水处理过程是一个非线性的复杂巨系统，传统的控制方法研究及应用大都基于无模型控制技术或者将系统近似线性化，对于时延及耦合的处理也较为简单，适用范围受到很大的制约，并且多数研究成果仅针对某一具体环节，忽视了水处理过程各个环节的相关性。本文依托江苏省科技支撑计划《饮用水源地水质监测与自来水生产信息共享技术研究与应用》(BE2010654)以及南京市科技支撑计划《自来水生产过程控制关键技术研究与自动化、信息化示范工程建设》(200701020)，针对水处理过程进行分析、研究及应用，围绕着水质预警、提高水质稳定性以及节能降耗，将关键技术分为:(1)水质预测模型的研究及应用;(2)二级泵房流量预测模型的研究及应用;(3)泵组优化调度控制算法的研究及应用;(4)混凝投加过程控制算法的研究及应用;(5)氯气投加过程控制算法的研究及应用。　　本文的主要研究成果如下:　　1.提出了一种基于鲁棒样条核偏最小二乘(RS-KPLS)的水质预测模型。针对偏最小二乘算法在小样本条件下的复杂性及非线性，在B样条函数的基础上，将数据样本通过线性核函数映射到高维空间，提出一种样条核偏最小二乘迭代算法，利用了B样条仅局部敏感的特性以及线性核函数处理非线性关系的能力，解决了水质预测模型中的非线性、多重相关性以及小样本问题。此外针对数据驱动的水质预测模型中的野值问题，还提出了一种判断野值并剔除的鲁棒方法，提高了样条核偏最小二乘算法的鲁棒性。　　2.提出了一种鲁棒自适应(lp)范数赋权支持向量机算法。本文提出的赋权最小二乘支持向量机算法能够克服二级泵房流量预测在流量峰值时误差较大、容易受噪声影响的问题，提高了模型的鲁棒性。针对基本最小二乘支持向量机缺乏稀疏性并且目标函数中存在着误差平方项导致抗干扰能力较差的问题，将目标函数中的(l)2范数目标改为(lp)范数，应用压缩感知及加权迭代最小二乘算法求解(lp)范数最小化问题，随后利用保优遗传算法求解最佳(p)范数参量，并将鲁棒自适应(lp)范数赋权支持向量机应用于二级泵房流量预测问题中。　　3.提出了一种基于双重模式混沌PSO寻优的泵组优化调度算法。首先使用B样条插值函数对泵组流量一功率曲线进行了拟合，在此基础上，将泵组优化调度问题分解成求解液位最佳曲线以及泵组实时控制两个研究内容。通过分析建立了泵组优化调度问题的数学模型，将其描述成求解有约束条件的最优运行费用函数，充分利用清水池的调蓄作用，使用基于双重模式混沌PSO寻优算法求解最佳液位曲线，在最佳液位曲线的基础上，利用串级控制对泵组进行实时控制，获得泵组的最佳泵组组合及运行频率。　　4.提出了一种基于在线高斯鲁棒自适应规模支持向量机模型的混凝投加过程广义预测控制算法。首先针对最小二乘支持向量机在线求解矩阵逆运算以及样本数量过大造成的复杂性，提出一种自适应的在线支持向量机混凝投加模型，提高了系统建模的实时性;并利用高斯鲁棒性方法提高了模型的精确程度，为后续控制算法提供了可靠的模型保证。在高斯鲁棒自适应规模最小二乘支持向量机模型的基础上，本文结合广义预测控制算法，能够克服混凝投加过程大时延、大惯性及非线性的特点，提高了控制精度，稳定了出厂水水质。　　5.提出了一种基于SVMα阶逆系统及扰动观测器的氯气投加过程解耦合控制算法。首先对氯气投加过程的化学反应进行分析，得出余氯变化综合曲线，在此基础上建立了氯气投加过程机理模型;对氯气投加过程进行可逆性分析，并通过高斯鲁棒自适应规模最小二乘支持向量机对模型进行建模，得到α阶逆系统模型;将α阶逆系统串接原系统形成伪线性系统，使得多输入多输出的氯气投加耦合系统变成单输入单输出的解耦合系统。此外由于伪线性系统属于开环控制系统，抗扰动能力差以及无克服时延特性能力，而实际系统中不可避免的存在着建模误差以及其他扰动因素，结合扰动观测器，形成了基于SVMα阶逆系统及扰动观测器的氯气投加过程解耦合控制算法。　　本文所设计的水处理过程控制系统，已在苏州及南京一些水厂实现了示范应用，运行效果良好，对国内同类水厂水处理全程自动控制、水质预警以及应急处理具有良好的借鉴作用。