两相流广泛存在于自然界和工业生产中,现代科学研究和工业生产的发展对两相流检测的需求不断增加。特别是随着工业生产过程工艺的进步,对非侵入式测量、节能和控制等要求的提高,两相流过程参数测量的范围和精度要求也随之提高。油水、汽水两相流中,含水率是重要的过程参数。但由于两相流的流动状态复杂、多变,其自身结构变化的随机性对测试结果影响很大,难以对含水率测量进行直接的精确建模。因此,提出根据测量数据对两相流动态系统的内部状态进行估计的方法解决含水率的测量问题,采用电容传感器和电导传感器联合测量的实验方式,协同运用电学传感器上、下游测量数据,丰富建模信息,分别完成了油水两相流与气液两相流的含水率估计。论文的主要研究工作为:(1)油水、气水两相流含水率在线估计方法。针对目前两相流含水率测量方式过程信息不充足以及流态转换描述较少的现状,确定含水率估计的整体思想为增加流动状态估计中对状态转换的刻画,以丰富对于两相流流动对象的描述,同时结合电导传感器和电容传感器结构,提高估计算法和模型的针对性和自适应性,实现精确测量。(2)油水两相流含水率测量建模。针对油水两相流含水率的估计问题,通过引入流动状态转换思想,提出线性、非线性估计方法,建立自适应卡尔曼含水率估计模型。同时,以估计过程中的环境信息区分“连续相转变”的界限,运用来自不同敏感原理传感器实测数据,最终实现油水两相流含水率在全含率范围内的准确测量。(3)气水两相流含水率测量建模。针对气水两相流相比于油水两相流流态信息更加复杂,状态转换更加频繁和快速的特点,对自适应测量模型进行调整,从卡尔曼滤波系统模型数据匹配和流动过程中复杂噪声的角度,提高气水两相流含水率测量的精度。