阅读说明：本技术 一种基于光谱分析的旋转设备监测平台及监测方法 (Rotary equipment monitoring platform and monitoring method based on spectral analysis ) 是由 方彦 罗元辉 雷剑锋 于 2019-12-12 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于光谱分析的旋转设备监测平台及监测方法,包括应用云平台、终端信息采集模块、中央处理器、NFC芯片和通讯模块；所述应用云平台包括数据库、基本管理模块、设备设置模块、设备数据表达模块、预警模块和移动应用软件；所述终端信息采集模块包括NFC读卡器、手持光谱仪；所述NFC读卡器、中央处理器和通讯模块集成在手持光谱仪上；手持光谱仪操作简便,对准润滑油,像手电筒的操作方式照射一下,通过检测润滑油质对旋转设备实时“体检”。与传统润滑油实验室检测方式相比,该系统最大的技术突破是快速、实时、智能。可满足不同环境下对设备润滑油快速实时检测需求。提高润滑油检测效率,降低检测成本。(The invention discloses a monitoring platform and a monitoring method of rotating equipment based on spectral analysis, wherein the monitoring platform comprises an application cloud platform, a terminal information acquisition module, a central processing unit, an NFC chip and a communication module; the application cloud platform comprises a database, a basic management module, an equipment setting module, an equipment data expression module, an early warning module and mobile application software; the terminal information acquisition module comprises an NFC card reader and a handheld spectrometer; the NFC card reader, the central processing unit and the communication module are integrated on the handheld spectrometer; the handheld spectrometer is simple and convenient to operate, aims at lubricating oil, irradiates like an operation mode of a flashlight, and detects the lubricating oil to perform real-time physical examination on the rotating equipment. Compared with the traditional lubricating oil laboratory detection mode, the system has the greatest technical breakthrough of rapidness, real time and intelligence. The device can meet the requirements of rapid real-time detection of equipment lubricating oil in different environments. The lubricating oil detection efficiency is improved, and the detection cost is reduced.)

一种基于光谱分析的旋转设备监测平台及监测方法

技术领域

本发明涉及监测设备领域，具体为一种基于光谱分析的旋转设备监测平台及监测方法。

背景技术

目前，全世界的64％的电力由电机消耗，而由电机所产生的电力则更高；旋转设备则包括由电力、火力、有机燃料驱动，因此，旋转设备涉及到工业生产和日常生活中的方方面面，旋转设备(电机)都包含有轴承或变速箱，轴承或变速箱作为旋转设备(电机)的核心部件，一旦轴承或变速箱出现故障就会宕机。旋转设备的正常运作对生产和生活具有至关重要的作用；全世界就电机而言数量每年以9.5％的数量在增长，以旋转设备则更多，最重要的，绝大部分的旋转设备是没有监控的或者监控不方便，很难对旋转设备的运转作出判断，因此，一出现故障，将对生产和生活造成很大的影响，而旋转设备故障有约80％是轴承或变速箱故障造成的。旋转设备在工作时，需要添加润滑油(脂)作为轴承或变速箱的润滑剂，随着轴承或变速箱的转动次数增多，轴承或变速箱磨损的细微颗粒加速了轴承或变速箱运转环境的恶化。传统对轴承或变速箱监测方法大致分为两类，一类是通过旋转设备的润滑油取样、送检、物理或化学方法检验、得出结论；如中国专利“基于油液光谱分析和漏磁检测的滚动轴承或变速箱缺陷检测装置”(申请号为2018113370325)需要采样检测；另一类是通过嵌入装置到旋转设备内部进行监控，获得润滑油(脂)的数据；前一种检测数据非常麻烦，显然不符合实际的生产使用，后一种对于已经生产出厂的设备显然也不适用，即便是在旋转设备生产过程中加入传感器或探头，由于嵌入装置工作稳定性致使所测得数据可能会存在较大误差，且嵌入装置更换相当麻烦，不是旋转设备使用方所能更换的。

