本文在现有的智能住宅的产品基础上,分析了智能住宅在国内外的发展现状和趋势。同时,指出了由于目前价格问题是限制智能住宅产品在国内推广的主要原因。为此,本课题分析了智能住宅控制器的功能后,提出了一种新型的住宅控制器的设计思路,在实现住宅控制器的基本功能的基础上,最大程度地减少成本。本文选用了以电力线作为智能住宅控制器之间的通信介质,并选取了基于DTMF编码的电力线载波通信方式。这样一方面不必另外布线,可以利用住宅内已有的照明电力线路;另一方面采用这种编码方式完全可以满足家庭控制系统中传输控制信号的要求。本文重点设计了电力线载波通信的硬件结构和软件程序流程的设计过程,以及相应的防干扰措施。本文设计了一种基于Elman神经网络的空调最佳起停控制算法,不仅减少智能住宅中系统设置的复杂性,还达到了节能的效果。在住宅智能控制系统的基础上,以两级优先级的方式来控制空调:手动方式为第一优先级;在无手动控制的情况下,节点控制器按照控制算法实行自动控制。这样既减少了用户繁琐的系统设置操作,增加了智能住宅产品的通用性,又可以在满足舒适性的前提下最大程度地达到节能的效果。最后本文提出了基于Elman神经网络的空调最佳起停控制算法的基本思想。通过遗传算法来优化Elman神经网络的初始权值阀值,并将训练好的网络用于空调的控制。同时结合空调房间的数学模型,在Simulink环境下建立了整个系统的模型,并通过系统仿真验证了这一方法的可行性。