Este documento presenta un enfoque sofisticado para identificar y categorizar barras de rotor rotas en motores de inducción controlados por par directo (DTC). El DTC se implementa en sistemas de accionamiento industrial como un método de control adecuado para preservar el rendimiento del control de par, que a veces muestra su impacto en las frecuencias que representan fallos. Esto se debe a la naturaleza del control en bucle cerrado del DTC, que intenta reducir las fluctuaciones de velocidad y par al cambiar el perfil de voltaje. El modelo propuesto utiliza la técnica de Explicaciones Aditivas Modificadas de Shapley (SHAP) en combinación con árboles de decisión de refuerzo por gradiente (GBDT) para detectar y clasificar las anomalías en las barras de rotor rotas (BRBs) en diversas condiciones de carga (0%, 25%, 50%, 75% y 100%). Para prevenir el sobreajuste del modelo propuesto, utilizamos la técnica de validación cruzada adaptativa por pliegues (AF-CV), que puede ajustar dinámicamente el número de pliegues durante el proceso de optimización. Al emplear una extensa ingeniería de características en el conjunto de datos original y luego aplicar la selección de características basada en Explicaciones Aditivas de Shapley (SHAP), nuestra metodología identifica de manera efectiva características informativas de las señales (corriente trifásica, voltaje trifásico, par y velocidad) y características del motor. El clasificador de árbol de decisión de refuerzo por gradiente (GBDT), entrenado utilizando las características dadas, extrae un rendimiento de clasificación consistente y confiable bajo diferentes circunstancias de carga y permite la detección y clasificación precisas y exactas de las barras de rotor rotas. El enfoque propuesto (SHAP-Fusion GBDT con AF-CV) es un avance importante en el campo del aprendizaje automático para detectar anomalías en motores en condiciones de carga variables y ha demostrado ser un mecanismo efectivo para el mantenimiento preventivo y la prevención de fallos en motores de inducción controlados por DTC, alcanzando una tasa de precisión del 99% para todas las condiciones de carga.