En el control vectorial sin sensor de velocidad de motores de inducción (IMs), la precisión de la estimación de la velocidad se ve afectada por la medición de corriente deteriorada causada por fallas en el sensor de corriente, como circuito abierto en una fase, sesgo de corriente continua y armónicos impares. En este documento, se propone una nueva estrategia de estimación de velocidad basada en el control tolerante a fallas del sensor de corriente para mejorar la precisión de la estimación de velocidad bajo fallas del sensor de corriente. Primero, para detectar las fallas del sensor de corriente en tiempo real, se introduce la prueba de razón de probabilidad secuencial en el sistema utilizando las innovaciones del filtro de Kalman extendido (EKF). En segundo lugar, para garantizar la precisión de la estimación de velocidad, se emplea un integrador generalizado de segundo orden de doble cascada (DSOGI) para reconstruir la información de corriente defectuosa cuando se identifica una falla. Finalmente, la información de corriente reconstruida se retroalimenta al filtro de Kalman extendido de probabilidad secuencial (SPEKF), que estima la velocidad del rotor del IM, y se logra una estimación de velocidad de alta precisión bajo la condición de fallas del sensor de corriente. La efectividad de la estrategia propuesta se valida mediante una serie de experimentos realizados en una plataforma de accionamiento de motor de inducción de 3 kW.