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迭代学习控制方法迭代学习控制方法是一种通过反复试验和调整参数来逐步优化系统性能的控制方法。
迭代学习控制方法可以应用于各种不确定性和非线性的系统中，通过不断学习和改进来逐步提高控制系统的性能。
迭代学习控制方法主要包括模型无关法和模型相关法两种类型。
模型无关法是指在系统没有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来直接改进控制系统的性能。
这种方法不需要系统的具体模型，只需要通过试验来收集系统的性能数据，通过试验数据来调整参数，并根据试验数据来改进控制策略。
模型无关法最大的优点是适合于复杂的非线性系统，但是其缺点是需要大量的试验数据和系统响应时间较长。
模型相关法是指在系统具有可用的数学模型时，通过试验和调整参数来优化控制系统的性能。
这种方法可以充分利用系统的数学模型来进行预测和优化，通过试验数据和模型预测来调整参数，并更新模型参数和控制策略。
模型相关法的优点是可以充分利用系统模型来进行预测和优化，系统响应时间较短，但是其缺点是对系统模型的准确性要求较高。
在迭代学习控制方法中，主要的算法包括模型参考自适应控制算法、增强型模型参考自适应控制算法和无模型自适应控制算法等。
模型参考自适应控制算法是最基本的迭代学习控制算法，其通过比较系统输出和参考模型输出的误差来调整参数，并更新控制策略。
增强型模型参考自适应控制算法在模型参考自适应控制算法的基础上加入了增益调整和鲁棒性改进等技术，以提高系统的稳定性和性能。
无模型自适应控制算法是一种不依赖数学模型的迭代学习控制算法，其通过试验数据和模型预测来调整参数，并逐步提高控制系统的性能。
迭代学习控制方法在各种控制系统中具有广泛的应用。
例如，在机器人控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高机器人的运动精度和轨迹跟踪性能。
在智能电网控制系统中，迭代学习控制方法可以通过试验和调整参数来提高电网的稳定性和负荷均衡性。
在医疗设备控制系统中，迭代学习控制方法可以通过不断试验和调整参数来提高设备的性能和治疗效果。
迭代学习控制方法
迭代学习控制方法是一种基于迭代更新的学习算法，通常用于解决复杂的控制问题。
这种方法通过反复调整控制策略，以逐渐逼近最优解。
迭代学习控制方法通常包括以下几个步骤：
1. 设定初始控制策略：首先需要确定一个初始的控制策略，这可以是随机生成的，也可以是基于经验或先验知识的策略。
2. 执行控制策略：使用当前的控制策略来执行控制动作，以获取系统的反馈。
3. 评估控制策略的性能：根据系统的反馈信息，评估当前控制策略的性能，通常使用某种性能指标来衡量。
4. 更新控制策略：根据评估的结果，对当前的控制策略进行调整和更新，以使性能指标得到改进。
5. 重复上述步骤：反复执行上述步骤，直到控制策略收敛到最优解或达到满意的性能水平。
迭代学习控制方法可以应用于各种控制问题，包括机器人控制、智能系统控制、自动驾驶等。
它通常基于强化学习、优化算法或进化算法等技术，能够在复杂的
环境中实现自适应和优化控制。
因此，迭代学习控制方法在实际应用中具有广泛的应用前景。
《迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》篇一一、引言随着机器人技术的不断发展，机械臂已经成为现代工业、医疗、航空航天等众多领域中不可或缺的重要设备。
然而，机械臂的精确控制一直是其应用中的关键问题。
迭代学习控制算法作为一种有效的控制策略，在机械臂的精确控制中发挥着重要作用。
本文将首先介绍迭代学习控制算法的基本原理和特点，然后详细探讨其在机械臂中的应用及其所取得的成果。
二、迭代学习控制算法的基本原理及特点迭代学习控制算法是一种基于迭代思想的优化控制方法，通过反复执行任务并学习控制策略来逐步提高控制精度。
其基本原理是将任务分解为多个迭代周期，每个周期内根据上一次迭代的控制结果和系统响应来调整控制策略，以达到更好的控制效果。
迭代学习控制算法具有以下特点：1. 简单易行：算法实现相对简单，不需要复杂的数学模型和计算过程。
2. 精度高：通过反复迭代和优化，可以逐步提高控制精度，满足高精度控制需求。
