中国的建筑运行能耗占社会总能耗25%以上,而其中的空调能耗占到50%以上,空调设备的运行管理需要进行节能研究。从控制理论角度分析,空调是典型的多输入多输出系统,具有非线性、时变以及大滞后等特点,控制难度大。早期的空调控制系统工程应用以PID调节为主,算法简单易行但存在响应时间长、控制不灵活等弊端,对于空调参数的时变性适应性差。空调控制系统性能的仿真研究在国内开展已有时日。本文试图通过调整空调机组控制策略、优化控制品质的手段实现节能降耗工程应用的目标。为此开展了以下创新性研究：1、建立了楼层中央空调控制系统仿真模型,针对其中的关键设备——空调机组的控制变量多、彼此耦合性强的特点,提出了数据挖掘结合神经网络的建模方法；2、通过仿真实验,设计了一种变论域自学习Fuzzy-PID控制器,实验验证了其节能控制效果；继而针对空调系统的大滞后特性,在闭环反馈控制的基础上引入了自适应Smith预估器,弥补Fuzzy-PID对纯滞后控制的不足,仿真验证了其抗扰动能力及对纯滞后的补偿控制性能。3、最后将理论实验研究成果转化为Andover Continuum平台的工程控制应用程序,实现了夏季工况节能6%的指标。