目前，旋转设备本身仍以传统方式制造和被使用，对旋转设备自身的运行状况很少有进行监控，对于旋转设备生产厂家以及旋转设备使用方来说，对旋转设备的实际工作情况缺少有效的数据获取方法，致使旋转设备出现故障后,只能根据表面现象和经验(因人而异)判别故障起因,终端客户无法对旋转设备进行预防性”体检”。为保障旋转设备正常运行,终端客户往往采用定期维保方法。而旋转设备厂家则对使用运行状况则无从了解。所以，急需要一种针对于旋转设备轴承或变速箱监测的监测方法。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于光谱分析的旋转设备监测平台。本发明的核心点是通过高光谱图像处理与分析系统为基础，建立的高光谱遥感数据处理与分析数学模型的监测平台，以旋转设备轴承或变速箱的润滑油(脂)通过积累建立数据模型，随着监测数据的增加，构建的数据库越大，实现以数据积累建模作为参考对新采集数据进行分析，同时还可以通过主动在润滑油中添加轴承或变速箱运转磨损颗粒测量相关数据建模，对新采集数据进行分行，实现对电机进行有效的预测和监管。在以数据化监管为核心脉络下，对不同设备生产企业、不同设备使用方搭建平台框架，通过网络通讯技术，实现旋转设备生产企业对设备的有效监管、设备使用方对不同厂家设备的有效监管，做到厂家、使用方、管理者、操作者全面数据化，提前预警，主动运维，减少电机故障发生率。具体如下：

一种基于光谱分析的旋转设备监测平台，包括应用云平台、终端信息采集模块、中央处理器、NFC芯片和通讯模块；所述应用云平台包括数据库、基本管理模块、设备设置模块、设备数据表达模块、预警模块和移动应用软件；所述终端信息采集模块包括NFC读卡器、手持光谱仪；所述NFC读卡器、中央处理器和通讯模块集成在手持光谱仪上，手持光谱仪即可完成对检测设备的身份认证，通过NFC读卡器读取NFC芯片信息；所述NFC芯片膜贴在监测旋转设备上，所述NFC芯片赋予唯一身份信息UID，通过设置唯一身份信息UID，就可以通过NFC读卡器读取所监测旋转设备的信息(在应用云平台上设置子类目，包括设备的出厂信息，历史记录，和被检测润滑油相关应用场景)，进而给手持光谱仪所采集数据赋予身份信息，以便所测得数据进行分类管理、分析(同一型号设备或同一设备的不同时间所测数据)，应用(移动)终端根据设备查询检测设备健康状态。所述NFC读卡器读取NFC芯片信息并构成手持光谱仪启动的开关；对于NFC芯片信息读取不成功或未经授权的情况，手持光谱仪无法启动，也即，确保了手持光谱仪所测数据具有惟一的身份信息，因此，该检测数据具有身份价值，在大量的数据分析对比中，使之每一采集数据都能溯源，并对相应的旋转设备运转情况作出判断。所述中央处理器将手持光谱仪所采集数据进行编码处理，所述通讯模块为应用云平台与中央处理器相互传输数据，通讯模块将数字信号通过互联网络传输至应用云平台构建采集子数据库，进一步地，通讯模块接收数据为手持光谱仪进行系统升级；所述应用云平台对接收数据进行解码、分析。应用云平台将接收的数字信号根据NFC芯片UID做应用场景分类，进行解码，解码包括回归曲线拟合、快速傅立叶变换等方法,计算采集数据的表示格式；根据润滑油的反射光谱计算润滑油的特征值序列(曲线)，根据反射波段(频率)、能量(幅值)对应润滑油中物理成分。将分析结果对应以应用场景为基础的子数据库检测标准，同时结合应用场景判断旋转设备轴承或变速箱的健康状态。