3. 鲁棒性强：对于系统参数变化和干扰具有较好的适应能力，具有较强的鲁棒性。
4. 适用于重复性任务：对于具有重复性的任务，迭代学习控制算法可以显著提高工作效率和控制精度。
三、迭代学习控制在机械臂中的应用机械臂作为一种典型的复杂系统，其精确控制一直是研究热点。
迭代学习控制在机械臂中的应用主要表现在以下几个方面：1. 轨迹跟踪控制：利用迭代学习控制算法对机械臂的轨迹进行精确跟踪，通过反复迭代和优化，逐步提高轨迹跟踪的精度和速度。
2. 力控制：针对机械臂在操作过程中需要施加的力进行精确控制，通过迭代学习控制算法调整力的大小和方向，以满足操作需求。
3. 姿态调整：针对机械臂的姿态进行调整，使其达到预定位置和姿态。
通过迭代学习控制算法对姿态进行调整和优化，提高姿态调整的精度和速度。
4. 适应性控制：针对不同环境和任务需求，通过迭代学习控制算法对机械臂进行适应性控制，使其能够适应各种复杂环境和工作需求。
四、应用成果及展望迭代学习控制在机械臂中的应用已经取得了显著的成果。
《迭代学习控制的初态和时滞研究》篇一摘要本文致力于探索迭代学习控制中初态和时滞因素对系统性能的影响。
通过分析初态对迭代学习控制算法的影响，以及时滞对迭代学习控制系统稳定性的作用，本文旨在为相关领域的研究提供理论依据和实际应用指导。
一、引言迭代学习控制是一种基于多次迭代过程优化控制的策略，在处理具有重复性质的控制系统问题中有着广泛的应用。
然而，初态和时滞等动态特性往往对迭代学习控制的效果产生重要影响。
因此，对这两大因素进行深入研究具有重要的现实意义。
二、迭代学习控制的初态研究1. 初态对迭代学习控制的影响初态是迭代学习控制过程中系统状态的起点，其选择直接影响到系统收敛的速度和精度。
当系统初态偏离最优状态时，迭代学习控制算法需要更多的迭代次数才能达到预期的控制效果。
因此，选择合适的初态对于提高迭代学习控制的性能至关重要。
2. 优化初态的策略与方法为了优化初态，研究者们提出了多种策略和方法。
其中包括基于优化算法的初态搜索、基于经验知识的初态设定以及基于自适应学习的初态调整等。
这些方法在不同程度上提高了迭代学习控制的性能，为实际系统的应用提供了有力支持。
三、迭代学习控制的时滞研究1. 时滞对迭代学习控制系统稳定性的影响时滞是系统中信息传递的延迟现象，对迭代学习控制系统的稳定性产生重要影响。
时滞可能导致系统在迭代过程中出现不稳定现象，甚至导致系统失控。
因此，研究时滞对迭代学习控制系统稳定性的作用机制具有重要意义。
2. 应对时滞的策略与方法为了克服时滞对迭代学习控制系统稳定性的影响，研究者们提出了一系列策略和方法。
其中包括基于预测模型的时滞补偿、基于鲁棒性设计的时滞抑制以及基于智能算法的时滞优化等。
这些方法在不同程度上提高了系统的稳定性，为实际系统的应用提供了可靠保障。
四、实验与分析为了验证初态和时滞对迭代学习控制的影响，我们设计了一系列实验。
通过改变系统的初态和时滞参数，观察系统性能的变化。
实验结果表明，合理的初态选择和时滞处理能够有效提高迭代学习控制的性能和稳定性。
如何使用伺服系统进行迭代学习控制伺服系统迭代学习控制是一种广泛应用于自动化领域的控制方法，它能够有效地提高系统在不断变化的工作环境下的控制性能。
本文将介绍如何使用伺服系统进行迭代学习控制，以及该方法的优势和应用范围。
一、伺服系统概述伺服系统是一种能够根据输入信号对输出进行精确控制的系统，广泛应用于工业生产和机器人等领域。
伺服系统通常由位置传感器、执行器、控制器和反馈回路等组成，通过控制器对执行器施加控制，从而实现对位置、速度和力等参数的精确控制。
二、迭代学习控制原理迭代学习控制是一种通过对系统进行多次迭代学习，不断优化控制器参数的方法。
其基本原理是通过比较期望输出与实际输出之间的误差，不断调整控制器的参数，使系统的控制性能逐渐提高。
具体而言，迭代学习控制可以分为两个主要步骤：学习阶段和控制阶段。
1. 学习阶段：在学习阶段，系统首先以一定的输入信号进行工作，根据反馈信号计算输出误差，并通过一定的学习算法对控制器的参数进行调整。
这样，系统就能够逐渐学习到工作环境的特性，并优化控制器的参数。
2. 控制阶段：在控制阶段，系统根据学习阶段得到的优化参数对输入信号进行控制，从而实现对输出的精确控制。
