1.一种大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，所述sbr池模糊神经网络控制器包括sbr系统协调控制器和若干sbr池控制器，所述若干sbr池控制器均连接于sbr系统协调控制器，所述sbr系统协调控制器连接于系统外部控制设备。
3.根据权利要求2所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，所述sbr池模糊神经网络控制器的四个输入端包括误差、误差的变化量、实时始终信号和sbr系统指示相关变量运行数据信息，用于多种工况模糊神经网络模型的训练，由经验知识库判断当前sbr池的运行状态并根据当前sbr池的运行状态训练相应工况的模糊神经网络；还包括一个输出端，所述输出端包含期望输出、实际输出和输出误差。
4.根据权利要求3所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，所述sbr池模糊神经网络控制器的输出端需要做出归一化处理，设i号sbr池某机构j动作的时间时刻点为taction，反归一化数值为tij，i号sbr池的运行周期开始的时刻点为tistart，i号sbr池的运行周期结束的时刻点为tistop，则归一化计算公式为：
5.根据权利要求1所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，在所述模糊神经网络中通过经验知识库和离线训练多种工况模糊神经网络设置迭代次数、损失函数等参数，训练目标模糊神经网络；并判断误差损失函数是否低于目标精度以及目标迭代次数，达到目标后输出优化后参数，更行目标模糊神经网络，否则继续训练目标模糊神经网络。
6.根据权利要求1所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制系统，其特征在于，所述模糊神经网络还包括五层结构层，分别为输入层、模糊化层、模糊规则层、归一化处理层和输出层，所述五层结构层通过节点连接。
7.一种大型煤化工项目多sbr池污水处理控制方法，其特征在于，包括一下步骤：
8.根据权利要求7所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制方法，其特征在于，在所述步骤s130中，所述sbr池控制逻辑的调整，具体为对各种工况按照时间段划分为不同工况区间；设置反应区时长为t，则分别有0<t<3.5、4.5<t<5、t>5、t＝5.5和t＝6的工况区间。
9.根据权利要求8所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制方法，其特征在于，当处于0<t<3.5工况时，此时sbr池负荷较低，调整sbr池控制液位，或增加生产池氨氮的浓度；当处于4.5<t<5工况时，延长整体工作周期的正常工况时间6至9小时。
10.根据权利要求9所述的大型煤化工项目多sbr池污水处理控制方法，其特征在于，当处于t>5工况时，此时启用备用风机继续运行；当处于t＝5.5工况时，不再启备用风机也不延迟曝气，正常运行并进行；当处于t＝6工况时，判断当前sbr池的运行状态并根据当前sbr池的运行状态调整sbr池控制的液位设定值、调整延时曝气时长、控制备用风机启停及其运行时长。