近几年,随着各个行业对生物发酵产品需求的增加,生物发酵生产过程得到了广泛的关注。对于生物发酵过程而言,研究的焦点是如何对这一过程进行优化控制,最终提高生产产量和节约生产成本。然而生物发酵是一个时变、非线性并且具有高度耦合性的过程,内部机理非常复杂,并且其中一些重要的变量很难在线测量。这对发酵过程的建模及控制带来了难题,进而导致不能满足当今的生产需求。针对如上问题,本文通过对大肠杆菌高密度发酵生产类胶原蛋白这一过程的分析和研究,结合智能控制系统的相关算法和理论,给出了大肠杆菌高密度发酵过程的建模方法和优化控制方案。本文首先提出了通过最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法,利用其在只有有限样本数据的情况下,具有良好非线性系统逼近性的特点,对大肠杆菌发酵过程进行建模,并验证了模型的精确度；其次,同样使用LS-SVM算法与传统的逆系统方法相结合,提出LS-SVM逆系统方法。该方法首先使用LS-SVM算法拟合发酵过程逆模型,再将得到的逆系统模型与原系统模型串联构成伪线性系统,进而实现通过逆系统方法对非线性发酵系统的解耦线性化和发酵过程的线性控制；最后,为改进使用逆系统方法时系统的抗干扰能力和鲁棒性,提出基于LS-SVM逆系统方法的解耦内模控制方案。通过大量的仿真实验,验证了本文所使用的建模方法的精确性以及控制方案在不同情况下的可行性均达到了令人满意的效果。本文所提出的方法也完全适用于其他类型发酵过程,同时也可以应用于其它复杂非线系统控制领域。