作为污水处理的核心工艺，生物曝气环节的稳定性受进水水质、水量等因素的影响较大，且电能消耗高。对曝气过程进行优化控制有利于提高污水处理系统的性能。提出一种基于工况感知-自主决策-性能评估方法的污水处理曝气优化控制策略。将K-means聚类算法与注水原理相结合，对入水数据进行入水工况感知；采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）与神经网络反向传播算法（BPNN）建立软测量模型，并结合PSO全局寻优算法求解当前入水的溶解氧浓度优化设定值；将所得曝气池溶解氧浓度优化设定值输入仿真模型中进行性能评估，由仿真评估的结果优化更新工况感知与决策控制部分。经仿真验证，优化系统在出水达标且出水水质与原系统相差不到2%的情况下，经济指标下降10%～15%，节能效果显著。