两相流流动现象广泛存在于各种工业生产过程之中,如石油、造纸、航天工业等。针对两相流的流动参数的研究可以对工业生产过程以及生产工艺进行明显的改善,并显著提高工业效率。然而两相流的流型复杂多变,局部流动信息难以准确捕捉,使得两相流流动参数的测量存在诸多难点。本文采用四扇区分布式电导传感器进行了油水两相流和气液两相流动态实验,并分别测取对应于不同流型演化阶段的多元信号。在此基础上,采用多元时频分析即多元伪维格纳分布从频率和能量角度分析两相流的时变流动特性。结果表明,多元伪维格纳分布能够揭示两相流瞬时流动特性。两相流流动结构极为复杂,流型转化机制尚未清楚。为此,本文提出多元多尺度复杂网络理论分析四扇区分布式电导传感器多元测量信号揭示流型演化机制。其基本思想为:对信号进行粗粒化后进行多元相空间重构,根据相空间距离决定连边,以相空间向量作为节点,建立多元多尺度复杂网络实现多元信息融合。提出聚集系数熵指标刻画生成网络的拓扑结构,结果表明该方法能够有效揭示流型演化过程中的复杂流动行为和内在动力学机制。设计八电极循环激励电导传感器捕获更加细节的流动信息,提出多元加权递归网络进行多元信息融合。该网络是以多元测量信号的子信号作为网络的节点,以子信号间的交叉递归率作为连边的权值。通过图能量和平均加权聚集系数对该网络的结构进行刻画,结果表明这两个网络指标对于流型的转迁十分敏感,能够揭示不同含水率和流速下的流动行为。该方法为多元时间序列分析提供了新途径。