集中空调系统，一般是按不保证50小时负荷进行设计的。但是，没有经过调试的空调系统不能保证系统的正常运行。为了确保集中空调系统的稳定性和可靠性，系统的调节和控制非常重要，需要模拟系统能够给出精确数据和准确的指令。本文首先建立了集中空气调节系统的数学模型，利用Matlab编写了空气处理机组的仿真软件，随后对空调机组进行了变工况研究和理论分析。与此同时，鉴于对系统稳定性的需求，系统的故障诊断得到了高度的重视，本文研究了神经网络BP在空调系统这方面的应用。 系统主要由两部分组成，即仿真和故障诊断系统。空气处理机组仿真软件采用Matlab7.0在WindowsXP环境下完成。故障分析部分使用了三层BP网络计算模型。文中还介绍了人工神经网络的基本原理。 仿真部分分为8个软件模块，分别实现了对风机、过滤器、混合段、表冷器、加湿段、房间、阀门、管道的仿真。故障分析部分采用三层BP网络来确定空调系统的9种常见故障。神经网络输入采用11维[0，1]区间的实数向量，中间层采用7个神经元，输出层用9个神经元表达9种故障。实现了无噪音和有噪音两种训练方法，两种方法中都采用随机产生的样本训练神经网络，经过训练可以正确地预测各种故障。