Alessandro Paolo Daga

Ricercatore a tempo determinato Legge 240/10 art.24-A
Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale (DIMEAS)

Profilo

Interessi di ricerca

Bearings (machine parts)
Digital signal processing
Machine condition monitoring
Machine diagnostics
Machine learning
Statistical learning
Vibration monitoring

Biografia

Tracking the “signature” of a machine (the characteristic features of the machine extracted from the vibration signal, usually from accelerometers) evolving over time, it is possible to identify the main causes of vibration and preventively recognize damage and wear of the components, thus performing an accurate diagnosis.

Two steps are fundamental:

• Signal processing is exploited to highlight and extract damage-characteristic features.

• Machine learning is employed to automatically infer anomalies in the vibration response from the extracted features. Such anomaly or novelty, in fact, can be put in relation to damage when confounding influences (i.e. different operational or environmental conditions) can be excluded or compensated.

The aim is to create a reliable diagnostic system to be integrated into machine maintenance regimes so as to foster safety while, at the same time, saving on costs

Settore scientifico discliplinare

ING-IND/13 - MECCANICA APPLICATA ALLE MACCHINE
(Area 0009 - Ingegneria industriale e dell'informazione)

Linee di ricerca

  • Machine Condition Monitoring and Diagnostics

Competenze

Settori ERC

PE1_19 - Control theory and optimisation
PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)
PE8_7 - Mechanical and manufacturing engineering (shaping, mounting, joining, separation)
PE1_10 - ODE and dynamical systems
PE1_18 - Scientific computing and data processing
PE7_7 - Signal processing
PE1_14 - Statistics

SDG

Goal 7: Affordable and clean energy
Goal 9: Industry, Innovation, and Infrastructure

Premi e riconoscimenti

  • Miglior Paper presentato alla conferenza virtuale IEEE MetroInd4.0&IoT 2020 - 3° classificato conferito da Organization committee of the IEEE MetroInd4.0&IoT 2020 virtual conference (2020)
  • Contest della conferenza internazionale “Survishno” - 2° classificato conferito da Organization committee of the contest presented at the International Conference Survishno (2019)
  • Contest della conferenza internazionale “Surveillance 9” - 1° classificato conferito da Organization committee of the contest presented at the 9th International Conference Surveillance 9 (2017)
  • Contest della conferenza internazionale “Surveillance 8” - 2° classificato conferito da Organization committee of the contest presented at the 8th International Conference Surveillance 8 (2015)

Comitati editoriali

  • APPLIED SCIENCES (2020-2022), Guest Editor di rivista o collana editoriale

Didattica

Collegi dei Corsi di Studio

Insegnamenti

Dottorato di ricerca

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Corso di laurea magistrale

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Corso di laurea di 1° livello

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Ricerca

Gruppi di ricerca

Progetti di ricerca

Progetti finanziati da bandi competitivi

  • Applicazione di batterie second life per l’accumulo di energia in impianti da fonte rinnovabile, (2022-2024) - Componente gruppo di Ricerca
    Ricerca Regionale

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