随着社会的发展和进步,人们对室内热湿环境的要求越来越高。温度、湿度、辐射温度、气流速度、人体的新陈代谢和服装热阻等环境与非环境因素,都会对人体的舒适度产生影响。空调系统在形成良好的室内热湿环境中起重要作用,然而传统的空调系统控制方式只是对温度、湿度进行监控,没有考虑与人体舒适度息息相关的其他因素,无法为人们提供更优质、舒服的生活环境。并且,近些年来,能源短缺的问题日益严峻,节能、环保受到了人们的关注,传统的空调系统不能更好地满足人舒适度的要求,而且还不利于节能。本文以热舒适理论、神经网络理论、智能控制理论为基础。首先,研究四大环境因素(温度、湿度、辐射温度、气流速度)对热舒适指标的影响,利用MATLAB绘图的方式定量分析得出温度与气流速度对热舒适指标影响较为显著,为制定合理的控制策略提供依据;其次,设计BP神经网络实时预测热舒适指标,该网络具有原理简单、计算量小、结果准确的优点;然后,分析热舒适指标的直接控制方式与间接控制方式原理,制定本文所采用的空调系统控制策略,并设计模糊PID控制器;最后,通过仿真实验对比本文提出的控制策略和传统PID控制策略的优劣势,实验结果表明,基于热舒适指标的控制策略的性能优于传统控制,将节能和舒适融合起来,为人们带来更优质的享受。基于热舒适指标控制的空调系统具有舒适、节能的优点,实时检测室内各环境参数并预测实时PMV值,根据控制策略选择调节方式,充分利用空气流动这一天然的空气调节方式,为人们提供智能的热湿环境。