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对于实际工业过程系统中存在的非重复性干扰，传统的PD型迭代学习控制不能很好地加以抑制。为此，提出加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法。通过采集非重复性扰动信号，将其转化为设定值阶跃变化的序列，并采用改进的加权PD型指数变增益闭环算法，消除非重复性干扰，从而获得更为理想的系统输出，使控制系统的动态性能得到改善。算法研究表明，当迭代次数趋于无穷时，跟踪误差一致收敛到零。系统仿真验证了所提控制算法的有效性。