【摘 要】
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时滞作为控制系统中普遍存在的一种现象，是由于信息的传递、测量等因素所导致的时间延迟而产生的，并且时滞特性常常会对控制系统的稳定性及系统性能指标产生严重影响，所以研究时滞系统的控制问题具有重要的理论意义和应用价值。迭代学习控制理论针对具有重复运动性质的被控对象，通过对被控对象进行控制尝试，以输出轨迹与期望轨迹的偏差来修正不理想的控制信号，产生新的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高，最终获得满意的跟
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时滞作为控制系统中普遍存在的一种现象，是由于信息的传递、测量等因素所导致的时间延迟而产生的，并且时滞特性常常会对控制系统的稳定性及系统性能指标产生严重影响，所以研究时滞系统的控制问题具有重要的理论意义和应用价值。
迭代学习控制理论针对具有重复运动性质的被控对象，通过对被控对象进行控制尝试，以输出轨迹与期望轨迹的偏差来修正不理想的控制信号，产生新的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高，最终获得满意的跟踪效果。因此，将迭代学习控制作为解决时滞系统控制问题的方法是可行的。本文针对一类具有相对阶的时滞系统，讨论了几种形式的迭代学习控制算法，给出其中几种学习系统的输出极限轨迹，以及这几类学习系统的输出收敛时的充分条件。本文主要研究内容如下：
(1)讨论具有相对阶和初始修正的时滞系统迭代学习控制算法，并给出这类学习系统的输出极限轨迹。理论分析与仿真结果表明，该学习算法可以在指定时刻之后实现对给定期望轨迹的完全跟踪。
(2)探讨具有相对阶的非线性时滞系统闭环迭代学习控制算法，并给出这类学习系统的输出极限轨迹。文中分别针对D型、PD型、PID型学习律以及带初始修正的D型学习律进行讨论。
(3)针对具有相对阶的非线性时滞系统，提出采样迭代学习控制算法，并证明了该算法的鲁棒收敛性。
(4)结合预期控制和迭代学习控制，提出具有相对阶的非线性时滞系统预期迭代学习控制算法，并证明了该算法的收敛性。
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