摘要： 在岩体损伤演化的过程中会释放出带有大量信息的声发射(Acoustic Emission，AE)信号，针对AE信号的非平稳性和非线性等特点以及在采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)算法对岩石AE信号去噪时分解参数K和惩罚因子α 难以确定的问题，将VMD算法应用于岩石破裂AE信号滤波中，对岩体AE信号进行预处理，利用Tent 混沌优化的麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)对VMD算法的参数K和α 进行优化搜索，其适应度函数为包络熵最小值。之后根据搜索结果来确定VMD的分解参数K和惩罚因子α，并利用优化后的VMD对岩石破裂AE信号进行滤波。经仿真和实验分析可知，Tent-SSA的优化速度和优化精度较为优越，Tent-SSA-VMD的滤波效果优于常规滤波算法。

关键词: 声学, 岩石破裂, 声发射信号, 变分模态分解, 麻雀搜索算法, Tent混沌