随着工业化的发展，日益加剧的水体污染成为人们关注的焦点话题。近年来，虽然国内污水处理厂的自动化水平得到快速提高，但自动化技术的应用起步晚，污水处理过程自动化水平及水处理效率相对低且能耗高。曝气过程作为污水处理工艺的一个关键环节，其曝气量不仅对出水水质有重要影响，而且对污水处理厂的运行成本起决定性作用。因此，建立精确的曝气过程模型并引进先进的自动控制技术以改善鼓风机的运行状态是提高污水处理效率、降低能耗的根本措施。由于DO浓度是反映曝气过程曝气量的一个重要水质参数，因此将其选为被控对象是最佳选择。考虑到污水处理机理过程的复杂性，运用当前的数学知识很难精确推导DO浓度的机理模型。故本文以DO浓度为主导变量，将对其影响较大的一些水质参数选作辅助变量，结合聚类分析算法与最小二乘支持向量机算法建立DO浓度的软测量模型；针对LSSVM算法核函数的选择制约建模精度的问题，文中将多核的思想引入最小二乘支持向量机以尽可能的提高建模精度；此外，为了克服LSSVM求解非稀疏性的缺点，本文设计了一种改进的多核LSSVM算法进行改善。本课题采用的DO浓度建模方案不需要关注活性污泥过程中出现的物理、化学过程机理，因此不存在基于守恒规则建立起大量微分方程组的求解压力，容易建立精确的DO浓度数学模型。针对常规PID控制DO浓度比较困难的问题，本文构造了变参数PSO-PID控制策略；该控制器可以根据偏差e的大小在线调整控制参数从而更好的适应工作环境的变化。并在MATLAB环境下建立基于曝气过程的变参数PSO-PID控制系统，仿真结果证明了变参数PSO-PID控制策略的鲁棒性和有效性，具有一定的推广价值。