摘要： 为对水轮机空化声发射信号进行降噪并提取其时频特征，提出一种基于改进哈里斯鹰算法(IHHO)和波动散布熵(FDE)的降噪和特征提取方法。首先，利用秃鹰搜索算法(BES)的螺旋搜索机制改进哈里斯鹰算法(HHO)的全局搜索阶段。然后，以散布熵差异互相关系数为适应度函数，利用IHHO对VMD进行参数寻优，对信号进行最优VMD分解和相关系数阈值重构从而实现降噪。最后，提取其能量和波动散布熵特征，分析其随空化系数变化的关系。结果表明：相较于灰狼-布谷鸟(GWO-CS)和HHO算法，IHHO对VMD寻优的降噪效果更好；随着空化系数减小，声发射信号能量呈现先增加、再减小、再增加、再减小的趋势，波动散布熵值呈现先减小后增大的趋势。

关键词: 声学, 水轮机, 空化, 声发射, 降噪, 哈里斯鹰优化算法, 秃鹰搜索算法