污水处理过程是一类典型的非线性、强耦合复杂过程,而复杂过程的优化控制一直是控制领域的研究热点。活性污泥污水处理法是世界各国普遍采用的一种污水处理的生物方法。进行污水处理过程的智能控制研究,不仅可以强化和充实智能控制的理论和应用范围,而且有助于丰富和发展控制理论与方法,可以为非线性、大滞后的复杂系统控制问题提供新的理论方法。在本项目中,论文针对在目前污水处理过程中所普遍存在的一系列问题,以漳州市某污水处理厂的活性污泥法污水处理系统为研究对象和工业应用实例,在深入地分析了活性污泥法污水处理系统的机理模型之后,建立了变参数的活性污泥水处理系统的机理过程模型。在本项目中,通过首先在对我们所建立的变参数系统模型动态性能进行稳定性分析及能控性分析之后,分析结果表明原污水处理系统模型具有内在的不稳定性,不过其状态则是输出能控的。因而,我们对该系统进行了零极点配置,在此基础上进一步设计了污水处理系统的模糊神经网络控制器。最后,我们通过在漳州市某厂的污水处理仿真实验结果,证明了控制方案的可行性与有效性。本文的主要研究内容概括如下：1.首先,本文对污水处理过程的控制系统发展现状进行了综述；2.其次,建立了活性污泥法污水处理系统的变参数机理过程模型。该模型能够反映曝气量与溶解氧浓度之间存在的内在关系。通过该系统模型的构建可以为污水处理系统的溶解氧控制研究提供依据。3.再次,利用现代控制理论的基础知识对所建立的污水处理过程模型进行稳定性分析研究。4.再次,本文提出了将模糊神经网络控制方法应用于漳州市某厂的变参数活性污泥法污水系统中,以上述构建模型为基础进行仿真验证。5.最后,将本文所设计的模糊神经网络控制器应用于仿真对象,仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器。本文通过与基于规则的传统模糊控制的比较研究,结果表明具有学习能力的模糊神经网络控制应用于本系统可以获得更优的动态性能,进一步说明模糊神经网络控制具有较强的自适应能力和鲁棒性,具有良好的控制效果,能够抵抗噪声对系统的影响,并且能够实现快速的跟踪控制。