活性污泥法污水处理过程是一种利用微生物的降解作用去除污染物的有效方法,是当前工业有机污水和城市生活污水处理的主要方式。在污水排放要求日益严格的条件下,污水处理厂的节能高效运行面临着巨大挑战。其中,曝气过程是污水处理过程中能耗最大的环节。因此,曝气系统的精细化控制对污水处理厂的节能降耗意义重大。本文在综述了污水处理过程控制技术的发展和研究现状基础上,围绕曝气过程的节能降耗,在污水处理厂基准仿真模型(Benchmark Model NO.1, BSM1)平台上,分别进行了溶解氧的传统控制、曝气量最优控制、曝气过程的模型降阶以及基于降阶模型的溶解氧预测控制仿真研究。本文主要的研究内容包括：(1)针对曝气过程,建立了与溶解氧消耗相关的简化模型。在简化模型的基础上通过构造降维状态观测器在线估计不可测状态量,提出并应用了基于降维状态观测器的曝气量最优控制。仿真结果表明,与溶解氧PID定值控制相比,曝气量最优控制在保证出水水质条件下,降低了曝气能耗,同时改善了出水指数。(2)因“活性污泥1号模型”(Activated Sludge Model1, ASM1)涉及的反应过程复杂、参数众多且辨识困难等,同时模型阶次较高,不易进行基于模型的优化和控制设计。本文通过采用最小二乘拟合法建立曝气过程的线性状态空间模型,与ASM1非线性模型相比较,模型拟合精度较高。在线性状态空间模型的基础上,应用平衡截断模型降阶法对曝气过程模型进行降阶处理,降阶后的模型组分和参数数量均少于ASM1。仿真结果表明,降阶模型保持了原系统的稳定性和动态特性,验证了该算法的可行性。(3)利用曝气过程的降阶模型进行溶解氧预测控制器设计。仿真结果表明,基于降阶模型的预测控制器利用过程的反馈信息进行有限时域的滚动优化,克服了曝气过程进水组分干扰、模型失配等影响,和溶解氧PID控制相比减少了溶解氧浓度的变化波动,并在一定程度上改善了出水水质。