针对膜生物反应器(MBR)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导致膜透水率难以准确测量的问题,提出一种基于自适应鲁棒模糊神经网络(ARFNN)的膜透水率软测量模型.首先,构建一种对称抗噪损失函数,降低了模型对外部干扰的敏感度,提高了软测量模型的鲁棒性;然后,设计一种自适应梯度下降算法,动态优化模型参数,提升了软测量模型的检测精度;最后,利用李雅普诺夫函数验证了ARFNN的收敛性,分析了模型的鲁棒性,保证了模型的收敛速度和抗干扰能力.将所设计的基于ARFNN的膜透水率软测量模型应用于实际的污水处理过程中,实验结果表明,在有外部干扰的情况下,该模型不但能够实现膜透水率的在线检测,而且可以获得较高的检测精度.