针对数据驱动时频分析方法(Data-Driven Time-Frequency Analysis,DDTFA)的初始相位函数估计直接影响算法的收敛性及分解精度的问题,将多尺度线调频基稀疏分解方法(Multi-Scale Chirplet Sparse Decomposition,MSCSD)引人DDTFA的初始相位函数估计中,提出了MSCSD-DDTFA方法,并应用于变转速齿轮故障诊断中。MSCSD方法采用分段线性拟合的思想,可从低信噪比信号中精确地估计出信号的瞬时频率,进而求取相位函数;DDTFA方法则可根据MSCSD估计的相位函数不失真地分离出时变非平稳信号分量;最后,可根据MSCSD估计出的瞬时频率对信号分量进行阶次包络分析,获取阶次包络谱以诊断变转速齿轮故障。算法仿真和应用实例表明该方法可准确分离出信号中的时变非平稳信号分量,并提取变转速齿轮故障特征。