随着我国对污水排放标准的要求日趋严格，污水处理过程亟需采用先进的辨识与控制策略以提高污水处理质量。活性污泥法对污水处理的效果非常好，近年来得到了深入研究与广泛应用。模型预测控制由于在工业过程控制系统中的成功应用，也受到了污水处理领域的关注与青睐。针对污水处理过程具有非线性特性而导致无法建立被控对象精确数学模型的难题，本文引入基于T-S模糊模型的非线性系统辨识方法，并以模糊模型作为预测模型，进而提出了模糊广义预测控制算法。本文的研究内容可分为以下几个部分:　　 首先对活性污泥1号模型进行了深入研究，详细阐述了活性污泥模型的内在反应机理。随后在算法层面上对广义预测控制算法进行了较为详细的阐述以及公式推导。最后在活性污泥1号模型的基础上，使用广义预测控制策略对污水中的硝氮浓度进行控制研究，仿真结果证明了广义预测控制算法对活性污泥污水处理过程的有效性。　　 活性污泥污水处理系统具有非线性特点，为得到被控系统的全局模型本文提出了T-S模糊辨识算法。该方法采用模糊C-均值聚类算法辨识T-S模型的前件结构及其参数，通过正交最小二乘算法辨识模型的后件结论参数。最后将T-S模糊辨识算法应用于活性污泥1号模型，为氧传递系数-硝氮浓度回路建立了T-S模型。结果表明该算法具有辨识精度高、计算简便等优点。　　 最后在前文阐述的广义预测控制基本原理与T-S模糊辨识方法的基础上，本文提出了基于T-S模糊模型的模糊广义预测控制算法，并对该算法的结构形式进行了详细地推导。然后基于活性污泥1号模型，在不同天气情况下应用模糊广义预测控制策略对污水中的硝氮浓度进行控制研究。本文为模糊广义预测控制算法在污水处理系统中的实践与应用提供了理论依据，也为进一步的算法性能分析奠定了基础。