作为上述技术方案的进一步改进：

所述手持光谱仪是电池驱动便携式光谱成像系统。

所述手持光谱仪通过检测旋转设备轴承或变速箱的润滑油采集光谱数据，手持光谱仪是便携式光谱成像系统。应用对旋转设备轴承或变速箱润滑油(脂)含金属粉尘和其他成分的实时定性检测，从而对运行设备磨损、“健康”状态进行评估判断。手持光谱仪可以当作一种物联网传感器，采集润滑油/脂光谱，传输到应用云平台，通过数据处理，将结果及时反馈给旋转设备用户。所述中央处理器将光谱数据进行编码。中央处理器将所采集到的模拟信号格式转换成数字信号，对于大批量的旋转设备监控，在实际的巡检作业过程中，是一台手持光谱仪对多台旋转设备检测，所采集到的数据包含多种信息，将采集到的数据进行编码，减少通讯模块的数据传输量，同时也降低了对通讯模块的硬件要求。

所述数据库包含多个子数据库，所述中央处理器将光谱数据上传至应用云平台构建采集子数据库。采集多个旋转设备轴承或变速箱润滑油样本进行光谱检测所测得光谱数据建立应用场景样本子数据库；根据应用场景(确定检测哪几种金属粉尘颗粒)样本子数据库建立和实验子数据库标对模型(通过对标准油样品光谱反射率及特征曲线建模)的关系,从而差分出应用场景润滑油的结果。应用场景是由NFC芯片内的UI D而决定(系统软件设备管理模块在初始化时将应用场景和NFC绑定)。将多种颗粒度的金属颗粒添加入润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构建实验子数据库。通过应用场景确定润滑油中可能含有金属粉尘颗粒,在润滑油实验室标对后建立以应用场景为单位的样本子数据库.以应用场景为基本单元的样本子数据库(通过和实验室标准油品对标)是不断积累而成。根据应用场景可决定实验室标准油品并将指定颗粒度的金属颗粒添加入国标润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构成具有应用场景的实验子数据库。因此数据库是一个针对不同应用场景不断更新的成长标对模型，采集子数据库的数据也可以作为样本成为样本子数据库的一部分，在实际使用过程中，本发明随着使用的时间增加，所对应的场景越多，所对应场景的样本子数据库和实验子数据库也不断迭代。

本发明只对旋转设备的轴承或变速箱采集数据与数据库和建模对比做定性分析，降低各数据的精度，设置域值(警报)或边界条件(警告)即可判定旋转设备轴承或变速箱的运行情况。通过构建数据库和或数学模型，同时通过不断的积累采集子数据库，不断的扩充数据库，并将分析结果作为数据参考值，通过平衡误差参数和迭代优化，使之数据库有了自我学习的功能，对后期的采集数据做出更快速、更准确的判断。

所述金属包括铝-Al，镉-Cd，铬-Cr,铜-Cu,铁-Fe，铅-Pb，镁-Mg，锰-Mn，钼-Mo，镍-Ni，银-Ag，锡-Sn，钛-Ti，钒-V，锌-Zn的一种或多种。旋转设备的轴承或变速箱及安装其的部件上，基本是铁基合金，包含多种金属元素，轴承或变速箱在工作时，磨损的微小颗粒进入润滑油中，通过对多种金属元素在润滑油中的光谱测定，得到相应的光谱参数。

所述基本管理模块包括机构管理、部门管理、用户管理和用户角色管理；所述机构管理包括对不同的旋转设备生产厂家和/或旋转设备进行数据归类管理；将不同的生产厂家以及同一厂家不同设备进行区分归类，机构管理建立生产厂家子类目，再根据生产厂家子类目建立二级子类目，方便对生产厂家以及相应的终端设备进行管理。所述部门管理包括对管理用户及其从属用户的组织和权限授权；客户端经授权后，从属用户能够根据应用场景设置旋转设备轴承或变速箱润滑油的阈值或边界条件，运行数据可以实时传送到设备维护单位，进行诊断和主动维护决策，决定早期预警或故障报警的条件。所述用户管理为客户端提供数据对接、推送和远程监管服务；用户管理对归类后的同一设备相同场景不同的使用终端进行数据管理。所述用户角色管理为设备生产厂家和客户端建立运营远程监管管理平台。本发明平台角色管理可以以设备生产厂家为第一方进行设定，或以设备使用方为第一方进行设定，也可以把基于光谱分析的旋转设备监测平台作为第三方服务进行设定，因此本发明的物联网电机平台适用范围广。

