目前,生物过滤法处理有机废气领域的研究工作主要集中在:实验研究、菌种选育、处理机理、动力学、多相流传输特性研究等方面,这些研究成果仅限于对过程进行模拟和机理探索,然而,生物过滤法处理有机废气在工程应用中,生物膜滴滤塔作为一个十分复杂的生长代谢的生化反应过程系统,该系统既有一般化工过程的传质的特点,又有生命体的代谢反应特点,其净化废气的循环液流量、净化塔内温度、湿度、pH值、生物菌液浓度等过程参数,以及气-液两相流动、多孔介质结构尺寸等诸多因素都会对废气净化效率产生较大影响。各过程参数以及控制参数的选取还缺乏理论指导,另外,由于生化过程的复杂性、不确定性、混沌性以及参数的非线性等原因,建立准确的数学模型是非常困难,因此,导致生物法有机废气处理过程的工业自动化测控水平远远落后于其它工业过程。在国内外关于生物废气净化技术研究中,对过程的参数测量、优化与控制问题的研究尚处于空白。本文的研究工作,正是针对这些不足展开的。本文采用BP算法、人工神经网络建立了生物膜滴滤塔净化VOCs过程模型,为优化控制、仿真实验研究奠定了基础。应用神经网络结合遗传算法,研究了微生物培养基的最佳配方和最佳生长条件寻优问题,提出了最佳配方和最佳生长条件优化的智能方法。针对生物膜滴滤塔有机废气处理过程系统在工业应用关键技术问题,展开了生物量浓度测量方法以及实现技术、生物膜厚度在线测量方法的研究工作。对生物膜滴滤塔最佳处理效率控制系统控制策略,塔循环液pH值模糊策略及控制器的实现进行了研究。①通过对生物膜滴滤塔VOCs降解过程和降解性能的实验研究,搞清楚了操作参数之间的关联影响,搭建了生物膜滴滤塔处理甲苯废气试验装置,进行了滴滤塔降解甲苯废气的净化性能影响的实验研究。②运用人工神经网络、BP算法、信息融合技术,建立了生物膜滴滤塔净化VOCs过程模型,并进行了仿真研究,较好地解决了拟合复杂处理过程的问题,为最佳效率控制策略的研究奠定了基础。③结合LMBP神经网络、优化与遗传算法,并推广到微生物菌种最佳培养基配方和菌种最佳生长条件的寻优研究中,与传统的正交试验研究进行了对比,研究表明:LMBP神经网络、遗传算法用于最佳培养基配方和最佳生长条件寻优可使效率得以提高,该方法具有试验次数少,寻优效率高的特点。④建立了一种新的生物量浓度的在线测量方法,并对传感器的组成原理、光路、理论分析和实验进行了研究。实验结果表明:这种方法用于测量微生物菌液浓度具有很好的对应函数关系,该方法具有生物量浓度在线测量准确、灵敏高、使用寿命长等优点。⑤依据温度、生物量浓度和传感器输出电压之间的关联实验数据,采用神经网络技术,建立智能传感器的等效神经网络模型,由此得到的温度/浓度/输出电压之间关联函数关系,在此基础上,提出了新的生物量浓度信息获取的智能方法,并进行了仿真和实验研究,给出了智能传感器的设计方法和温度补偿的信号处理方法,消除温度变化对生物菌液浓度在线测量的影响,浓度测量的相对误差:≤±2%,温度测量的相对误差:≤±2.5%,可以满足生物量浓度测量和温度测量的精度要求。⑥提出了一种基于光纤回归反射能量衰减技术的生物膜厚度在线测量方法,并通过对传感器的设计原理和方法、光路的理论分析,得出了接收光的能量与生物膜厚度的函数关系。实验结果及理论分析表明:这种方法用于测量生物膜厚度具有测量准确、反应灵敏、使用寿命长等优点。⑦研究设计了生物膜滴滤塔控制系统,系统由3部分组成:最佳处理效率控制系统、预处理控制系统、pH值控制系统组成。提出了最佳处理效率控制系统的设计思路,采用BP网络算法来对生物膜滴滤塔VOCs降解过程的PID控制参数进行寻优,并将控制效果与常规PID方法进行了对比,仿真实验表明:运用BP网络算法对该过程的控制参数寻优后,控制系统比常规PID控制具有更好的抗扰动能力。⑧提出了基于存储器函数变换技术的模糊控制器的实现方法,并应用该方法研究了pH值二维查询表的模糊控制器(简称二维LUTFC )的结构、控制策略和实现方法。仿真实验研究表明:对于pH过程这样难控制的对象,LUTFC不仅使系统无论在给定值阶跃变化或负荷受到阶跃干扰的情况下,均能获得满意的控制品质,而且对过程参数的变化有很强的适应性,体现了查询表模糊控制的优越性,其控制精度优于±0.30 pH的指标,提高了有机废气被降解效率。