近年来，污水处理作为环境保护中的热点问题，受到了很多学者和研究人员的关注。污水处理有很多种工艺流程，本文主要研究了活性污泥法污水处理过程，活性污泥法有操作方便、能耗较小的特点，成为目前我国污水处理厂使用最多的一种污水处理工艺。本文的主要工作是研究了活性污泥法污水处理过程的建模与控制，并对污水处理中溶解氧和硝态氮的控制作了一定的改进，最后取得了如下研究结果：1.搭建了污水处理仿真平台。污水处理过程是一个运行周期长、运行成本高，大多数实验室没有条件进行实际污水处理的实验，且实际过程往往受环境因素影响较大，控制策略之间很难平行比较，研究人员很难区分各个控制策略的优劣性。平台的作用是替代实际污水处理过程，研究人员的建模与控制可以在平台上进行，并且统一的环境有利于评估控制策略的优劣；2.利用神经网络建立控制对象的模型。活性污泥污水处理过程是一个非线性过程，具有复杂的动态特性，通过公式推导出来受控对象的方程非常庞大，难以设计控制算法。本文利用利用神经网络强大的学习能力，完成了对活性污泥法污水处理过程建模，控制算法可以基于神经网络模型进行设计；3.提出了加强硝态氮控制的控制策略，设计了基于神经网络的改进PID控制算法和基于神经网络的预测控制算法。污水处理过程中，微生物在有氧环境下将氨氮转化成硝态氮，硝态氮可以在无氧的环境下通过生化反应转化成氮气排放，从而达到去污目的。本文在分析了污水处理中的控制策略后，首先设计了改进的PID控制器，相对于原始的PID控制器控，溶解氧的控制效果得到了改进；进而通过预测控制对第五个反应池中的硝态氮进行控制，有效控制了硝态氮的浓度；4.针对污水处理过程编写了仿真软件。污水处理过程非常复杂，仿真平台的模块众多，出现系统崩溃难以定位问题，本文利用研究中所取得的进展编写了污水处理集成软件，可以有效避免研究人员的篡改造成的崩溃问题，并且软件平台操作较SIMULINK平台更便捷。软件已经申请相关专利。