Las máquinas turbo desarrollan fallas en las palas rotativas durante su operación en condiciones indeseables. Tales fallas en las palas rotativas son grietas por fatiga, holgura mecánica, desbalance, desalineación, etc. Por lo tanto, es crucial que las fallas de las palas sean detectadas y diagnosticadas para minimizar el daño severo de tales máquinas. En este artículo, se lleva a cabo un análisis de vibraciones de las palas rotativas utilizando un montaje experimental en laboratorio con el fin de desarrollar una metodología para detectar fallas en las palas rotativas. Las fallas consideradas para el estudio incluyen grietas y holgura mecánica, para las cuales se registran respuestas dinámicas utilizando un vibrómetro láser. Se ha realizado un análisis comparando los espectros de la función de respuesta en frecuencia de la pala con fallas con los de la pala sana relacionados con la frecuencia de resonancia. Se implementan el Internet de las Cosas y redes de sensores inalámbricos para transmitir los datos medidos a la plataforma en la nube. Se utiliza un algoritmo de máquina de soporte vectorial para preparar el modelo de aprendizaje con el fin de extraer y clasificar las fallas de las palas rotativas. Se puede ver claramente en los resultados que hay variación en los espectros de la función de respuesta en frecuencia de las condiciones sanas y defectuosas de las palas rotativas.