Se desarrolló un nuevo esquema de diagnóstico de fallas para abordar la dificultad de la extracción de características en cajas de engranajes planetarios utilizando la entropía de dispersión de fluctuaciones multiescala refinada compuesta (RCMFDE) y el mapeo de variedades supervisado. La RCMFDE se utilizó primero en este esquema para extraer completamente las características de fallas de las señales de la caja de engranajes planetarios a múltiples escalas. Posteriormente, como método de mapeo de variedades supervisado, se aplicó el mapeo isométrico supervisado (S-Iso) para reducir las dimensiones de las características originales y eliminar información redundante. Por último, se empleó un clasificador basado en el algoritmo de depredador marino y máquinas de soporte vectorial (MPA-SVM) para lograr un diagnóstico inteligente de fallas en cajas de engranajes planetarios. La RCMFDE sugerida combina la construcción de grano grueso compuesto y la tecnología de computación refinada, superando la entropía inestable e inválida en la entropía de dispersión de fluctuaciones multiescala tradicional. Experimentos de simulación y experimentos de diagnóstico de fallas de un sistema de transmisión de caja de engranajes planetarios real muestran que la capacidad de medida de complejidad y la efectividad de extracción de características de la RCMFDE propuesta superan a la entropía de dispersión de fluctuaciones multiescala (MFDE) y la entropía de permutación multiescala (MPE). Los resultados de visualización de S-Iso y el rendimiento de reducción de dimensionalidad son mejores que el análisis de componentes principales (PCA), el análisis discriminante lineal (LDA) y el mapeo isométrico (Isomap). Además, el esquema de diagnóstico de fallas sugerido tiene una tasa de precisión del 100% en la identificación de defectos en rodamientos y engranajes en cajas de engranajes planetarios.