Este documento presenta un marco de detección y diagnóstico de fallas robusto y eficiente para manejar pequeñas fallas y oscilaciones en sistemas de generadores síncronos (SG). El marco propuesto utiliza la representación de forma de Brunovsky de sistemas no lineales para formular matemáticamente el problema de detección de fallas. Se proporciona un modelo de planitud diferencial de sistemas SG para cumplir con las condiciones de la representación de forma de Brunovsky. Se emplea una combinación de observador de alta ganancia y método de grupo de manejo de datos de red neuronal para estimar la trayectoria del sistema y aprender/aproximar las funciones asociadas a fallas e incertidumbres. El mecanismo de detección de fallas se desarrolla en función de la generación y monitoreo del residuo de salida para que cualquier oscilación desfavorable y/o ocurrencia de falla pueda ser detectada rápidamente. En consecuencia, se propone un criterio de norma L1 promedio para la toma de decisiones rápidas en situaciones de falla. Se investiga el rendimiento del marco propuesto para dos escenarios de referencia que son la falla de actuación y el impacto de la falla en la dinámica del sistema. Los resultados de la simulación demuestran la capacidad y efectividad de la solución propuesta para la detección y diagnóstico rápidos de fallas en sistemas SG en la práctica, y así mejorar el mantenimiento del servicio, la protección y el ciclo de vida de los SG.