所述设备设置模块负责初始化NFC芯片UID与被检测设备绑定，其中包括应用场景的绑定，从而对润滑油随着运行及设备损耗将含哪类金属粉尘颗粒有评估。预警模块根据光谱检测数据设置阈值或边界条件。所述设备设置模块与预警模块构成预警反应结构；所述预警模块包括应用云平台的故障警报推送机制和安装在通讯模块中的警报器。当采集数据参数接近警告阈值时或接近边界条件时,应用云平台发出预警(短信,微信,邮件,电话)。当采集数据参数超过故障指定阈值时,应用云平台发出故障警报(短信,微信,电话)。根据故障报警设置,通过相应的继电器设备控制自动停止设备运转，确保安全。阈值和边界条件的设置是通过应用云平台和其权限对监管设备中的通讯模块、采集模块发送指令，系统预警或报警是在设备和应用云平台同时发生。通讯模块中的警报β器提供设备所在地预警或报警(LED警示灯)，方便工作人员及时定位出问题的设备。应用云平台不仅系统显示预警或报警信息，同时也会将预警或报警信息推送到指定终端(授权)以及客户端。

所述设备数据表达模块包括可视化的采集数据显示以及相对应的设备和时间，并在应用云平台和授权后的客户端上实时显示。移动客户端(智能手机)在经授权后实时显示旋转设备运行状态，运行状态取决于对该旋转设备的轴承或变速箱润滑油检测对比后的评估。表示方法在应用云平台注重全面的数据显示、数据的位置、收集数据的时间,设备运行的状态和可视化。在移动客户端则可以侧重设备运行状态。设备数据将以时间轴向横轴的曲线(反射波段即频率、能量即幅值)形式显示,同时包括数据日志。应用云平台将接收到的数字信息转化成模拟信号，将采集数据进行恢复并进行有效信息的筛选，选择能评价轴承或变速箱运转的数据，再转换成可视化的曲线。

所述移动应用软件安装在移动客户端上，经部门管理授权后通过扫描唯一编码启动和显示设备运行状态。移动应用软件安装在智能手机上，通过移动客户端扫描设备上的QR(由应用云平台生成)，启动和显示设备运行状态。经授权的手机客户端可以管理或设置运行设备的阈值(警报)或边界条件(警告)条件。应用云平台可以授权客户端用户和分配设备监管任务。

所述移动应用软件在局域网/3G/4G/5G/WiFi条件下运行、操作。经授权的移动应用软件在通讯模块与应用云平台断网的情况下，移动应用软件连接通讯模块接收采集信息存储至移动客户端，再由移动客户端将接收数据传输至应用云平台。

一种基于光谱分析的旋转设备监测方法，包括以下步聚：

S1：将NFC芯片膜贴在监测旋转设备的外壳表面，通过固定的NFC芯片绑定需要监测的旋转设备；通过初始设置，将应用场景(设备类型)在应用云平台注册；

S2：手持光谱仪通过NFC读卡器读取NFC芯片唯一身份信息UID，完成对手持光谱仪的解锁，启动手持光谱仪；NFC读卡器读取NFC芯片构成手持光谱仪的密钥，只有在获得有效的解密后才能启动手持光谱仪；确保对所测数据具有身份性，以便构建数据库和分类管理，同时形成所检测设备的日志；

