近年来,随着人民生活水平的稳步提高,空调的广泛使用,装饰大量使用以及房间的密闭性加强,室内环境污染急剧增加,对人体产生严重危害,随之而来的室内健康问题也变的突出,室内空气质量问题已经成为环境领域质量的一个热点问题。传统方法通过继续增大新风量改善室内空气品质,虽然提高了空气质量,但经济性和舒适性都很差,已经无法满足越来越高的生活品质需求。本文在介绍等离子空气净化器的基础上,重点介绍了实际应用,针对空气净化器系统非线性、大迟延、大惯性等特点,分析了现有的控制方法在控制中存在的问题,将神经网络与预测控制相结合直接应用于空气净化控制系统,其中预测部分采用在工程上易于实现,算法简单,计算量较少,鲁棒性强的动态矩阵控制(DMC)。神经网络选择误差反向传播神经网络( BP)。该方法克服了传统控制方法控制对大迟延大惯性对象调节品质差、抗干扰性弱的缺点,有效的补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性。工程实例表明,该算法具有优良的控制性能,有利于工程实现,节能效果显著。采用面向对象的编程语言Visual Basic混合Matlab开发了系统管理应用软件,实现了数据的存储和历史数据的查询以及报表的预览和打印,并通过历史数据的对比实现了报警功能。通过试用,极大的提高管理效率和排查故障的能力,为运行管理中的节能奠定了基础。