数控技术是机械行业实现加工专一化、集成化的关键技术,对现代国民经济建设具有重要的影响。随着国家产业结构的调整,数控机床更多的被人们应用到重复性、大批量的生产场合中,但是传统重复不变的机床加工方式存在着成品率和加工效率低等问题,迭代学习算法可以提高机床重复、大批量加工时的加工质量和效率。本课题结合数控技术特点,设计了一种基于修改参考输入的数控系统迭代学习控制系统。本论文基于数控加工的特点设计了一套完整的数控机床自学习方案。深入探究了机床加工重复性相关因素以及机床轴跟踪误差的来源与组成,对三环运动控制策略及运动控制系统中常用滤波器和滤波形式进行了系统研究,并结合数控系统特点选择了独立性较好、应用最简单的修改参考输入形式的迭代学习算法作为机床学习算法,并通过研究确定了机床运行具体代码的加工重复性和滤波模块是将该迭代学习算法成功应用到机床的关键,并基于此设计了一套完整的机床自学习方案,包括机床重复性验证、机床初步学习、零相位滤波、机床最终学习四个模块,最终在实际机床平台对自学习方案进行了实验验证。本论文以实际的数控机床控制为基础,相较于已有的迭代学习算法的研究更加注重数控加工自身特点和学习算法的实用性,并在实际数控系统驱动的XY机械运动平台上成功应用了学习算法,在不改变平台振动情况的前提下最终将蝴蝶轨迹的单轴的跟随误差减小到了原有误差的40%。