La tecnología más poderosa en el marco de mantenimiento basado en condiciones (CBM) para maquinaria rotativa es la detección de fallas (FD) y el diagnóstico de fallas (FDS). Este artículo investiga el diagnóstico de fallas de la barra de rotor rota (BRB) utilizando la transformada de Hilbert (HT), la transformada wavelet discreta (DWT) y el cálculo del valor propio de energía (EEV) con el motor de inducción (IM) controlado por el control de orientación de campo indirecto (IFOC). El espectro de corriente del estator, que recoge la HT, se utiliza para determinar la degradación de la BRB. La DWT descompone la señal mientras que la transformada rápida de Fourier (FFT) recupera los factores de frecuencia y amplitud de la señal. El EEV de la corriente del motor en la señal determina el grado de la falla y proporciona un mejor método para reconocer errores. La DWT se utiliza para superar las desventajas del análisis de Fourier y está principalmente dedicada a señales no estacionarias. Mientras se utiliza la DWT, la señal de corriente del estator de la BRB defectuosa se restringe de su amplitud original. Los resultados demuestran que el método propuesto puede identificar y diagnosticar fallas en un motor de inducción incluso bajo diferentes cargas.