espanolResumen En este trabajo se estudio el uso de un nuevo rasgo para la deteccion de fallas en el devanado y la jaula de un motor de induccion, y presenta la validacion experimental de un esquema de deteccion e identificacion utilizando Maquinas de Vectores Soporte (SVM). Esta validacion se realizo en un banco de pruebas usando motores de 2 HP, 4 polos en los que fueron inducidas las fallas de corto circuito en el estator y barras rotas, por separado. Los rasgos en dominio tiempo y dominio de la frecuencia como la media aritmetica, valor RMS, frecuencia central, curtosis, valor RMS de la densidad espectral de potencia fueron evaluados y validados a partir de datos experimentales para varias condiciones de carga. El rasgo relacion PSC/NSC (corriente de secuencia positiva / corriente de secuencia negativa) tuvo un desempeno satisfactorio en la mayoria de los clasificadores independiente del regimen de carga. Este nuevo rasgo se evaluo en terminos de deteccion de fallos y la discriminacion entre los diferentes grados de severidad con resultados satisfactorios. portuguesResumo Neste trabalho foi estudado o uso de um novo recurso para a deteccao de falhas nos rolamentos e na gaiola de esquilo de um motor de inducao, e apresenta a validacao experimental de um esquema de deteccao e identificacao utilizando maquinas de vetores de suporte (SVM). Esta validacao foi realizada num banco de ensaios utilizando motores de 2 HP, 4 polos nos quais foram induzidas as falhas de curto circuito no estator e barras quebradas, separadamente. Os recursos em dominio do tempo e no dominio da frequencia como a media aritmetica, valor RMS, frequencia central, curtose, valor RMS da densidade espectral de potencia foram avaliados e validados a partir de dados experimentais para varias condicoes de carga. O recurso relacao PSC/NSC (corrente de sequencia positiva/corrente de sequencia negativa) teve um desempenho satisfatorio na maioria dos classificadores independente do regime de carga. Este novo recurso foi avaliada em termos de deteccao de falhas e discriminacao entre os diferentes graus de severidade com resultados satisfatorios. EnglishAbstract This paper studied the use of a new stator current feature for detection of winding and cage bars faults in an induction motor, and presents the experimental validation of a detection and identification scheme using Support Vector Machines (SVM). This validation was performed in a test bed using 2 HP, 4 pole motors in which shorted winding and broken bars faults were induced, separately. Both time and frequency domain features like arithmetic mean, RMS value, Central Frequency, Kurtosis, RMS value of Power Spectral Density were assessed and validated using experimental data for several load conditions. PSC/NSC (positive sequence current/ negative sequence current) ratio was successful in ' most of the classifiers despite the load regime. This new feature was evaluated in terms of fault detection and severity discrimination with satisfactory results.