本文首先建立了集中空气调节系统性能仿真数学模型,利用matlab编写了空气处理机组的仿真软件,随后对空气处理机组进行了变工况性能分析。与此同时,鉴于对系统可靠性的需求,系统的故障诊断得到了高度重视,本文研究了神经网络BP在空调系统这方面的应用。系统研究主要有两部分组成,即系统仿真和系统故障诊断。空气处理机组仿真软件采用matlab 7.0在windowsXP环境下完成。故障诊断部分使用了三层BP网络计算模型。仿真部分分为八个软件模块,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。故障诊断部分采用三层BP网络来确定空调系统的5种常见故障。神经网络输入采用5维[0,1]区间的实数向量,中间层采用7个神经元,输出层用5个神经元表达5种故障。采用了无噪音和有噪音两种训练方法,两种方法中都使用随机产生的样本训练神经网络,经过训练的神经网络可以正确地诊断系统5种常见故障。