污水处理厂经常使用的方法是活性污泥法。它其中的活性污泥可以消除在水里的易容性物质与粘稠状性质的有机化合物和固体悬浮物。在此同时,活性污泥也可以去除污水里面所含有的氮物质和磷元素,但是因为多种活性污泥处理工艺中所发生的污泥膨胀现象,以及发生率高的污泥膨胀,会对污水处理过程发生危害,污泥膨胀不仅对处理污水的过程有特别恶劣的影响,而且对市政废水处理也会造成不可估量得影响与损失。污水处理的活性污泥法其实它是一种人工培养一种微生物以达到降解被氧化污水中可生物降解的有机物物质来完成污水过滤的一种措施。活性污泥法所具有的特点是处理起来方便,相对单一的结构等等。污泥流失以及沉降性能降低,接着引发出水过程的水质不合格等都是污泥膨胀所引起的。严重的会引起处理污水的能力降低,最终引发所在处理系统的崩溃。文章首先对污泥膨胀进行机理分析,根据污泥沉降性能要求,污水处理过程生化反应机理,找出与SVI相关的变量。其次为了改善SVI的预测精度,提高预测方法对输入输出空间的适应性,文中进行了模糊神经网络自组织设计。首先,结合神经元输入输出对网络性能影响分析,设计动态机制实现对神经元的增长和删减,其次,利用最小二乘算法修正网络权值;最后,运用LM算法对网络的中心值和宽度进行训练,改善网络的学习精度。该网络具有更紧凑的结构和更高的预测精度。设计了基于模糊神经网络的SVI预测模型。获取与SVI相关的过程变量数据,并对数据进行标准化处理,选取影响显著的过程变量作为辅助变量,以辅助变量为模糊神经网络输入,以SVI作为网络输出,设计基于模糊神经网络的SVI预测模型,利用实际污水处理数据对模型参数进行校正,实现利用辅助变量数据预测SVI。最后提出一种基于模糊神经网络故障变量算法,来智能诊断污泥膨胀引起的原因。