Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · August 2026

94/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built a working rolling-bearing fault detector end to end: engineered RMS, kurtosis, crest factor, and envelope-spectrum defect-band features; localized the fault to the outer race via BPFO; trained a compact depth-capped decision tree on training bearings only; and evaluated it on held-out bearings with reported catch-rate and false-alarm rate. The final memo justified the alarm threshold using the student’s own cost numbers and translated the diagnosis into maintenance language.

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 the requested time-domain features and correctly selected kurtosis as the most fault-sensitive signal
  • Used envelope-spectrum energy at the supplied defect frequencies and correctly localized the fault to BPFO / outer race
  • Trained a depth-1 decision tree on training bearings only and stated depth and node count against the embedded budget
  • Defended the alarm threshold with concrete catch-rate, false-alarm, and cost figures in a maintenance memo
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit19 Aufgaben

11 Aufgaben · 7.7k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 468 Wörter

  • Initial Prediction62 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.8k Zeichen
  • Load Plot Signal205 Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 697 Zeichen
  • Time Features143 Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.9k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation Heldout288 Zeichen
  • Threshold Decision335 Zeichen
  • Decision Memo1.6k Zeichen
  • Initial Prediction9 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Load Plot Signal15 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features10 Wörter
  • Freq Features154 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
94Durchschnittsnote
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