En caso de falla en el equipo mecánico, la falla puede no pertenecer a ninguna categoría conocida, y los métodos existentes de aprendizaje profundo a menudo clasifican incorrectamente tales fallas en una clase conocida, lo que lleva a un diagnóstico erróneo de la falla. Para abordar el desafío de identificar nuevos tipos de fallas en el diagnóstico de fallas en equipos mecánicos, este artículo propone un método de detección de novedades y diagnóstico de fallas para fallas en rodamientos basado en una red híbrida de autoencoders profundos.