污水处理过程（Wastewater treatment process,WWTPs）具有复杂的生物、物理和化学特性,且因其变量之间严重的耦合关系和高度的非线性而难以控制。目前,我国采用活性污泥法去除水中的污染物,该生化反应过程耗电量高,产生了巨大的运行成本,且鲜有研究专注于减少或完全消除污染物浓度峰值超标的问题。此外,随着世界范围内实施愈加严格的标准和法规,高额的罚款将导致成本增加。因此,如何实现污水处理全流程出水水质实时达标,提高污水处理质量并减少能耗是一个亟待解决的难题。其主要体现在:1)出水氨氮（Ammonia nitrogen,NH₄-N）做为污水处理过程中水污染控制系统的关键因素,水质在线检测难以实现并具有挑战性;2)如何求得收敛性与分布性最好的帕累托（Pareto）最优解,从而获得最佳的溶解氧和硝态氮设定值;3)WWTPs的评估策略不仅仅涉及一个目标,而是多个目标,如出水水质、运行成本及系统的稳定性。如何实现在保证平均出水水质达标的前提下降低成本显得尤为重要;4)污水处理过程是一个复杂动态系统,多个目标随时间变化,如何采用动态控制策略实现在环境发生变化时快速跟踪移动的Pareto前沿,实现污水处理的优化运行;5)如何实时在完全消除出水峰值超标的前提下,提高污水处理质量并减少能耗。针对以上问题,本文提出了污水处理过程智能检测与优化控制的研究策略。首先,分析了污水处理过程特性,建立基于数据驱动的污水处理过程智能检测方法预测出水氨氮浓度。其次,设计能耗和水质多目标优化算法,求取溶解氧和硝态氮的优化设定值,并采用自组织跟踪控制器来追踪该设定值。此外,提出动态多目标优化控制方法,从而应对环境的动态变化,获得较好的控制性能。最后,依据关键水质智能检测结果,设计知识决策方案,提供抑制峰值超标的优化控制策略,并采用国际基准仿真平台（Benchmark Simulation Model No.1,BSM1）进行验证。论文主要研究工作和创新点如下:（1）基于人工免疫自组织径向基神经网络（Radial basis function neural network,RBFNN）出水NH₄-N预测器水污染是一个重要的环境问题,水质在线检测仍是亟待解决的难题,特别是出水NH₄-N超标已成为焦点之一。NH₄-N超标可能引起水体富营养化,增加污水遗传毒性,危及人类健康。为了使污水处理过程能够实时了解NH₄-N浓度,本论文提出了一种基于距离浓度人工免疫自组织RBFNN（Self-organizing RBF neural network based on distance concen-tration immune algorithm,DCIA-SORBF）的NH₄-N预测器。首先,对实际采集到的数据进行预处理,并选择与出水NH₄-N具有较强相关性的过程变量。此外,采用RBFNN创建出水NH₄-N的软测量模型,并通过距离浓度人工免疫算法对其结构和参数自组织调整。最后,采用训练好的DCIA-SORBF模型对出水NH₄-N进行实时预测。实验结果表明,所提出的出水NH₄-N预测器在效率和精度上具有显著的优越性。（2）基于均匀分布的自适应混合进化人工免疫算法通常,在迭代过程中的进化算法,无论是多目标优化问题还是单目标优化问题,目标空间都存在个体分布不均匀的问题。这种不均匀的分布大大降低了种群的多样性和收敛速度。为此,本论文提出了一种基于均匀分布选择机制的自适应混合进化免疫算法（Adaptive hybrid evolutionary immune algorithm based on a uniform distribution selection mechanism,AUDHEIA）。在该算法中,种群中的个体被映射到与目标空间相对应的超平面,并聚类以增加种群中个体的多样性。为了改善解的分布性,将映射的超平面进行均匀分区。随着迭代过程中分布性的不断变化,自适应地调整判断种群分布标准的阈值。当相应区间内不满足阈值时,激活分布性增强模块。随后,在每个区间内选择相同数量的个体。然而,在迭代过程中,有时某些区间内没有足够的个体或为空。此时,采用最优个体的极限优化变异策略来补足个体。实验结果表明,该算法能够较好地跳出局部最优,具有较高的收敛速度。此外,该算法的分布性和收敛性均优于文中同类的测试算法。（3）污水处理过程免疫多目标优化控制方法针对污水处理过程控制中能耗过大,出水水质严重超标等问题,提出了一种基于免疫优化的智能控制方法。首先,该方法以污水处理能耗和出水水质作为优化目标,建立优化目标函数模型。其次,采用本论文提出的AUDHEIA来获得收敛性和分布性较好的Pareto解,从而得到最佳的溶解氧和硝态氮优化设定值。最后,应用自组织递归模糊神经网络控制器对该设定值进行底层的跟踪控制。为了验证算法的有效性,在国际基准的污水处理仿真平台BSM1上进行实验。结果显示,所提出的免疫优化控制方法,能够在满足出水水质达标的同时,有效地降低污水处理过程能耗。（4）污水处理动态过程免疫优化控制方法由于污水处理过程动态变化,且能耗和水质存在相互冲突的耦合关系。在环境发生变化时,固定的优化设定值已无法有效地快速实现污水处理的优化运行。为此,本论文提出了一种动态多目标免疫优化控制（Dynamic multi-objective immune optimization control,DMOIA-OC）方法。该方法通过数据建模获得动态变化的目标函数,并设计动态免疫优化（Dynamic multi-objective immune algorithm,DMOIA）算法来获取随环境动态变化的溶解氧和硝态氮的最佳设定值。DMOIA采用多向预测策略,以提高进化算法求解动态多目标优化问题的性能。为了更精确地预测Pareto解集的移动位置,通过自适应均匀分布策略将种群聚类为多个代表性的组,并根据环境变化预测个体进化方向,在预测的新位置周围重新初始化种群。最后,该方法通过BSM1仿真平台进行验证。实验结果表明,所提出的DMOIA-OC方法与同类方法相比,控制性能显著提高。（5）污水处理过程智能检测与优化控制系统为了实现污水处理过程全流程有效抑制出水水质峰值超标且节能降耗的目的,本论文提出了污水处理过程智能检测与优化控制（Intelligent detection and optimal control of wastewater treatment process,IDOC）系统。首先,该系统采用提出的DCIA-SORBF软测量模型预测出水氨氮和总氮浓度。并根据该预测结果与专家知识,设计污水处理过程全流程优化控制策略。当预测水质达标时,采用动态免疫优化算法求取高质量的溶解氧和硝态氮设定值,以达到节能降耗的目的。当预测出水水质不达标时,启动峰值超标抑制控制策略实现出水水质实时达标。最后,采用BSM1仿真模型对该方法进行验证。实验结果表明,所提出的IDOC系统可以实现全流程污水处理实时达标并能够有效地降低能耗,从而具有较好的实际应用价值。