活性污泥法运行成本较低、处理效率较高、性能较为全面且能衍生出多种高效的污水处理工艺,因而成为了世界上应用最广泛的污水处理方法。然而,污泥膨胀现象是活性污泥法自问世以来就面临的难题之一,它阻碍了二沉池内正常的固液分离,污泥因不能彻底沉降而随出水大量流失,进而引起出水水质恶化且底物去除率急剧降低,严重时甚至会导致整个工艺过程的瘫痪。因此,为了保证活性污泥法能正常、稳定地运行,亟需研究针对污泥膨胀的检测和诊断方法。本文提出了一个针对污泥膨胀的故障诊断和分析框架,涵盖了故障诊断的全部阶段,主要研究工作如下:1.针对污泥膨胀成因复杂、难以系统性分析的问题,本文将故障树用于分析污泥膨胀的形成机理。首先,总结现有的污泥膨胀理论,并将引起污泥膨胀的主要原因分成5类,然后根据故障树分析的思路,逐步将各个原因分解成最基本的底事件,根据它们间的逻辑关系,组合形成了污泥膨胀的故障树模型,最后分析得出所有最小割集和最小径集。所得结论对于污泥膨胀的防治有着重要意义。2.针对传统的主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）/典型相关分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）在检测污泥膨胀时存在对早期故障不敏感、检测效果不稳定的难题,本文在改进传统方法的基础上,提出了新的污泥膨胀故障检测方法。首先,提出基于各种时域特征指标的特征提取方法,当建立好PCA/CCA模型后,对得到的统计量时间序列特征提取得出新的统计量。对于CCA模型而言,还能获得与新统计量匹配的新控制限。这些新的统计量不但具有更令人满意的检测效果,而且还能指示污泥膨胀发生质变的时间及严重程度。3.针对贡献图中存在“故障拖尾”效应的难题,本文提出了重排数据样本的方法。当检测出污泥膨胀后,先根据污泥膨胀的特点,将当前时刻的所有数据样本重新排列,并用处理后的数据集重新建立PCA/CCA模型,然后计算各统计量的贡献图。新的贡献图能在一定程度上消除“故障拖尾”效应的影响,但有时会存在贡献值较高的非故障变量,从而影响结论的正确性。4.针对改进后的贡献图仍存在影响判断的非故障变量且贡献图无法展示发生故障时各个变量之间的关系的难题,本文提出了基于多元格兰杰因果分析的根原因分析方法。首先,对各个变量特征提取,并对贡献图中可能的故障变量进行格兰杰因果分析,可得出确切的故障源。然后,对所有特征提取后的变量进行格兰杰因果分析,得出所有变量间的因果矩阵。最后,以故障源为起点、污泥体积指数为终点,寻找因果值最大的方向,可画出整个系统的故障传播路径。贡献图和格兰杰因果分析相互配合,实现优势互补,最终可形成完整的故障分析。5.针对污泥体积指数（Sludge Volume Index,SVI）难以被准确预测的难题,本文提出了污泥体积指数绝对均值（Absolute Mean Amplitude Value of Sludge Volume Index,SVI-AMAV）和污泥体积指数方根幅值（Square Root Amplitude Value of Sludge Volume Index,SVI-SRAV）作为用于预测污水处理系统剩余使用寿命的新变量。传统的SVI由于存在波动,且预测剩余使用寿命时对预测步数要求较大,因而SVI难以作为预测污水处理系统剩余使用寿命的指标。为此,应用特征提取方法将SVI与AMAV和SRAV相结合,得到SVI-AMAV和SVI-SRAV作为新的变量来代替SVI。新变量不但大大提高了自回归移动平均模型的预测精度,而且具有“自我纠正”的功能,使得所得的剩余使用寿命预测结果更加准确。最后,总结了本文的主要研究工作、成果及不足之处,并对未来的研究方向作出展望。