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针对线性时不变离散系统的跟踪问题提出一种高阶参数优化迭代学习控制算法.该算法通过建立考虑了多次迭代误差影响的参数优化目标函数,求解得出优化后的时变学习增益参数.从理论上证明了：对于线性离散时不变系统,该算法在被控对象不满足正定性的松弛条件下仍可保证跟踪误差单调收敛于零.同时,采用之前多次迭代信息的高阶算法具有更好的收敛性和鲁棒性.最后利用一个仿真实例验证了算法的有效性.