S3：将所述手持光谱仪对监测旋转设备轴承或变速箱润滑油进行光谱检测，获得光谱数据；采用了高光谱对轴承或变速箱润滑油进行光谱检测，根据润滑油的反射光谱计算润滑油的特征值序列(曲线)，根据反射波段(频率)能量(幅值)对应润滑油中物理成分获得光谱数据；并将数据绑定NFC芯片UID准备上传；使上传的数据具有身份信息；

S4：将步骤S3获得的光谱数据经中央处理器进行编码，再经通讯模块上传至应用云平台；中央处理器将模拟信号格式转换成数字信号，再将其进行必要的数据转换编码压缩,然后推送到通讯模块，通讯模块将数字信号通过互联网络传输至应用云平台；

S5：所述应用云平台接收到通讯模块上传的数据后，进行解码，根据NFC芯片UID检索对应应用场景，再与相对应用场景数据库和标对数据差分；应用云平台将接收的数字信号进行解码，数据解码包括回归曲线拟合、快速傅立叶变换等方法，计算采集数据【反射波段(频率)、能量(幅值)】的表示格式，再与数据库(实验室检测标准)标对；

S6：根据步骤S5标对的结果评估转设备轴承润滑油的杂质含量等级，根据杂质含量等级判断轴承或变速箱的运转情况；将采集数据与数据库或实验室检测标准标对后，同时结合应用场景评估旋转设备的健康状态。

作为上述技术方案的进一步改进：

所述步骤S5的数据库包含多个子数据库；

所述手持光谱仪在监测时所采集的光谱数据根据应用场景(NFC UID)构成采集子数据库；根据应用场景采集多个已经运转的旋转设备轴承或变速箱润滑油样本进行光谱检测，所测得光谱数据建立应用场景样本子数据库；将多种颗粒度的金属颗粒添加入润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构成实验子数据库。

进一步地；通过应用场景确定润滑油中可能含有的金属粉尘颗粒,在润滑油实验室标对后建立以应用场景为单位的实验子数据库.以应用场景为基本单元的样本子数据库(通过和实验室标准油品对标)是不断积累而成。根据应用场景产生的实验室标准油品可由指定颗粒度的金属颗粒添加入国标润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构成具有应用场景的实验子数据库。

本发明只对旋转设备的轴承或变速箱采集数据与数据库和建模对比做定性分析，降低各数据的精度，设置域值(警报)或边界条件(警告)即可判定旋转设备轴承或变速箱的运行情况。通过构建数据库和或数学模型，同时通过不断的积累采集子数据库和/或样本子数据库、实验子数据库，不断的扩充数据库，并将分析结果作为数据参考值，通过平衡误差参数和迭代优化，使之数据库有了自我学习的功能，对后期的采集数据做出更快速、更准确的判断。

有益效果在于：

1.手持光谱仪操作简便，对准润滑油(脂)，像手电筒的操作方式照射一下，通过检测润滑油质对旋转设备实时“体检”。与传统润滑油实验室检测方式相比，该系统最大的技术突破是快速、实时、智能。可满足不同环境下对设备润滑油快速实时检测需求。提高润滑油检测效率，降低检测成本。

2.本发明检测平台只针对于旋转设备的轴承或变速箱，对电机轴承或变速箱进行定性分析，可以快速定性判定旋转设备的运行状态。对于多台旋转设备监测或者数量更多的设备需要监测时，本发明具有特别强的优势，将每次监测前通过身份认证建立数据身份信息，再进行监测，简便快速，实现设备使用方或设备厂家对旋转设备的有效监测，更好的实现主动运维，解决了目前对旋转设备运行有效监管的空白，大幅降低了设备因故障宕机的发生率。

3.对于大批量旋转设备进行快速有效的监测，应用云平台实现对不同类型、不同厂家生产的旋转设备进行监测，并根据同型号电机构建数据库和建模。随着运行数据的积累,一个设备应用场景正常运行的模型(运行状态曲线)建立起来。根据上述模型，主动维护可根据监测到的异常现象，结合应用场景设置对监测的每个单独的电机或设备进行个性化主动运维。

