【技术实现步骤摘要】
本专利技术既属于水处理领域，又是污水处理水质参数在线监测领域的重要分支。本专利技术通过特征分析方法，在mbr膜污水处理过程真实运行数据的基础上提取mbr膜透水率的特征变量，进而利用基于自适应梯度下降算法的模糊神经网络建立软测量模型，以预测污水处理过程中难以直接测量的mbr膜透水率；将所提方法应用于mbr膜污水处理过程，实现了膜透水率的在线准确检测，有效获得了膜的污染状况，提高膜的使用周期和使用效率。
技术介绍
1、污水处理过程中膜透水率检测是衡量膜污染状况的重要指标。由于污水处理过程膜透水率通常非常低，导致膜仅有微小通量，同时膜材料也会随着使用时间的增加而导致膜性能发生变化，因此膜透水率难以实现直接检测。此外，由于污水处理过程中，膜生物反应器污水处理工艺易受到进水水量、水质波动等外部干扰因素的影响，使得膜透水率难以准确测量。因此，如何在快速测量膜透水率的前提下保证膜透水率的测量精度，提高膜透水率的检测效率，是现阶段需要迫切解决的问题。
2、但在膜处理污水的过程中，由于污水中的微粒、胶体粒子或溶质大分子与膜之间存在物理、化学以...
【技术保护点】
1.一种基于自适应鲁棒模糊神经网络的MBR膜透水率的智能检测方法，其特征在于包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应鲁棒模糊神经网络的mbr膜透...
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