El análisis tiempo-frecuencia se utiliza comúnmente para la detección de fallas en motores de inducción. Se han propuesto en la literatura una variedad de técnicas de descomposición de señales, como la transformada de Wavelet, la Descomposición en Modos Empíricos (EMD), la Clasificación de Señales Múltiples (MUSIC), entre otras. Estas han sido utilizadas con éxito en muchos trabajos relacionados con el tema. Sin embargo, las señales estudiadas presentan cambios de amplitud y componentes de frecuencia tipo chirp que son difíciles de rastrear e aislar con las técnicas mencionadas. La contribución de este trabajo es la introducción de una técnica novedosa para la descomposición de señales en el tiempo-frecuencia que se basa en un filtro adaptativo de paso de banda y la Transformada de Fourier de Tiempo Corto (STFT), a saber, el método de Descomposición de Señales Adaptativa Basada en Fourier (FBASD). Este método es capaz de rastrear y extraer componentes no estacionarios de tiempo-frecuencia dentro de una banda de frecuencia seleccionada por el usuario. Con estos componentes, también se propone una metodología para detectar y clasificar barras de rotor rotas en motores de inducción utilizando la corriente transitoria de arranque.