在石油、化工、冶金、能源动力、制药等工业过程中,存在着大量的两相流动现象。由于两相流的流动状态复杂多变,实时有效地检测两相流流动参数一直是工程技术和科学研究领域中的难题。因此,采用先进的传感器及现代信息处理技术为两相流参数测量提供新的检测理论和方法,具有十分重要的意义。基于电学敏感原理的电阻层析成像(Electrical Resistance Tomography,简称ERT)技术,具有不干扰流场、多角度、价格低廉、无辐射等特点,在导电液体为连续相的气液两相流测量领域中具有明显的应用优势。本论文在利用ERT系统对气液两相流测量的基础上,对ERT系统测量的边界电压数据应用现代信息处理技术直接进行分析,实现了两相流流型的识别和分相含率的估计。本论文完成的主要工作如下:1.利用ERT技术在天津大学自动化学院的油/气/水三相流实验装置上进行了动态实验测量,获得了垂直上升管道中气液两相流不同流型下的测量数据。2.在动态实验的基础上建立了垂直管气液两相流流型识别的软测量模型。利用统计信号分析从幅值域内提取边界测量电压信号的均值、标准差和偏斜度,应用离散小波变换的方法提取信号各尺度细节部分和近似部分的能量占信号总能量的百分比作为时间—频率域的主要特征,共同组成软测量模型的特征向量数据库;采用支持向量机作为预估模型,对不同特征提取方法的流型识别结果进行了比较,结果证明结合以上两种特征提取方法,对两相流信号进行多特征数据融合,很好的揭示两相流的流动特性,取得了较高的流型识别率。3.在气液两相流流型正确识别的基础上,提出了针对不同流型分别建立相含率估计模型的思想。应用有限元仿真软件ANSYS建立ERT系统的仿真模型,通过改变传感器内测量截面两相流态的分布情况进行了大量的实验;对截面三种典型相分布(单气泡分布、两个气泡分离分布和多气泡混合分布)的仿真数据进行分析,提出了基于ERT系统边界电压数据特征提取的相含率估计方法,在一定范围内得到较高的相含率预测精度。