随着智能建筑的快速发展,楼宇自动化控制系统也逐渐在控制算法以及控制精度上不断提高,另外80年代后人工神经网络的兴起,其应用领域不断扩大,作为基于人脑结构和功能而建立起来的新学科,它可用于人工智能、模式识别、生物仿真、先进控制等各种领域。人工神经网络在暖通空调领域的应用也逐渐受到重视,而作为应用广泛的PID控制器,其具有结构简单、参数物理意义明确,动态静态特性优良等许多优点,因此常规PID控制在建筑智能领域同样不能忽视,将应用广泛的PID控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。接着,本文介绍了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,其节电至多可以达到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.本文提出一种基于模糊神经网络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。接着,本文提出另一种基于模糊神经网络控制器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。然后介绍基于CAN总线的中央空调温控系统设计与实现。阐述中央空调控制系统的整体构成,论述温控系统中上位机与下位机节点间的CAN通信问题,并论述温度控制系统的硬件与软件设计方法与实现。