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分数阶微分方程将整数阶微分方程拓广到任意阶微分方程，逐渐发展成为微分方程的一个重要分支，尤其适合描述带记忆和遗传现象的物理和力学过程。迭代学习控制技术作为智能控制和数据驱动控制的分支，是能够实现有限区间上的完全跟踪的控制技术，在工程领域有着深刻的理论意义和诸多应用价值。 本文主要研究Riemann-Liouville分数阶微分系统的迭代学习控制问题。即针对给定的目标，设计合适的迭代学习控制律，不断修正输出信号与给定目标的偏差，实现有限时间多次运行的跟踪问题。 首先，我们研究带有初始状态偏移的非线性Riemann-Liouville分数阶微分系统，分别设计带有初始状态学习的P型学习律(0<α<1)和D型学习律(1<α<2)，综合运用Mittag-Leffler函数单调性和有界性、分数阶Gronwall不等式以及经典的压缩映射的方法，在Cγ,λ范数意义下，给出了若干充分条件确保系统在有限时间内跟踪误差收敛，并通过数值例子验证理论结果的有效性。其次，我们研究脉冲扰动下Riemann-Liouville分数阶微分系统的迭代学习控制问题，给出片段连续解的合理定义，运用压缩映射原理证明了解的存在唯一性。在此基础上，设计带有初态学习的P型学习律，运用脉冲分数阶Gronwall不等式等方法，在PCγ,λ范数意义下，给出充分条件确保具有初始状态偏移分数脉冲系统的跟踪误差收敛于零，并通过数值例子验证理论结果的有效性。 最后，我们运用延迟矩阵指数符号给出线性时滞系统非齐次问题解的具体表达式，通过设计P型和D型学习律，结合矩阵谱半径理论，并在Cλ范数意义下，实现了线性时滞控制系统对目标轨迹在有限时间内的跟踪。