针对智能假肢手控制中双手平衡状态识别问题，提出了一种基于表面肌电(sEMG)信号的双手平衡状态识别方法。首先，设计了8通道表面肌电信号采集装置，采集双手对应肌电信号并进行滤波、降噪等预处理；然后，通过倒谱距离测量法提取肌电有效活动段，提取数据中波形长度(WL)、均方根(RMS)值、平均功率频率(MPF)、中位频率(MF)四种时域与频域特征；最后，采用3种常用分类模型对5种平衡状态进行识别，获得了最高93.4%的识别率。实验结果表明：基于表面肌电信号的双手平衡状态识别方法对平衡状态具有良好的识别效果。