Towards Machine Learning-Based Predictive Maintenance in Industry Using Vibration and Acoustic Data
- Promovendus/a
- Nieves Avendano, Diego
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
- Curriculum
- Master of Biomedical Engineering, KU Leuven, 2016
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Realiseren van voorspellend onderhoud op basis van machinaal leren en gebruikmakend van trillings- en geluidsdata
- Promotor(en)
- prof. Sofie Van Hoecke, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Dirk Deschrijver, vakgroep Informatietechnologie
- Examencommissie
- voorzitter Prof. Filip De Turck (academisch secretaris) - prof. Dirk Deschrijver (vakgroep Informatietechnologie) - prof. Tom Dhaene (vakgroep Informatietechnologie) - prof. Konstantinos Gryllias (KU Leuven) - prof. Femke Ongenae (vakgroep Informatietechnologie) - dr. ir. Joeri Ruyssinck (ML²Grow) - prof. Sofie Van Hoecke (vakgroep Elektronica en Informatiesystemen)
Korte beschrijving
Diego Nieves Avendano is een doctoraatsonderzoeker in computerwetenschappen. Zijn onderzoek gaat over manieren om de kloof tussen onderzoek en praktijk op het gebied van voorspellend onderhoud te dichten. Meer specifiek behandelt het scenario's waarin gegevenslabels beperkt of niet beschikbaar zijn; naast scenario's waarin de bedrijfsomstandigheden veranderen. Zijn werk ontwikkelt verschillende machine learning-technieken in de unsupervised en semi-supervised paradigmas leren om industriële inzichten te verschaffen. Voorspellend onderhoudstaken dat in het onderzoek aan bod komt, omvat anomaliedetectie, foutclassificatie en schatting van de resterende levensduur.
Praktisch
- Datum
- Maandag 12 december 2022, 16:30
- Locatie
- auditorium P Jozef Plateau, gelijkvloers, Jozef Plateaustraat 22, 9000 Gent
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@ugent.be