4、将采集数据经中央处理模块编码转化成数字信号传输，减少了传输数据大小，相比未经处理的数据传输，处理后的数据传输速度快千倍数量级，对于大批量数据传输和接收，经编码处理后对硬件要求大大降低。

5、为实现对旋转设备有效的数据采集和有效的监测，通过统一的唯一识别码，对旋转设备进行编号，实现对采集数据编号列表整理。对于已经在使用的旋转设备而言，唯一识别码绑定电机的参数，作为电机的检索码，通过扫码即可将移动信息采集模块绑定，快速方便。

6、通讯模块具有接收和发送数据功能，可以连接外网接收数据对电机运行监测装置进行分级；在与外网断开时通讯模块开启热点，接入经授权的智能设备，向接入的智能设备传输数据，智能设备接收数据后再向后方平台传输。同时，智能设备也可以进行一定量的解码，在电机出现故障或所监测数据达到临界阈值时，智能设备通过解码对电机进行快速应急处理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。本实施例采用上海伊丰精密仪器有限公司生产的WL9A直读光谱分析仪，CCD全谱直读光谱仪测定相关光谱数据。

如图1所示，本实施例的基于光谱分析的旋转设备监测平台，包括应用云平台、终端信息采集模块、中央处理器、NFC芯片和通讯模块；应用云平台包括数据库、基本管理模块、设备设置模块、设备数据表达模块、预警模块和移动应用软件；终端信息采集模块包括NFC读卡器、手持光谱仪；NFC读卡器、中央处理器和通讯模块集成在手持光谱仪上；NFC芯片膜贴在监测旋转设备上，通过NFC读卡器读取NFC芯片信息并对手持光谱仪解锁，启动手持光谱仪，手持光谱仪所测得数据也标注NFC芯片具有唯一身份信息UID；所采集数据经中央处理器进行数据编码处理；中央处理器数据编码好后推送至通讯模块，通讯模块向应用云平台传输数据；应用云平台对接收数据进行解码、分析。

进一步地；手持光谱仪通过高光谱发射器检测旋转设备轴承或变速箱润滑油来采集光谱数据，应用对旋转设备轴承或变速箱润滑油(脂)含金属粉尘和其他成分的实时定性检测，从而对运行设备磨损、“健康”状态进行评估判断。旋转设备约80％的故障是轴承或变速箱造成的，对轴承或变速箱进行检测，能快速进行判断旋转设备的运转情况。中央处理器将所采集到的模拟信号格式转换成数字信号，减少通讯模块的数据传输量。

进一步地；数据库包含以应用场景为基础的多个子数据库，中央处理器将绑定NFC芯片UID的光谱数据上传至应用云平台检索出对应采集子数据库；采集多个旋转设备轴承润滑油样本进行光谱检测所测得光谱数据建立应用场景样本子数据库；将多种颗粒度的金属颗粒添加入润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构成实验子数据库。数据库作为采集数据的参照值来判断旋转设备的运转情况。

进一步地；金属包括铝-Al，镉-Cd，铬-Cr,铜-Cu,铁-Fe，铅-Pb，镁-Mg，锰-Mn，钼-Mo，镍-Ni，银-Ag，锡-Sn，钛-Ti，钒-V，锌-Zn的一种或多种。通过实验方法或取样方法来定向测定润滑油中的各成份的光谱数据，通过实验方法或取样方法双向检测的数据也更加接近标准特征值，依此方法来确定多种元素在润滑油中的特征值。