此时，系统已经通过学习阶段获取了工作环境的特性，并能够根据环境的变化自适应地调整控制器的参数，保持良好的控制性能。
三、伺服系统迭代学习控制的优势伺服系统迭代学习控制具有以下几个优势：1. 适应性强：伺服系统迭代学习控制能够根据工作环境的变化自适应地调整控制器的参数，使系统具有较强的适应性和鲁棒性。
2. 提高控制性能：通过多次迭代学习和调整，伺服系统能够不断优化控制器的参数，从而提高系统的控制精度和稳定性。
3. 降低成本：伺服系统迭代学习控制可以减少对传感器和执行器的依赖，降低系统的成本，并且能够在较小的控制误差范围内工作。
四、伺服系统迭代学习控制的应用范围伺服系统迭代学习控制在各种工业生产和自动化设备中具有广泛的应用。
迭代学习控制论文：迭代学习控制 PD型迭代学习控制指数变增益非重复性扰动扰动观测器收敛性【中文摘要】迭代学习控制(Iterative Learning Control,简称ILC)是近二十年发展起来的适应于具有重复特性的被控系统的一种新的智能控制方法。
其基本思想是利用系统输出误差和先前的控制经验来改进当前控制信号,使系统输出零误差的跟踪期望轨迹。
本文针对迭代学习控制过程中受到的非重复性扰动问题进行研究,在原有的迭代学习算法的基础上,改进建立了新的迭代学习控制算法来抑制非重复性干扰,并加以仿真验证了新学习律的有效性,增强了在实际装置上实验实用性。
本文先介绍了迭代学习控制的基本原理,深入分析了迭代学习控制的发展历程和存在的问题。
总结了迭代学习控制律及其各种分析方法,对不同的扰动误差类型分别进行分类仿真实验,通过仿真实验结果分析对比,总结迭代学习控制中扰动对控制系统性能的影响。
针对实际工业过程系统中存在非重复性干扰,在加权PD型迭代学习控制律的基础上,提出加权PD型指数变增益加速闭环迭代学习控制算法,采用改进的加权PD型指数变增益闭环算法,获得更为理想的系统输出,控制系统的动态性能得到改善。
证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差一致收敛到零。
仿真结果表明所提控制算法的有效性。
本文最后概述了扰动观测器,简化扰动观测器的结构,以离散形式分析其性能。
把扰动观测器和迭代学习控制结合,理论分析了结合后整体结构性能。
然后通过多种情况的仿真实验,得出迭代学习控制本身不能很好的抑制非重复性扰动,将扰动观测器和迭代学习控制结合后可以消除非重复性扰动引起的基准误差,通过仿真结果表明该方法学习效果良好。
证明了扰动观测器可有效地消除非重复性扰动。
综上所述,本文所提的两种迭代学习控制抑制非重复性扰动的方法,很大程度上抑制了非重复性扰动干扰,但还需要进行不断的深入研究。
例如,对系统的延时问题研究,对于系统参数未知的迭代学习控制的实际应用中,满足学习收敛条件的增益选取,使得收敛性条件始终成立有待进一步研究。
《迭代学习控制算法研究及在机械臂中的应用》篇一一、引言随着人工智能技术的飞速发展，机械臂已成为现代工业自动化领域中不可或缺的重要部分。
而如何有效控制机械臂的精度与速度，实现高精度的任务执行，是众多研究者关注的核心问题。
迭代学习控制算法（Iterative Learning Control, ILC）作为一类新型的优化控制算法，其能够通过反复迭代优化，实现快速、精确的机械臂运动控制。
本文旨在探讨迭代学习控制算法的原理及其实现在机械臂中的应用。
二、迭代学习控制算法原理迭代学习控制算法是一种在控制系统迭代过程中逐步逼近理想状态的方法。
它利用了迭代过程的历史信息，不断优化当前的控制输入，使得系统的输出逐步逼近预期的参考轨迹。
其主要思想是将控制问题分解为多个子问题，并在每个子问题上进行迭代优化。
迭代学习控制算法的核心包括以下几个方面：1. 初始化和模型建立：根据系统特性，建立系统的数学模型，并设定初始的控制器参数。
2. 迭代过程：通过比较系统实际输出与期望参考轨迹的差异，计算误差信号，并利用该误差信号对控制器参数进行更新。
3. 反馈与学习：将更新后的控制器参数应用于系统，再次观察系统输出与参考轨迹的差异，并继续进行迭代优化。
三、迭代学习控制在机械臂中的应用机械臂作为一种复杂的运动系统，其运动控制精度和速度直接影响到任务执行的效果。
迭代学习控制在机械臂中的应用，主要体现在以下几个方面：1. 轨迹跟踪：利用迭代学习控制算法，机械臂可以实现对期望轨迹的精确跟踪。
