随着科技日新月异的发展,人们的生活水平也得到了很大提高,对生活和工作环境舒适度提出了更高的要求。中央空调系统广泛应用到现代建筑中,传统的空调系统虽然能满足舒适性要求,但能耗巨大。变风量空调系统因其节能、控制灵活、能耗低等诸多优点收到广泛的关注。变风量空调系统各项控制参数的好坏直接影响其控制性能,进而影响空调系统的运行状态和节能效率。因此,研究合适的空调系统控制方法,对优化空调系统性能和节约能源具有重要意义。变风量空调系统同时又具有多变量、非线性、强耦合等特点,传统的控制方法很难得到一个良好的控制效果,这也在一定程度上阻碍了变风量空调系统的发展。针对变风量空调系统的特点以及传统控制算法难以进行有效控制的问题,将自适应遗传算法应用到变风量空调系统的实际控制过程中。遗传算法是通过模拟达尔文生物进化理论中的自然选择和遗传学中的计算模型相结合的全局优化寻找最优解的算法。本文介绍了遗传算法的基本内容,同时对基本遗传算法存在的缺陷进行了分析。针对遗传算法本身存在的缺陷,采用自适应遗传算法进行弥补,主要从种群分析、个体适应度值缩放方法、交叉概率和变异概率的自适应调整,保留优良个体这四个方面进行改进,提高了算法的运行效率和收敛速度。采用基本遗传算法和自适应遗传算法对PID控制器进行参数优化,分别对二阶系统、非线性系统和二阶滞后系统进行仿真分析,仿真结果表明基于自适应遗传算法的PID控制器具有更好的动态特性和控制效果,验证了该算法的有效性和可靠性。通过分析变风量空调系统的工作原理并结合系统辨识得出被控对象传递函数矩阵,通过前馈补偿方法,设计了变风量空调解耦器传递函数矩阵。在此基础上,设计了各个控制回路的PID控制器,并使用自适应遗传算法对PID控制器参数进行了整定。最后将自适应遗传算法PID控制器和基本遗传算法PID控制器分别对变风量空调系统的冷冻水流量-送风温度,VAVBOX风阀开度-房间温度,风机频率-风管静压这三个控制回路进行解耦控制;继而对三个耦合回路在Matlab/Simulink平台进行仿真,最后编写Labview+Matlab程序加载到变风量空调实验平台进行实验。仿真和实验结果都表明:自适应遗传算法相比较传统遗传算法在寻找最优化问题上的效率和准确性都有了大幅度的提高,减少了系统的超调量和调节时间,同时具有较强的抗干扰性和鲁棒性。