变转速齿轮箱由于工况复杂导致转频不稳定,齿轮箱的微弱故障信号可能会被掩盖在强噪声中,不能直接应用传统的时频分析方法,为故障特征的提取增加一定的难度.针对变转速信号的处理,传统的计算阶次分析方式(COT)很好地解决了变转速齿轮箱的故障特征难以提取出来的问题,但由于传统COT中所使用的重采样方法是基于样条插值法的,无法根据转频选取转频,导致重采样间隔并不均匀;提出了改进的阶次分析方法,根据采样的各点角速度依次进行重采样,提高了阶次分析的精度.同时,变转速齿轮箱因动力传递复杂,导致变转速齿轮箱噪声更加严重.变分模态分解(VMD)常被被用来去除复杂信号噪声,提取被掩盖在强噪声中的微弱故障信号.提出了自适应VMD使用能量法,确定分解层数后对分量进行指标化选取,使去噪的效果得到进一步提升.通过对实验信号分析,使用此方法进行验证.结果表明,此方法能有效转换变转速齿轮箱信号为阶次信号并对故障进行识别.