摘要： 针对传统变分模态分解在处理深海网箱振动信号时严重依赖于模态阶数和二次惩罚因子的参数选择问题，提出了一种基于狼群优化算法的变分模态分解方法。通过引入狼群优化算法和适应度函数优化分解，克服了变分模态分解在参数设置不当时造成的模态丢失或混叠的问题，从而实现了无先验知识情况下深水网箱振动信号的降噪及最优特征提取。为了验证提出方法的有效性，首先使用四自由度数值系统验证了提出方法的正确性，然后开展了坐底式深水网箱现场测试，并对实测数据进行结构特征信息提取及信号降噪，结果显示提出方法可以选择最佳的模态参数和惩罚因子实现信号的准确特征提取，验证了该方法在用于坐底式深水网箱结构安全监测时的有效性和实用性。

关键词: 声学, 深水网箱, 特征提取, 信号降噪, 变分模态分解, 群优化算法