随着人们在数控加工过程当中越来越追求加工速度和加工精度，因此对主轴的输出功率、控制进度、运转速度等性能指标都提出了更高的要求。然而作为数控机床当中最为核心的电主轴系统，其担负着数控加工的核心任务的同时也是影响着数控机床稳定运行的主要因素。据统计，目前在数控机床当中所发生的故障由电主轴故障引发的占了超过百分之四十，因此围绕提高数控机床运行的可靠性和稳定性等问题，非常有必要对电主轴的故障检测技术开展深入的研究。本文结合电主轴的工作原理和常见的一些故障问题，对电主轴系统的故障诊断系统开展了深入的研究并将小波技术应用于电主轴振动故障的检测，该技术通过对电主轴工作过程当中的主要振动参数进行采样，然后采用小波变换对所采样的数据进行处理和分析，最终根据这些采集到的数据判断电主轴是否存在故障。论文的主要研究工作包括：（1）研究了对设备振动的常用测量参数以及参数的测量方式、参数的含义以及参数与参数之间的关系，为基于振动信号分析电主轴故障技术奠定了基础。与此同时，也对振动分析的一些常用的方法如频谱分析、时域和包络分析的原理进行了阐述。（2）对电主轴主要的结构和工作原理进行了详细的分析，对齿轮箱的工作原理和主要的故障特征以及诊断方法进行了分析，研究了电主轴振动故障的主要特点，详细阐述了电主轴的典型振动故障表现形式。（3）设计了电主轴振动测量总体实验方案，对各种典型的电主轴故障进行实验，采集相应的振动信号。（4）深入研究了基于小波变换的电主轴故障诊断方法，阐述了小波分析方法的基本原理、使用方法以及小波分析方法相对于其它的时频分析方法的优势和特点。阐述了电主轴故障振动信号的分析方法，对比给出了小波分析算法的要求和选用原则，对电主轴工作过程当中的常见的几种典型的故障类型进行了分析。利用小波分析算法对采集的数据进行了处理和分析，最后以一系列典型的电主轴故障类型测试了基于小波分析的数据分析结果，通过分析结果给出了电主轴运行状态结论，验证了基于小波分析算法的电主轴故障检测技术的可行性和实用性。