Investigaciones recientes se han centrado en el desarrollo sostenible y los recursos de energía renovable, motivando así el desarrollo de tecnología de vanguardia no convencional. Los inversores multinivel son dispositivos rentables con interruptores IGBT que pueden ser utilizados en aplicaciones de energía de corriente alterna con armónicos reducidos. Son ampliamente utilizados en la industria de la electrónica de potencia. Sin embargo, bajo un estrés extremo, los interruptores IGBT pueden experimentar una falla, lo que puede llevar a una operación indeseable. Existe la necesidad de un sistema confiable para detectar fallas en los interruptores. Este artículo propone un método de procesamiento de señales para detectar problemas de circuito abierto en los interruptores IGBT. La energía relativa de la ondaleta se ha utilizado como característica para un algoritmo de aprendizaje automático para diagnosticar y clasificar los interruptores defectuosos. La secuencia de conmutación puede ser modificada para restaurar un voltaje de salida saludable. Las fallas del inversor han sido diagnosticadas utilizando máquina de vectores de soporte (SVM) y árbol de decisión (DT), y se desarrolló un modelo de conjunto basado en árbol de decisión (DT) y algoritmo XG boost, que arrojó una precisión del 92%, 88% y 94.12%, respectivamente.