近年来,中央空调的使用量不断增加,空调设计更加复杂,在整个建筑能耗的比重也越来越大.另外,随着人们生活水平的提高,对房间舒适度的要求也越来越高.如何建立一个舒适、节能型变风量空调自控系统将成为一个新课题.目前在中央空调系统中通常采用的是PID控制,PID控制必须有精确的数学模型才能够建立有效的控制,而空调系统的控制对象是典型的大滞后大惯性被调量,参数调节困难,难以建立精确的数学模型.该论文以变风量空调系统的自动控制系统为研究对象,引入智能控制技术,讨论了将模糊控制和神经网络控制两者结合起来的智能控制方法,提出合理控制方案,使系统更加节能,人们感觉更舒适.该文介绍了空调自控系统的分类、变风量空调系统特点等.以辽宁省电视台空调系统工程为背景,针对目前变风量空调系统存在的控制问题,分析了引入智能控制方案的可行性与必要性,进而提出以下几种控制方案:第一,由于在提前开机控制上基本采用经验控制,存在大量能源浪费情况,该文提出基于小波网络进行预测提前开机时间的节能控制策略.并进行了一个比较粗糙的物理仿真实验,说明了该方案有一定的科学性.第二,变风量空调系统通过改变送风量以适应空调负荷的变化,风机功率也随之变化,其节电率可以达到50％以上.但是,送风管道静压和送风状态控制的问题常常被忽视,有鉴于此该文提出一种基于模糊神经控制自学习的静压恒定法风量控制.与传统PID控制和普通模糊控制方法相比较,该控制方法具有许多优势,第三,该文提出一种基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案.与普通模糊控制方法相比较,MATLAB仿真试验说明系统设计的有效性.在二程应用方面,该文设计了模糊神经自适应控制方案在DSP上的硬件实现.并利用一个空调电车进行物理仿真实验.