El diagnóstico de fallos inteligente en el sitio y el análisis de vibraciones profesional son esenciales para la seguridad y estabilidad de la operación de maquinaria rotativa. Este documento representa un esquema de diagnóstico de fallos basado en un muestreo comprimido en dos etapas para datos de vibración triaxiales, que realiza el diagnóstico de fallos para maquinaria rotativa basado en datos comprimidos y la reconstrucción de datos para un análisis de vibraciones profesional. En la primera etapa, las señales de vibración triaxiales se comprimen utilizando una matriz de medición híbrida pre-diseñada; estos datos comprimidos pueden ser utilizados tanto para la transformación tiempo-frecuencia como para la reconstrucción de datos de vibración. En la segunda etapa, los espectros de frecuencia de las señales de vibración triaxiales se fusionan y se comprimen aún más utilizando otra matriz de medición conjunta pre-diseñada, que inhibe simultáneamente los ruidos de alta frecuencia. Finalmente, los espectros fusionados se emplean como vectores de características en la clasificación basada en representación escasa, donde se utiliza el algoritmo de búsqueda por coincidencia por lotes (BMP) para calcular los vectores escasos. El esquema de compresión en dos etapas y el algoritmo BMP minimizan el costo computacional del diagnóstico de fallos en el sitio, lo que es adecuado para plataformas de computación en el borde. Mientras tanto, los datos de vibración comprimidos pueden ser reconstruidos, lo que proporciona evidencia para un análisis de vibraciones profesional. El método propuesto en este estudio se valida mediante dos estudios de caso prácticos, en los cuales las precisiones son del 99.73% y del 96.70%, respectivamente.