污水处理运行数据中常含有离群点，严重影响污泥膨胀检测效果。针对该问题提出一种基于鲁棒极限学习机的智能检测方法。首先，考虑到极限学习机的输出权值由最小二乘估计获得，易受离群点的影响导致模型鲁棒性较差，通过引入M-估计技术构建基于鲁棒极限学习机(RELM)的离群点检测模型，实现离群点的检测和修正。其次，建立基于鲁棒极限学习机的污泥膨胀检测模型，根据污泥膨胀检测模型误差及阈值逻辑完成污泥膨胀的检测。最后，利用污水处理厂采集的运行数据对提出的智能检测方法进行验证。实验结果表明，本研究方法不仅可以实现离群点的有效修正，而且可以完成污泥膨胀的准确检测。