El diagnóstico de fallos basado en vibraciones de los reductores de cadenas transportadoras es un desafío bajo condiciones de alta carga y fuertes golpes. Este artículo aplica la tecnología de análisis de características de corriente del motor al diagnóstico de fallos de los reductores de transportadores de rastras y propone un método de extracción de características de fallos. En primer lugar, se utiliza un algoritmo de descomposición de modo variacional combinado con un algoritmo genético para dividir la señal de corriente original en varias sub-bandas con diferente información de modulación de frecuencia, y se elimina preliminarmente la información irrelevante. En segundo lugar, se propone un método de extracción de información de fallos en sub-bandas de función de modo intrínseco (IMF) basado en la transformada wavelet por elevación. Se utiliza el valor mínimo de entropía para establecer los parámetros sensibles involucrados en la transformada wavelet por elevación, y se eliminan de la señal de corriente la frecuencia de corriente de alimentación y la información de interferencia de ruido de un transportador de rastras. Finalmente, se demuestra que la descomposición de modo variacional combinada con la transformada wavelet por elevación puede diagnosticar eficazmente el fallo de un transportador de rastras mediante experimentos comparativos.