污水处理过程由于具有多变量、非线性、大滞后、不确定性严重，且难以建立起精确数学模型的特点，导致了其过程控制自动化水平相对落后的现状。 污水处理过程是一类典型的复杂过程，而复杂过程的优化控制一直是控制领域的研究热点。活性污泥污水处理法是世界各国普遍采用的一种污水处理的生物方法，本文针对活性污泥法污水处理过程控制中存在的问题，在深入分析前人研究成果的基础上，作了如下几方面工作： (1)通过对污水处理系统模型的研究，以污水处理系统的实际情况为基础，建立了一个新的变参数活性污泥污水处理过程的控制模型，并将该模型应用于本论文的控制研究当中； (2)在分析变参数活性污泥污水系统模型的稳定性及可控性基础上，应用现代控制理论的知识，给出了基于状态反馈的系统稳定控制方法； (3)提出了活性污泥污水处理系统的整体控制方案； (4)运用智能控制理论知识，设计了适合于控制方案的一种基于模糊神经网络的智能控制器，重点设计了控制器的结构及学习算法； (5)进行了必要的数字仿真实验，通过对变参数模型的控制研究，证明了整个控制方案的可行性与有效性； (6)与基于规则的传统模糊控制进行了的比较研究，结果表明具有学习能力的模糊神经网络控制应用于本系统可以获得更优的动念性能，进一步说明了模糊神经网络控制具有较强的鲁棒性。 本文提出的具有自学习能力的模糊神经网络控制方法，对污水处理过程实现优化控制提供了新的途径，具有一定的推广价值。