Las fallas en el motor no solo dañan el cuerpo del motor, sino que también afectan todo el sistema de producción. Cuando el motor funciona en un estado estable, la frecuencia característica de la corriente de falla se aproxima a la frecuencia fundamental, por lo que es difícil extraer de manera efectiva los componentes de la corriente de falla, como la barra de rotor rota. En este artículo, de acuerdo con las características de la fuerza electromagnética y la vibración, cuando ocurre la excentricidad del rotor y la barra rota, se utiliza la señal de vibración para analizar y diagnosticar la falla. En primer lugar, se analizan las características de frecuencia, orden y amplitud de la fuerza electromagnética bajo la excentricidad del rotor y la falla de la barra rota. Luego, se extrae el valor de aceleración de vibración de falla recolectado por un par de convolución dilatada unidimensional, y se introducen la función de activación SeLU y la conexión residual para resolver el problema de la desaparición del gradiente y la degradación de la red, y se establece el modelo de motor de falla combinando el aprendizaje de conjunto promedio y el clasificador multiclase SoftMax. Finalmente, se llevan a cabo experimentos de excentricidad normal del rotor y fallas de barra rota en motores asíncronos de 4 polos. Los resultados experimentales muestran que la precisión del método propuesto para la detección de fallas en motores puede alcanzar el 99%, lo que cumple con los requisitos de detección de motores con fallas y es útil para una aplicación posterior.