偶氮染料由于其低廉的价格、稳定的性质被广泛的应用于印染、造纸等行业。然而,这些行业废水中含有的未处理的偶氮染料及中间产物会带来环境问题,例如生物毒性,"三重诱导"（致癌性,致畸性,致突变性）和高色度。近年来,生物电化学系统已经发展成一项有前景的水处理技术。生物电化学系统通过在阴阳极两端施加一定的电压,通过提升阳极的氧化能力驱动阴极的难降解污染物的还原。然而,电压作为关键的作用因素,不同的电压会对电极微生物产生不同的作用。因此,不同电压控制模式下生物电化学系统的响应以及作用机制仍不明确。同时,生物电化学系统是一个非线性、强耦合的复杂生化系统,在实际运行过程中会受到水中污染物浓度变化所带来的影响。因此,本研究围绕偶氮染料的降解机理,构建了厌氧-好氧耦合生物电化学（BES-UAO）的升流式反应器以保证偶氮染料及其中间产物的去除。探究了不同控制电压对BES-UAO反应器性能的影响。在此基础上,开发了基于数据驱动的控制模型以保证BES-UAO反应器的在水力冲击条件下的稳定运行。为了保证偶氮染料及其中间产物的有效去除,建立了升流式厌氧-好氧耦合生物电化学的升流式反应器,探究了不同电压控制模式（未施加电压、连续电压、间歇电压）对BES-UAO反应器性能的影响。相较于未施加电压的BES-UAO反应器,施加电压后的反应器的性能得到了有效的提升。当水力停留时间下降到了12h,BES-UAO反应器性能由于偶氮染料的毒性影响下降;同时,间歇电压比连续电压对偶氮毒性具有更好的耐受能力。为了保证低碳源条件下BES-UAO反应器的去除能力,构建了交替电压模式（12h-MEC/12h-MFC）以强化反应器的性能。在24h水力停留时间下,与间歇模式相比,交替电压模式可以有效的保证阴阳极之间的电子传递。通过对微生物群落结构的分析,厌氧室中观测到了偶氮还原菌的有效富集,如Achromobacter,Comanmonas,Pseudochrobactrum,Geobacter;好氧室中观测到了芳香胺类产物去除的细菌,如Eoetvoesia、Bosea、Sediminibacterium。随着水力停留时间下降到12h,交替电压模式的反应器性能明显恶化,脱色性能比间歇模式下低5.2%。为了进一步保证反应器在受到水力冲击时的反应器稳定性,建立了基于数据驱动模型的控制策略对交替电压进行控制强化BES-UAO反应器。为了弥补数据量不足的问题所带来的拟合精度不足问题,建立了基于随机标准抽样的虚拟扩充方法（RSDS）对深度神经网络模型（DNN）进行训练。相较于ANN模型（R~2=0.9179）,优化后的RSDS-DNN模型对反应过程中的拟合R~2达到了0.9179。同时,相较于ANN控制模型（71.32%）,RSDS-DNN模型控制下的偶氮脱色率达到了77.46%。