Las ventajas significativas de los motores síncronos de imán permanente, como muy buenas propiedades dinámicas, alta eficiencia y densidad de potencia, han llevado a su uso frecuente en muchos sistemas de accionamiento hoy en día. Sin embargo, al igual que otros tipos de motores eléctricos, están expuestos a varios tipos de fallas, incluidas las fallas en el devanado del estator. Las fallas en el devanado del estator son principalmente cortocircuitos entre vueltas y se encuentran entre las fallas más comunes en los motores eléctricos. En este documento, se presenta la posibilidad de utilizar el análisis espectral de componentes de corriente simétricos para extraer síntomas de falla y el algoritmo de aprendizaje automático basado en vecinos más cercanos (KNN) para la detección y clasificación de la falla en el devanado del estator del PMSM. Se presenta y se discute en detalle el impacto de los parámetros clave de este clasificador en la efectividad de la detección y clasificación de fallas en el devanado del estator, lo cual no ha sido investigado en la literatura hasta ahora. La solución propuesta fue verificada experimentalmente utilizando un PMSM de 2.5 kW, cuya construcción fue especialmente preparada para llevar a cabo cortocircuitos controlados entre vueltas.