迭代学习控制(Iterative Learning Control,简称ILC)适用于具有重复特性的工业控制过程,可利用系统先前的控制经验和输出误差来修正当前的控制信号,使系统输出得以精确跟踪期望轨迹。但是实际系统中常存在非重复性的扰动,传统的迭代学习控制算法不能很好的对其加以抑制,因此本文针对迭代学习控制中的非重复扰动问题进行了研究,具体的研究工作如下：首先,介绍了迭代学习控制的理论知识,总结了迭代学习控制的发展历程、近年来国内外发展的现状及存在的问题；其次,为了使迭代学习控制具有更好的跟踪性能,提出了与前人不同的体系结构,即反馈控制器与迭代学习控制串行连接,分别分析了串、并行连接体系结构的性能,结果进行了比较,利用仿真实验验证了反馈控制器与迭代学习控制串行连接方式的有效性；再次,针对本文要解决的主要问题,即迭代学习控制中的非重复扰动问题,提出了基于扰动观测器的解决方案,介绍了扰动观测器的基本结构,分析了扰动观测器的性能、迭代学习控制的性能及两者结合的整体性能。总结出了在不影响系统稳定的前提下,扰动观测器可抑制非重复性的扰动,并通过几项仿真实验结果的比较验证了此结论；最后,设计基于扰动观测器的反馈控制器与迭代学习控制串行连接的方案,分析了系统的性能,证明了可以有效地提高系统的跟踪性能,抑制了迭代学习控制中的非重复扰动,仿真结果验证了其有效性。