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Toseef Haider

Mechanical Engineering · NUST Pakistan

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Projekte

Zertifiziert

Selbstgesteuertes Projekt

Predictive Maintenance: Industrial ML for Fault Detection

Condition-Monitoring Engineer · KI / ML · Juli 2026

84/ 100

Eine ProoV-Fallstudie · Lernprojekt, kein Arbeitsverhältnis

Built an end-to-end rolling-bearing fault detector using vibration snapshots, physics-based time and frequency features, and a compact decision tree sized for embedded use. Evaluated on held-out bearings with a full confusion matrix, then wrote a maintenance memo that justified a 0.40 alarm threshold using the candidate’s own catch-rate, false-alarm rate, and cost numbers while correctly localizing the fault to the outer race from 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
  • Computed RMS, kurtosis, and crest factor with step-by-step logic and showed the expected spike in kurtosis/crest factor on the faulty signal.
  • Used envelope-spectrum energy at the supplied defect frequencies and correctly found BPFO as the dominant band, mapping it to the outer race.
  • Trained a depth-capped decision tree on training bearings only and stated the tree depth and node count against an embedded budget.
  • Reported a complete held-out confusion breakdown with catch-rate and false-alarm rate, then defended a threshold using explicit cost figures.
  • Leakage-Free Feature Engineering
  • Honest Held-Out Evaluation
Meine eingereichte Arbeit18 Aufgaben

10 Aufgaben · 11.5k Zeichen · Python · 8 Textantworten · 714 Wörter

  • Initial Prediction62 Zeichen
  • Load Plot Signal CodePython · 1.8k Zeichen
  • Example Rms WorkedPython · 697 Zeichen
  • Time FeaturesPython · 1.9k Zeichen
  • Freq FeaturesPython · 1.1k Zeichen
  • Fault Location239 Zeichen
  • Train Classifier363 Zeichen
  • Evaluation HeldoutPython · 3.8k Zeichen
  • Threshold Decision334 Zeichen
  • Decision Memo1.2k Zeichen
  • Initial Prediction9 Wörter
  • Load Plot Signal Code163 Wörter
  • Example Rms Worked72 Wörter
  • Time Features173 Wörter
  • Freq Features110 Wörter
  • Fault Location14 Wörter
  • Train Classifier31 Wörter
  • Evaluation Heldout142 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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