Até num passado recente, para executar a observação de problemas ocorridos em máquinas, operários colocavam a ponta de uma barra metálica na região da máquina a estudar e a outra extremidade no ouvido, para sentirem e ouvirem o que estava ocorrendo, e por meio da sensibilidade e experiência desenvolvida por cada um, tentar determinar um diagnóstico. Esta prática ainda é muito comum em oficinas para diagnosticar problemas diversos de máquinas em funcionamento, como por exemplo, o desbalanceamento, tema abordado neste estudo. Durante os últimos anos tem ocorrido uma grande evolução tecnológica na área de processamento digital de sinais, eletrônica, microeletrônica e instrumentação, abrangendo inovações tanto em hardware como em software. Tais inovações permitiram o desenvolvimento de novas metodologias de detecção e diagnósticos de falhas em máquinas rotativas. Com base nessas inovações, esta dissertação teve como objetivo implementar em FPGA um algoritmo de análise, baseado em espectro de frequências, possibilitando detectar, de maneira on-line, falhas de desbalanceamento em motores de indução. Este trabalho apresenta um estudo sobre análise de vibrações a partir de gráficos (espectros de frequência) e o desenvolvimento de uma bancada experimental de testes, que em conjunto, permitem que um maior número de pessoas treinadas, independente da larga experiência no diagnóstico de falhas, possam analisar e determinar perfeitamente o diagnóstico sobre as condições de funcionamento da máquina rotativa. Os objetivos propostos neste trabalho foram atingidos, ensaios apresentaram redução do nível de vibração na máquina na ordem de 8 vezes (máquina desbalanceada) em relação ao balanceamento da máquina indicado pelo sistema desenvolvido nesta pesquisa.