对于机械臂等重复操作的系统经常需要在有限时间内完成轨迹跟踪任务,而迭代学习控制是解决此类控制工程问题的有效方法之一。在研究迭代学习控制的过程中,非线性、时滞和不确定等因素给迭代学习控制算法设计带来了难度,因此需要在系统中考虑这些因素的影响,尤其是在系统中考虑不确定的存在,可以更为真实的描述实际系统参数的变化与各种干扰的影响。本文主要针对两类不确定性进行讨论,一类是系统中存在多胞型不确定性,另一类是系统中存在范数不确定性。同时由于实际系统大多工作在有限频域范围内,因此考虑在有限频域范围内讨论系统稳定性可以很好的降低系统的保守性。本文基于重复过程的稳定性理论分别针对线性离散不确定系统和非线性不确定系统分别讨论了迭代学习控制的有限频域和可靠稳定性问题,论文的研究内容如下:(1)针对存在多胞不确定性的系统,考虑系统中含有多个状态时滞的情况,通过设计静态迭代学习控制器,将系统转换成等价重复过程,讨论系统沿时间轴和批次轴的稳定性,并利用重复过程的稳定性判据和Kalman-Yakubovich-Popov(KYP)引理给出系统在有限频域范围内稳定的充分条件,最后利用仿真验证了有限频域设计算法的可行性。(2)在静态迭代学习控制方法的研究基础上,进一步设计动态迭代学习控制器将系统转换为存在多时滞的多胞不确定性重复过程,通过线性矩阵不等式的形式给出系统分别在高频、中频和低频范围内的稳定条件,同时保证系统在多时滞情况下的跟踪性能,最后通过仿真验证了动态迭代学习控制方法的有效性,改善了系统跟踪误差的收敛速度。(3)研究了一类存在范数不确定性以及状态时滞的线性离散系统的迭代学习控制问题,在有限频域范围内设计Proportional Differential(PD)型迭代学习控制器,将所研究的系统转换成两个子系统的并联形式,然后通过KYP引理讨论系统在有限频域范围内的稳定性条件,最终通过仿真验证所提PD型迭代学习控制律的有效性,进一步提升了系统的动态性能。(4)研究了一类范数不确定性离散非线性重复过程在执行器存在未知故障情况下的迭代学习容错控制问题。通过设计迭代学习容错控制律,以及定义基于批次轴和时间轴的混合Lyapunov函数,分别讨论了系统正常及存在故障情况下的稳定性,并以线性矩阵不等式形式给出鲁棒容错控制器存在的充分条件,最后将该方法应用于单杆机械手系统仿真验证了所提容错控制方法的有效性。