1、由于能源危機和大量燃料燃燒過程對大氣的污染，在空調方面如何節(jié)約能源，減少污染，日益引起世界各國的重視。面對目前提倡的開源節(jié)流問題，在沒有開發(fā)出新的能源的前提下，還是以提高設備和系統(tǒng)的效能采用系統(tǒng)最優(yōu)化運行的辦法為主。因此,VAV（Variable Air Volume，變風量）空調系統(tǒng)就是以舒適性、節(jié)能性、靈活性而優(yōu)于其它空調系統(tǒng)，逐漸成為空調系統(tǒng)的主流。但是，VAV（變風量）空調系統(tǒng)在國內的實際使用情況并不如預期得效果好，除了工程實施

2、中的各方面原因，還有使用者的因素。另外，VAV系統(tǒng)具有多變量、強耦合、非線性、時變的特點，因此它的控制、運行和管理都比CAV（Constant Air Volume，定風量)系統(tǒng)難度大。
　　本文以工程實例中的VAV項目為研究對象，采集了實際調試參數;針對目前工程中普遍存在的變風量系統(tǒng)難以穩(wěn)定運行的現狀，對VAV系統(tǒng)的耦合特性進行深入研究，并提出了基于神經網絡解耦的VAV系統(tǒng)控制策略。
　　本文首先從目前VAV空調系統(tǒng)常用的

3、控制方式及原理出發(fā)，在了解其組成的基礎上探討了不同的VAV系統(tǒng)分類。對VAV空調系統(tǒng)有詳盡的了解后，通過大量查閱資料及結合學習過的理論知識，決定針對VAV系統(tǒng)穩(wěn)定性進行研究，它是VAV系統(tǒng)正常運行的必要條件。隨后，根據VAV系統(tǒng)的機理特征，并采用非參數模型辨識方法確定末端部分的數學模型及參數。本文在傳統(tǒng)多變量系統(tǒng)解耦方法的基礎上提出了基于神經網絡的多變量解耦控制策略，在解耦基礎上進一步完成了神經元自適應PID控制器的設計，并利用傳統(tǒng)PI