通过反复迭代优化，逐步减小实际轨迹与期望轨迹之间的误差，提高机械臂的运动精度。
2. 鲁棒性增强：迭代学习控制算法具有较好的鲁棒性，能够有效抑制系统受到的外部干扰和模型不确定性对机械臂运动的影响。
这使得机械臂在面对复杂、多变的工况时，仍能保持较高的运动精度和稳定性。
3. 节能优化：通过迭代学习控制算法，机械臂可以在满足任务需求的前提下，实现能耗的最小化。
这有助于提高机械臂的能效比，延长其使用寿命。
ilc算法matlab程序-回复什么是ILC算法？ILC，即迭代学习控制（Iterative Learning Control），是一种控制方法，通过多次迭代学习，逐渐提高控制系统的性能。
ILC算法是一种基于模型的反馈控制算法，它通过对多次执行相同任务的反馈数据进行学习，实现控制精度的提高。
ILC算法的核心思想是通过反复执行相同的任务，不断校正控制器参数，以减小系统的追踪误差。
每次执行完任务后，将实际输出与期望输出进行比较，得到误差信号。
然后，将这个误差信号与之前的误差信号进行叠加，并作为下一次控制器参数校正的依据。
如此循环迭代，直到控制系统收敛，达到期望的控制性能。
在ILC算法中，需要关注的主要有三个方面的问题：反馈控制策略、模型建模和收敛性分析。
首先，控制策略是制定ILC算法的关键因素之一。
常见的策略包括基于误差反馈和迭代学习法则的控制策略。
其中，基于误差反馈的策略是将当前周期的误差信号与之前周期的误差信号进行累积，从而得到新的控制量。
而迭代学习法则的策略是利用当前周期的误差信号和之前周期的控制量来进行参数调整。
选择合适的控制策略是实现优化性能的关键。
其次，模型建模也是ILC算法中的关键一环。
模型建模能够描述被控对象的特性，为参数优化提供依据。
通常情况下，可以通过系统辨识或者一些数学模型来实现模型建模。
模型建模的准确性对于算法的性能有很大的影响。
因此，在进行模型建模时，需要尽可能完整地考虑系统的动态特性。
最后，收敛性分析是衡量ILC算法性能的重要指标。
通过对该算法的收敛性进行分析，可以判断算法的稳定性和精度。
收敛性分析通常依赖于系统模型和反馈数据的特性，以及算法采用的控制策略。
通过合理的收敛性分析，可以指导参数的设定和算法的改进。
总之，ILC算法是一种通过多次迭代学习，逐渐提高控制系统性能的方法。
通过合理选择控制策略、精确建模系统模型和进行有效的收敛性分析，可以实现控制系统的优化，提高控制精度。
综述与评论迭代学习控制的研究及应用西安交通大学机械工程学院 李新忠 简林柯 何 1 前言迭代学习控制(Iterative Learning Control)顾名思义,就是通过反复的迭代修正达到某种控制目标的改善。
这一思想首先是由Uchiyam[1]提出的,由Arimoto等人加以完善[2],建立了实用算法,可以实现在给定的时间区段上对未和被控对象以任意精度跟踪一给定的期望轨迹。
无需辨识系统的参数,属于基于品质的自学习控制,特别适用于机器人等重复运动的场合。
它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。
由于迭代学习算法极为简单,又能解决如此复杂的问题,因而一经提出就引起人们的极大关注和兴趣。
许多学者从理论和应用方面作了大量的工作,得到了许多有益的结论[3][4]。
在国内,李士勇在教材〔5〕中较早提及学习控制,文献〔6～8〕从理论上对迭代学习控制作了较为详尽的研究,给出了新的迭代学习算法和稳定性、收敛性条件,为学习控制的进一步推广应用奠定了必要的理论基础。
2 迭代学习控制的基本原理对于一类具有较强非线性耦合和较高位置重复精度的动力学系统,例如工业机器人系统的控制,已有了变结构控制非线性反馈、分解运动及自适应控制等多种方法,然而都存在一定的不足,如要求精确的数学模型或者运算复杂,在这种情况下发展了迭代学习控制。
迭代学习控制过程原理见图1。
考虑如下非线性系统:x k(t)=f(x k,u k,t)(1)y k(t)=g(x k,u k,t)(2) k是迭代循环次数,如果满足:①每次运行时间间隔为T②其望输出y d(t)是预先给定的,且是t∈〔0,T〕域内的函数;③每次运行前,初始状态x k(0)相同且在期望轨迹上;④每次运行的输出y k(t)均可测,误差信号e k(t)=y d (t)-y k(t);⑤系统的动力学结构在每次运行中保持不变;⑥下一次运行的给定控制量u k+1(t)满足如下递推规律:u K+1(t)=F〔u k(t),e k(t),γ〕,γ为系数。
