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声发射检测技术不需开罐就能对储油罐安全性在线评估，声发射信号识别是储油罐腐蚀状况分析的基础，针对现有参数分析法的不足，提出一种基于小波变换特征提取与RBF神经网络识别的声发射信号识别方法。利用db2小波对声发射信号6层分解，将6层细节特征空间的能量作为声发射信号特征向量；结合声发射信号特点设计RBF神经网络，利用已知模式声发射信号训练RBF网络；用RBF神经网络对腐蚀、裂纹和冷凝声发射信号进行分类测试。实验结果表明，RBF网络的识别率达到93．3％，显示了RBF网络识别声发射信号的优越性。对储油罐安全状况