本文研究了混凝—多级生化工艺处理制药废水,并且建立了数学模型,其中多级生化工艺由水解酸化反应器和多级A/O折流生化反应器组成。整个论文架构分为四部分：第一部分通过对混凝剂PAC,絮凝剂PAM、进水pH、水温等单因素试验研究,分析了混凝作为预处理工艺对制药废水处理效果。同时,为了防止混凝出水水质波动,建立混凝投加量模型使出水水质稳定一个范围内,减少对后续生化系统冲击；第二部分研究了水力停留时间、温度、pH等影响因素对水解酸化工艺影响,对于多级A/O折流生化工艺,则是研究了水力停留时间、硝化内液回流比、好氧池溶解氧含量三个因素对工艺影响,通过对这些影响因素分析获得相关工艺参数,优化多级生化处理系统运行；第三部分采用PCA+BP神经网络模型对多级生化处理工艺建模,由于废水多级生化处理过程影响出水水质的过程变量较多,存在强烈耦合和非线相关性,通过PCA模型对过程辅助变量作了降维处理,最后选出A2反应器的pH、O3反应器的溶解氧和温度三个变量,将这三个变量和进水CODcr、NH4+-N作为BP神经网络输入神经元,利用神经网络算法预测出水CODcr和NH4+-N数值,实现对出水水质的软测量,有效预测出水水质情况;第四部分采用MCGS软件和MATLAB软件对模型进行仿真,利用MCGS组态软件形象的可视化界面,结合MATLAB软件强大的数据处理和算法编程 能力,对混凝—多级生化处理工艺模型进行仿真设计,最后设计出的仿真模型不仅具有动态可视化的仿真界面,还可以实现复杂的智能算法。