微生物燃料电池(MFC)技术可以为分布式电力系统和废水处理提供可持续的解决方案,近年来受到越来越多国内外研究学者的广泛青睐。但由于MFCs产电功率密度过低且不稳定,目前还处于实验室研究的初级阶段。MFC系统中的生物电化学反应是一个高度复杂、严重非线性的动态过程,给相关实验方面的研究带来极大的挑战。本文采用理论与实验相结合的方法分别对微生物燃料电池动态性能、能量采集技术以及反硝化脱氮方面进行研究。首先建立一个连续流MFC数学模型,研究其中几种可控动力学参数对MFC产电性能的影响。结果表明,阳极反应是影响MFC性能的主要机制,阴极反应是影响系统稳定性的关键因素。通过增加进水乙酸盐和生物量浓度以及周期性调节进水流量可以提高MFC的产电性能,另外增加阴极进水流量是提高系统输出可靠性和稳定性的有效措施。该研究为优化实验设计和过程控制提供了理论依据。在数学模型研究的基础上,针对MFC的严重非线性特点,提出小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络和模糊PID并行控制的优化控制策略,在不同负载扰动下使MFC保持恒定的电压输出。仿真结果表明所提出的方案相比于模糊PID具有响应速度更快,控制效果更好,抗干扰能力更强的特点。其次,考虑到MFC的实际应用,研究各种适用于微生物燃料电池的能量采集技术来合理利用MFC系统的低能量输出,包括电化学电容系统、电荷泵系统、升压转换器和最大功率点跟踪(MPPT)技术,其中最大功率点跟踪可以保持MFC最大功率输出,是最有效的一种能量收集技术。在能量收集技术研究的基础上,以实验室搭建的沉积物型MFC(SMFC)作为数学模型参数选择的基础,针对SMFC电压及功率输出的特点,提出一种自适应变步长电导增量算法来快速跟踪SMFC的最大功率点。通过仿真验证该算法在SMFC系统中应用的有效性,因此这种优化算法可以作为控制程序嵌入到SMFC最大功率点跟踪能量采集系统中,以及其他的低功率能量采集电路中。最后,为了模拟天然的水体结构,将沉积物微生物燃料电池作为研究对象,以一定浓度的硝酸盐溶液作为阴极的电子受体,研究外接电阻及硝酸盐初始浓度对SMFC处理生活污水的影响。实验结果表明,采用小电阻的SMFC对于较高浓度的污染源具有较好的除污效果,为除污过程的在线监测和实时控制提供理论依据。