Este artículo propone un nuevo método para el diagnóstico de fallos en rodamientos utilizando una representación de señal basada en la transformada de paquetes de wavelet (WPT) y un análisis discriminante lineal de factores informativos (IF-LDA). Los enfoques en el dominio tiempo-frecuencia para analizar señales de vibración de rodamientos han ganado amplia aceptación debido a su efectividad en la extracción de información relacionada con la salud del rodamiento. WPT es un método destacado en esta categoría, ofreciendo un enfoque equilibrado entre la transformada de Fourier de corto tiempo y la descomposición en modos empíricos. Sin embargo, los métodos existentes para el diagnóstico de fallos en rodamientos a menudo pasan por alto las limitaciones de WPT en cuanto a su dependencia de los parámetros de la wavelet madre para la extracción de características. Este trabajo aborda este problema al introducir un nuevo método de representación de señales que emplea WPT con una nueva regla para seleccionar la wavelet madre basada en la relación entre la energía del espectro de potencia y la entropía de los coeficientes reconstruidos, así como una combinación de los nodos de diferentes árboles WPT. Además, se propone una técnica de preprocesamiento de características IF-LDA, lo que resulta en un conjunto de características altamente sensibles para la evaluación de la condición del rodamiento. Se emplea el algoritmo de k-vecinos más cercanos como clasificador, y el método propuesto se evalúa utilizando conjuntos de datos de las universidades de Paderborn y Case Western Reserve. El rendimiento del método propuesto demuestra su efectividad en el diagnóstico de fallos en rodamientos, superando las técnicas existentes en términos de identificación de fallos y rendimiento de diagnóstico.