Los engranajes son las partes más importantes de un sistema rotativo y se utilizan para la transmisión de potencia mecánica. Se necesita un monitoreo de la salud de dicho sistema para observar su funcionamiento efectivo y confiable. Un enfoque basado en vibraciones se utiliza típicamente al realizar diagnósticos de fallas en una caja de engranajes. Utilizando la expansión en series de Fourier-Bessel (FBSE) como base para una transformación de wavelet empírica (EWT), se ha propuesto en este documento una nueva técnica automatizada, combinando estos dos enfoques, es decir, FBSE-EWT. Para mejorar la resolución de frecuencia, la actual transformación de wavelet empírica se reformará utilizando la técnica FBSE. El método novedoso propuesto incluye la descomposición de diferentes niveles de señales de vibración de grietas en engranajes en componentes de banda estrecha (NBC) o sub-bandas. Se utiliza la prueba de Kruskal-Wallis para elegir las características que son estadísticamente significativas con el fin de separarlas de las sub-bandas. Se utilizan tres clasificadores para la clasificación de fallas, es decir, clasificador de bosque aleatorio, clasificador de árbol de decisión J48 y clasificador de función de perceptrón multicapa. Se ha realizado un estudio comparativo entre la EWT existente y la metodología novedosa propuesta. Se ha observado que el FBSE-EWT con un clasificador de bosque aleatorio muestra un mejor rendimiento en la detección de fallas en engranajes en comparación con la EWT existente.