中央空调是智能建筑中重要的组成部分，随着我国经济的快速发展和人们的生活水平不断提高，中央空调的使用越来越普遍。然而，目前中央空调系统的控制器大多采用传统的PID和模糊控制算法，控制器难以取得满意的控制效果。因此，研究更为合理的控制策略，提高控制器的控制性能，对提供舒适的空调环境和降低空调能耗都具有重要的现实价值。由于中央空调系统是一个非线性、时变、滞后的复杂系统，常规PID控制器不能达到理想的控制效果。神经网络是在模拟人脑思维方式的基础上发展起来的，具有很强的并行处理、非线性逼近和自学习能力；模糊控制善于逻辑推理和知识表达，能模仿人的推理和决策。因此，本文利用神经网络和模糊控制各自的优点，采用模糊神经网络和PID控制相结合的控制策略设计了一种模糊神经网络PID控制器。另外，针对模糊神经网络PID控制器存在难于选取合理的隶属度函数中心值、宽度值以及网络连接权值的问题，采用了二阶振荡粒子群算法对模糊神经网络PID控制器的参数进行优化。仿真结果表明，本文设计的模糊神经网络PID控制器能显著提高空调系统的稳定性和可靠性。为了提高空调控制器的控制效果，本文在采用FPAA芯片实现常规PID控制器的基础上，通过离线调整PID三个参数增量的方法来实现模糊神经网络PID控制器，实验结果表明，此方法设计的模糊神经网络PID控制器不仅结构简单，且对空调系统具有良好的控制性能。