电机是工业生产中不可或缺的一部分,随着电机不断迭代更新,其复杂性以及造成故障发生的因素越来越多,安全性以及能效性也更加受到重视,因此监测电机运行状态,判断电机是否处于故障状态是非常重要的。电机故障检测方法大多依赖于接触式传感器,例如加速度传感器,这种接触式测量的缺点是有附加质量以及质量载荷引起的误差等。基于非接触测量的故障诊断检测是故障检测领域的一个分支,具有时间分辨率高等特点,使电机故障检测更加智能化和高效。本文在总结和概述非接触式测量仪器三维激光多普勒测振仪的基础上,采用三维激光多普勒测振仪对电机故障进行检测与监测,对基于主元分析和概率主元分析的故障检测方法进行了总结与研究,设计了相对概率主元分析方法进行数据处理。本文的主要研究内容如下:（1）使用三维激光多普勒测振仪测量28个直流电机的前端盖、定子和后端盖的振动参数,采集它们的时域数据,利用傅里叶变换进行数据分析,统计直流电机测量部分的频域信息,建立正常直流电机频域信息标准图,并测量其余直流电机的信息并进行频谱图的对比。（2）设计一种基于主元分析电机振动测量数据处理方法,利用主元分析对采集的时域信息进行正常电机运行数据训练,使用剩余电机的运行数据进行测试,训练出一个能判断出电机故障的主元分析模型。（3）在主元分析的基础上,为了减少随机性的问题,获得更全面的信息,设计一种基于概率主元分析的数据处理方法,该方法引进概率模型,同时将测量噪声考虑到模型中,利用前面建立的样本训练集和样本测试集,训练一个概率主元分析模型。在概率主元分析的基础上引入相对化变换概念,打破训练集和测试集数据经过标准化处理后可能会出现的分布“均匀”现象,使用已建立的训练集和测试集,训练一个相对概率主元分析模型。（4）基于三维激光多普勒测振仪设计一个离线与实时测量试验,对上述研究中所建立的数据处理模型:主元分析模型、概率主元分析模型和相对概率主元分析模型进行实时电机测量。测量系统包括光学单元、数据采集单元和数据处理单元,使用一组新的电机进行测量实验。实验结果表明,利用三维激光多普勒测振仪可以用来检测电机是否发生故障,具有一定的实用性。