Los motores de inducción son máquinas indispensables, robustas y fiables para la industria; sin embargo, al igual que cualquier máquina, son susceptibles a diversas fallas. Entre las fallas que un motor puede sufrir, las barras de rotor rotas (BRBs) se han convertido en una de las más estudiadas porque el motor bajo esta condición de falla puede continuar operando con aparente normalidad, sin embargo, la gravedad de la falla puede aumentar rápidamente y, en consecuencia, generar el colapso total del motor, elevando los costos de reparación y el riesgo para las personas u otras máquinas a su alrededor. Este trabajo propone un sistema experto para detectar BRB de forma temprana, es decir, media-BRB, 1-BRB y 2-BRB, a partir del análisis de la señal de corriente considerando los siguientes dos regímenes de operación: transitorio de arranque y estado estacionario. El método puede diagnosticar la condición de BRB utilizando uno de los regímenes o ambos, donde el objetivo es de alguna manera aumentar la fiabilidad del resultado. En cuanto al sistema experto propuesto, consiste en la aplicación de dos autoencoders, es decir, uno por régimen, para diagnosticar la condición de BRB. Para separar automáticamente los regímenes de análisis y obtener la envolvente de la señal de corriente, se aplica la transformada de Hilbert. Luego, se implementa el método de optimización por enjambre de partículas para calcular el punto de separación de ambos regímenes en la señal de corriente. Una vez que la señal está separada, se emplean los dos autoencoders y un conjunto simple de reglas if-else para determinar automáticamente la condición de BRB. El sistema experto propuesto demostró ser una herramienta efectiva, con un 100% de precisión en el diagnóstico de todas las condiciones de BRB.