广义系统又称为广义状态空间系统,是客观系统的一种自然表示,它可以用来描述系统的更多性能特征,在许多实际的系统模型中大量出现。它是处理多目标、多维数和多层次大规模复杂系统的一个重要工具。与正常系统相比,广义系统在结构上更复杂,在研究上更富有挑战性,并更具有普遍性和代表性。在电力系统、经济系统、决策理论、电子网络等领域都得到较广泛的应用。学习是人类的智能行为之一,迭代学习控制则是现代控制理论中发展起来的一个重要方法,它具有记忆特性和修正策略,不依赖于动态系统的精确数学模型,适用对象是诸如工业机器人那样具有重复运动性质的被控系统。目标是实现有限时间区间上的完全跟踪任务,通过对被控对象进行控制尝试,根据已有的重复跟踪信息,修正不理想的控制信号,从而产生新的控制输入,逐步提高系统的跟踪性能。然而将这一重要控制方法应用于广义系统上的研究相对较少,且主要集中于广义连续时间系统。本学位论文将重点研究几类广义系统的迭代学习控制算法以及与此相关的问题,主要创新点为:1.离散时间广义系统的普通控制理论及其发展为我们所熟知,并且已经趋于成熟。在本学位论文中,基于离散时间广义系统广泛的应用背景,在广义连续时间系统迭代学习控制问题的基础上,将结论拓展到离散时间广义系统。考虑一类PD型迭代学习控制律,使得系统在有限时间区间内能够跟踪到期望轨迹,并给出保证系统输出收敛到期望轨迹的充分条件,最后进行算例仿真验证结果的有效性和可行性,丰富并发展广义系统的迭代学习控制理论研究。2.脉冲控制系统广泛应用在现代科技各领域的实际问题中。目前,对脉冲微分方程解的存在性、稳定性、周期性、等做了很多研究。对于脉冲系统而言,迭代学习控制是一个有效且可行的控制策略。本学位论文在脉冲系统研究基础上对广义脉冲系统的迭代学习控制问题作进一步的研究和分析,并在广义系统的迭代学习控制算法基础上给出适用于广义脉冲系统的迭代学习控制算法,获得保证系统输出收敛到期望输出的充分性条件,提高并改善系统的跟踪性能,使得系统在有限时间区间内收敛到期望轨迹。3.分数阶微分方程把传统整数阶微分方程的阶次推广到分数甚至复数领域,因而分数阶微积分极大地拓展了传统微积分的概念。在分数阶微分系统解的存在唯一性条件下,对广义分数阶系统的迭代学习控制问题进行研究,采用分数阶迭代学习控制算法,使得系统获得更优越的跟踪性能。接下来给出系统输出误差收敛的充分条件,并作出理论分析,最后用数值算例验证结果的有效性。4.非线性是在实际工程中广泛存在且是不可避免的,在某种程度上,非线性现象是反映出非线性系统运动本质的一类现象。对于非线性系统来说一般采用等效线性化方法,主要用于分析非线性程度较低的非线性系统。其实质是把非线性问题近似地加以线性化,然后去解决已线性化的问题。在本学位论文中,将针对一类广义非线性脉冲系统和一类广义非线性分数阶系统来研究其迭代学习控制问题,给出系统输出误差信号和迭代学习控制算法的收敛条件,证明算法的收敛性,并用数值仿真验证结果的正确性和有效性。最后对全文工作进行总结,并指出下一步的研究方向。