摘要：采用改进的变分模态分解(improved variational mode decomposition,简称IVMD)与支持向量机(support vector machine,简称SVM)相联合的方法,对泵站管道的振动响应趋势进行预测。首先,基于互信息准则确定IVMD的分解模态数,克服变分模态分解(variatronal mode decomposition,简称VMD)盲目选取分解参数的缺点,利用IVMD将机组和管道的振动序列分解为多个固态模量(intrinsic mode function,简称IMF),分别作为SVM模型的输入和输出;其次,利用粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO)分别寻找各模态分量对应SVM模型的最优参数并对各分量分别进行预测;最后,将各测点对应的IMFs预测结果重构作为最终的预测值。结合某大型泵站2号压力管道振动响应数据,分别采用IVMD-SVM,PSO-SVM和BP神经网络3种模型对管道振动响应趋势进行预测,并将预测结果进行对比分析。结果表明,IVMD-SVM模型得到的预测结果和实测值更加接近,计算精度更高,且误差较小,该方法对管道及类似工程结构的振动趋势预测具有一定的参考价值。