随着社会的进步,人们对物质生活的要求也不断提高,因此中央空调进入千家万户已是个必然的趋势。由于先前的技术限制,个人家庭采用中央空调系统是十分耗费能源的。但是随着科技的飞速发展,中央空调系统的控制技术也逐步发展到成熟。首先,在阅读了大量国内外参考文献的基础上,综述了中央空调空气处理系统的发展和研究现状,阐述了中央空调系统的预测控制方法与应用神经网络进行模型辨识算法。其次,介绍了中央空调系统尤其是空气处理系统的结构与原理。中央空调系统是通过主机产生冷、热源,再由连接管道将冷、热源送到各个末端以实现制冷或者制热目的。所以在集成式中央空调系统中可以针对房间的实际需求控制空调系统：使用某个房间开该处的空调,消耗这部分的电能,这样大大降低了能源的浪费。然后,针对中央空调空气处理单元的非线性、大滞后、多扰动的系统特性,结合预测控制方法对其进行控制,该算法在近几年研究中逐渐成熟并较为普遍的应用于工业过程领域。同时采用神经网络辨识方法,就其在对非线性系统、复杂系统模型辨识时模拟效果准确,鲁棒性强等优点,建立神经网络模型并将其作为预测控制的预测模型。最后,应用现有的研华工控机控制模拟实验平台对模拟的房间温度、湿度、送风量及风阀阀门开度电信号等数据进行采集,并由神经网络辨识出具有很强的抗扰动能力的被控对象系统模型。然后根据预测控制中滚动优化计算性能指标得出最适宜的控制输出变量。最终根据递推迭代方法,预测出未来控制输出值及预测输出。将控制策略在matlab环境下仿真,并将结果与经典控制策略相比,基于神经网络模型的预测控制的控制方法,控制精度更高、鲁棒性更强、控制效果更佳。