近些年,随着我国绿色发展战略的不断推进,各类污水治理和达标排放显得尤为重要,而污水处理过程的优化控制为其提供了有效的方法。考虑到污水处理过程是一个极为复杂的非线性系统,污水处理厂需设计高效、智能控制系统,以实现在复杂工况下依然能达到严格的出水质量标准,并尽可能地降低能源消耗。因此,本论文深入研究了针对污水处理过程的智能优化与控制方法,论文主要工作及创新点如下:（1）分析活性污泥法的工艺流程和机理,并根据国际水质协会和欧盟科学技术合作组织合作开发的仿真基准模型1号（Benchmark Simulation Model No.1,BSM1）提供的机理方程组于Matlab搭建污水处理过程仿真平台,通过进行静态仿真以验证所搭建仿真平台的正确性。然后基于搭建的BSM1仿真平台进行开环控制仿真和闭环恒值控制仿真,通过分析各仿真结果中能耗、出水水质参数等关键评价指标,以凸显闭环恒值控制优于开环控制,能有效地提升出水水质,但在平衡能耗和出水水质、部分污染物去除效率等方面仍有较大提升空间,可从智能优化与控制方法方面改进污水处理过程。（2）针对污水处理过程中的能耗过高和出水水质不达标等问题,提出一种基于多策略自适应差分进化算法的污水处理过程多目标优化控制方法。首先,在常规跟踪控制结构的基础上,增加对第3、4单元溶解氧浓度的跟踪控制。然后,设计一种多策略自适应差分进化算法,该算法采用多策略融合变异和排序优选方法,选取合适的变异策略和较优的随机个体引导种群变异,并根据进化过程信息自适应地更新交叉率。最后,将多目标优化算法与PID控制器相结合,实现对溶解氧和硝态氮浓度设定值的动态寻优和跟踪控制。基于国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提的多目标优化控制方法能有效降低污水处理过程的能耗并提升出水水质。（3）常规污水处理过程多目标优化控制中存在出水氨氮和总氮浓度长时间超标的问题,为此提出一种污水处理优化控制过程的超标抑制控制方法。该方法在对多目标优化算法获取的溶解氧和硝态氮浓度设定值进行跟踪控制的同时,引入了超标抑制决策;利用Ada Boost算法集成多个最小二乘支持向量机软测量模型实时预测出水氨氮和总氮浓度,并根据两者的超标情况,对好氧区溶解氧浓度、外加碳源量、外回流流量进行控制,以避免出现超标。将所提超标抑制控制方法应用于BSM1仿真平台进行验证,结果表明所提的超标抑制控制方法能在兼顾污水处理过程能耗和出水水质的同时,保证出水氨氮和总氮浓度不出现超标。