进一步地；基本管理模块包括机构管理、部门管理、用户管理和用户角色管理；机构管理建立生产厂家(子类目)和设备型号(二级子类目)进行归类管理；部门管理包括对管理用户及其从属用户的组织和权限授权，用户(客户端)经授权后，可以接入通讯模块和接收应用云平台相应的授权数据，以及对相应阈值的设置；用户管理为客户端提供数据对接、推送和远程监管服务；用户角色管理为设备生产厂家和客户端建立运营远程监管管理平台。本发明平台可以把旋转设备生产厂家作为第一方进行设定，也可以把使用方为第一方进行设定，同时还可以把本发明平台作为第三方设定，为旋转设备厂家和使用方建立数据联系，实现旋转设备厂家和使用方的有效沟通，为旋转设备的主动运维提供数据基础。

进一步地；本发明平台为旋转设备厂家建立了生产厂家(子类目)和设备型号(二级子类目)的数据库，为生产厂家提供了技术改进的基础。

进一步地；本发明平台为旋转设备使用方建立生产厂家(子类目)和设备型号(二级子类目)的数据库，实现对不同厂家及不同型号的旋转设备进行有效的管理和主动运维。

进一步地；设备设置模块根据光谱检测数据设置阈值或边界条件；设备设置模块与预警模块构成预警反应结构；预警模块应用云平台发出预警(短信,微信,邮件,电话)和安装在通讯模块中的警报器(LED警示灯，响声)。

进一步地；设备数据表达模块包括可视化的采集数据显示以及相对应的设备和时间，并在应用云平台和授权后的客户端上实时显示。通过手机APP或客户端查看相应地检测数据和评估结论。设备数据将以时间轴向横轴的曲线(反射波段即频率、能量即幅值)形式显示,同时包括数据日志。

进一步地；移动应用软件在局域网/3G/4G/5G/WiFi条件下运行、操作。经授权的移动应用软件(APP)在通讯模块与应用云平台断网的情况下，移动应用软件连接通讯模块接收采集信息存储至移动客户端，再由移动客户端将接收数据传输至应用云平台。

本实施例还公开了一种基于光谱分析的旋转设备监测方法，包括以下步聚：

S1：对NFC芯片录入唯一身份信息UID，将NFC芯片膜贴在所需监测旋转设备的外壳表面；在应用云平台将录入的唯一身份信息UID与对应的旋转设备建立唯一联系；唯一身份信息UID作为手持光谱仪的解锁密钥；

S2：手持光谱仪通过NFC读卡器读取NFC芯片唯一身份信息UID，完成对手持光谱仪的解锁，启动手持光谱仪；

S3：将手持光谱仪的高光谱发射器向监测旋转设备轴承润滑油进行光谱检测，根据润滑油的反射光谱获得润滑油的特征值序列(曲线)；

S4：将步骤S3获得的反射光谱数据经中央处理器进行编码，并将数据绑定NFC芯片UID，再经通讯模块上传至应用云平台；

S5：应用云平台接收到通讯模块上传的数据后，进行解码，再与数据库进行数据标对；根据反射波段(频率)能量(幅值)对应润滑油中物理成分进行分析，将分析结果对应数据库(实验室检测标准)进行标对；

S6：根据步骤S5标对的结果评估转设备轴承润滑油的杂质含量等级，根据杂质含量等级判断轴承的运转情况。

进一步地；步骤S5的数据库包含多个子数据库；

手持光谱仪在监测时所采集的光谱数据构成采集子数据库；采集多个已经运转的旋转设备轴承润滑油样本进行光谱检测，所测得光谱数据建立应用场景样本子数据库；将多种颗粒度的金属颗粒添加入润滑油中超声振荡均匀，进行光谱检测所测得光谱数据构成实验子数据库。通过构建数据库和或数学模型，同时通过不断的积累采集子数据库和/或样本子数据库、实验子数据库，不断的扩充数据库，并将分析结果作为数据参考值，通过平衡误差参数和迭代优化，使之数据库有了自我学习的功能，对后期的采集数据做出更快速、更准确的定性判断。根据定性的结果作出主动运维，比如轴承需要加油、换油、维修、是否需要立即更换等。

本发明中各实施例的技术方案可进行组合，实施例中的技术特征亦可进行组合形成新的技术方案。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。