Las redes de corriente continua (CC) desempeñan un papel fundamental en la creciente integración de fuentes de energía renovable. Sin embargo, la ocurrencia de fallos de arco en CC puede introducir interrupciones y representar riesgos de incendio dentro de estas redes. Para garantizar tanto la seguridad como la funcionalidad óptima, se vuelve imperativo comprender las características de los fallos de arco en CC e implementar un sistema de detección confiable. Este documento presenta un innovador algoritmo de detección de fallos de arco que aprovecha el filtrado de corriente basado en la regla empírica junto con técnicas inteligentes de aprendizaje automático. El núcleo de este enfoque implica el muestreo y la posterior filtración de la corriente utilizando la regla empírica. Este proceso de filtrado amplifica efectivamente las distinciones entre los estados normales y de arco, mejorando así el rendimiento general de las técnicas de aprendizaje inteligente integradas en el sistema. Además, este esquema de diagnóstico propuesto requiere solo la señal del sensor de corriente, lo que reduce la complejidad del esquema de diagnóstico. Los resultados obtenidos del proceso de detección sirven para afirmar la efectividad y confiabilidad del esquema de diagnóstico de fallos de arco en CC propuesto.