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一种基于2型模糊神经网络的污泥膨胀智能识别方法，属于智能检测技术领域。 污水处理厂污泥体积指数(SVI)是测量活性污泥法污泥膨胀的重要指标。 然而，生产条件差，污水处理过程中随机干扰严重，耦合强，时变大，滞后严重，使得污泥体积指数SVI浓度的检测变得极其困难。 同时，污泥膨胀故障种类多，难以有效识别。 由于污泥体积指数(SVI)无法在线监测，难以确定污泥膨胀的故障类型，本发明开发了基于2型模糊神经网络的软计算模型，完成了污泥体积指数(SVI)的实时检测。 结合目标相关识别算法，确定污泥膨胀的故障类型。 结果表明，本发明能够快速获得污泥体积指数(SVI)，准确识别污泥膨胀的故障类型，提高质量，保证废水处理过程的安全运行。
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