变风量空调系统具有非线性、多变量、强耦合及时变等特点,所以变风量空调控制系统的设计和运行的难度比定风量空调系统要大。变风量空调系统凭借节能、舒适的优势越来越成为市场的主流。鉴于这种形势,有关变风量空调系统的研究也越来越得到人们的重视,目前,变风量空调系统的研究主要集中在稳定运行和节能研究两个方面。本文以变风量空调系统工程设计实例为基础,分析变风量空调系统控制所涉及到的内容以及控制理论在实际工程应用中所面临的问题,从两方面提出对变风量空调系统的控制进行优化。对于室内温度的控制,由于空调房间是一个多干扰、大惯性、高度非线性的系统,传统的PID控制不但在控制精度、灵敏度以及系统稳定性上存在不足,而且能耗比较大。本文提出基于BP神经网络自校正PID的控制方案,BP神经网络通过在线自学习,不断的整定PID参数,使其达到某种程度的最优,更有效的对室内温度进行控制。通过对空调房间的建模以及MATLAB仿真结果来看,BP神经网络PID控制比单纯的BP神经网络控制或PID控制系统更稳定,超调量更小,更适合应用于复杂的空调系统控制中。对于变风量空调空气处理机组,由于其包含的控制子系统较多,而且各个子系统之间或多或少存在耦合作用,严重时可能会导致整个控制系统不能稳定的运行。本文针对空气处理机组的送风温度与送风管道静压两个耦合被控对象提出了基于前馈补偿方法的解耦控制方案,并对两个耦合子系统进行了建模和MATLAB仿真研究,仿真结果令人满意,验证了文中提出的解耦控制策略的可行性和有效性,为变风量空调系统的整体稳定运行和今后在工程实践中的应用奠定了理论基础。