为了提高具有未知干扰的复杂非线性系统的控制性能和运行性能，提出了一种基于干扰观测器的复杂非线性系统优化控制方法(IOCM).该方法设计了一个基于模糊神经网络的模型逼近器来捕捉系统的非线性动力学，并利用干扰观测器来描述系统的未知干扰，以获得更准确的系统预测模型.然后，在多目标模型预测控制的框架下，提出了一种具有协同成本函数和多梯度算法的优化控制结构，以综合求解设定点和控制律.采用城市污水处理过程基准仿真平台(BSM1)验证所提方法的有效性.实验结果表明：暴雨天气条件下平均出水水质(EQ)为6　711　mg/L、平均运行能耗(EC)为3　805　kW·h;对比其他分步实现的优化控制方法，IOCM具有较好的鲁棒性，能够提高非线性系统的优化控制性能.