集中空调系统的设计经常是根据最不利的室内热湿负荷和室外设计参数进行的。但是由于平时最不利的室内热湿负荷和室外设计参数很少出现,集中空调在运行过程中往往达不到最大负荷,所以需要根据室内外相关参数和实际负荷对集中空调进行调节。因此,在空调空间负荷和外界环境动态变化的条件下,可通过对集中空调系统全局优化控制以确保系统可靠运行,且使满足室内环境热舒适性要求的代价最小。集中空调系统全局优化节能研究涉及到集中空调系统的具体构成、能耗设备模型、控制系统组成,优化控制算法等内容。本文针对集中空调系统进行递阶稳态优化节能控制研究。首先,本文介绍了研究的实验平台——变风量(VAV)集中空调系统,包括实验系统的整体软硬件平台及各子系统的功能设计。同时,针对集中空调系统的各个子系统,通过拟合的方法建立了各子系统的能耗模型。并且为了解系统特性,有助于节能优化控制,在实测的基础上对集中空调系统的各个调节装置进行了特性分析。其次,为确保集中空调系统在进入稳态阶段之前具有良好的动态性能,本文针对集中空调系统各个子系统,通过系统辨识的方法建立了各子系统的动态模型,并针对不同子系统的具体特点,确定了不同的控制算法。具体的控制算法包括无模型自适应控制MFAC(model free adaptive control)、PID控制和单神经元PID控制。其中,MFAC是首次被引入集中空调系统中用于其大滞后子系统的控制和不同耦合系统之间的解耦。同时,研究了MFAC对不确定性系统的控制效果。并针对MFAC控制参数尚无系统的确定方法的情况,实现了基于单纯形的MFAC控制参数的优化。第三,结合大系统理论和集中空调系统的特点,确定了分解集中空调大系统的方法——基于实际系统结构的分解,并对其进行了分解。同时,确定了稳态优化运行的协调方法——具有全局反馈的关联平衡法(IBMF)。并根据本研究所确定的集中空调大系统稳态辨识的方法——分散辨识方法,辨识了集中空调各子系统的稳态模型。第四,为进一步提高集中空调负荷预测的精度,在现有空调负荷方法的基础上,针对有限项预测方法的组合,提出了基于残差修正的动态的集中空调负荷预测的方法,预测效果良好。最后,本文利用分散辨识方法建立了集中空调各子系统稳态模型,还建立了集中空调系统的全局稳态优化模型。针对集中空调的夏季工况以及空调系统优化过程中的“维数灾”问题,利用具有全局反馈的关联平衡法(IBMF,Interaction Balance Method with Feedbacak),对集中空调系统进行了递阶稳态优化节能控制。结果表明:采用全局优化策略能够很好解决集中空调全局系统的控制和优化问题,具有一定的应用价值。