两相流广泛存在于石油、化工、运输等行业,因此,两相流的流动特性对于工业发展具有重要研究意义。在两相流研究过程中,流型识别是一个重要方面,而特征提取的研究对流型识别具有重要意义。因此,本文主要对不同流型进行特征提取,通过不同的分析方法对两相流电导波动信号进行处理,从而达到有效识别不同流型的效果。由于不同流型信号相邻数据之间的距离存在着不同的相互依赖性,因此,本文采用相邻数据依赖性分析方法处理不同的两相流流型信号,不同流型之间的相邻数据均值与标准差分布不同,其均值与标准差的分布可以反映出两相流中三种典型流型的流动特性,因此,可以有效地对不同流型进行识别,避免了复杂的相空间重构过程,为两相流研究提供了新的研究方向。在传统递归分解方法的基础上,本文采用了典型的非递归分解方法变分模态分解(VMD),在对谐波信号进行分析与处理的过程中,与EMD分解结果形成对比,消除了EMD分解产生的模态混叠等现象。根据EMD熵理论,本文把VMD与熵理论相结合,对不同的流型电导波动信号进行处理,得到不同流型的熵值分布,根据熵值分布可以有效地识别不同的流型。传递熵理论是一种用来测量系统之间信息传递的方法理论,可以有效地衡量系统之间的因果关系。本文通过对不同流型的上、下游电导波动信号进行分析,得知上、下游之间存在着相似的信号波动,因此,本文利用传递熵理论处理不同流型的上、下游电导波动信号,结合核密度估计理论,得到了不同流型的传递熵分布,达到了有效识别不同流型的效果。