迭代学习控制 1、前言
迭代学习控制（Iterative Learning Control ，简称ILC ）是指不断重复一个同样的轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法[1]。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
最初的学习控制-迭代学习控制（ILC ），由日本学者首倡于1978年。
不像其他的的控制方法从线性受控对象起步，迭代学习控制开门见山就把非线性系统作为研究对象，且要在有限区间[0,T]上实现输出完全追踪的控制任务。
这里完全追踪（perfect tracking ）指系统的输出自始至终，无论是暂态还是稳态，都和目标轨道保持一致。
显然，迭代学习控制的起点要比其它控制方法高出一截可是，从二十年的发展历程看，起点过高也有不利的一面：发展空间不足以及难以和主流控制方法相融合。
而事实上，只要任务是可重复的，或系统干扰是周期性的，都可用ILC 来解决实际问题。
从迭代学习控制方法的产生至今已有二十多年的历史它已经发展成为智能控制领域的一个新的发展方向，它的研究对那些有着非线性、强耦合、难以建模以及高精度轨迹控制的问题有非常重要的意义。
迭代学习控制适用于具有重复运动性质的被控系统，它的目标是实现有线区间上的完全跟踪任务。
它通过对被控系统进行控制尝试，以输出信号与给定目标的偏差修正不理想的控制信号，使得系统的跟踪性能得以提高。
迭代学习控制的研究对具有较强的非线性耦合、较高的位置重复精度、难以建模和高精度轨迹跟踪控制要求的动力学系统有着非常重要的意义。
2、迭代学习控制的原理
设被控对象的动态过程为： )),(),(()(.t t u t x f t x =，)),(),(()(t t u t x g t y = （1） 式中，Y m n R u R y R x ∈∈∈,,分别为系统的状态，输出和输入变量，()()⋅⋅g f ,为适当维数的向量函数，其结构与参数均未知。
若期望控制()t u d 存在，则迭代学习控制的目标为：给定期望输出()t y d 和每次运行的初始状态()0k x ，要求在给定时间[]T t ,0∈内，按照一定的学习控制算法通过多次的重复运行，使控制输入()()t u t u d k →，而系统输出()()t y t y d k →第k 次运行时，式（1）表示为： )),(),(()(.t t u t x f t x k k k =，)),(),(()(t t u t x g t y k k k = （2）
跟踪误差为：
()()()t y t y t e k d k -= （3）
迭代学习控制可分为开环学习和闭环学习。
开环学习控制的方法是：第k+1次的控制等于第k 次控制再加上第k 次输出误差的校正项，即
()()()t e t u L t u k k k ,)(1=+ （4）
闭环学习策略是：取第K+1次运行的误差作为学习的修正项，即
()()()t e t u L t u k k k 11,)(++= （5）
式中，L 为线性或非线性算子。
迭代学习控制的基本结构如图（1）所示
()t k u ()t y k ()t y d
()t e k
()t u k 1+
图1、迭代学习控制系统模型
图1中，系统输入为()t u 、输出为()t y ，系统的期望输入()t y d ，下标k 表示迭代运算的次数，即使得在时间[]T t ,0∈内，系统控制输入()()t u t u d k →，系统的输出()()t y t y d k →。
所得的误差()t e k 经过迭代学习律得出下次的控制输入()t u k 1+并存入控制存储记忆单元，到下次控制时再调用。
在每次迭代运算后，需要检验停止条件。
若停止条件满足，则停止迭代计算[2]。
3、迭代学习控制算法
Arimoto 等首先给出了线性时变连续系统的D 型迭代学习控制律 ()()()t e t u t u k k k .1Γ+=+ （6） 式中，Γ为常数增益矩阵。
在D 型算法的基础上，相继出现了P 型、PI 型、PO 型迭代学习控制律。
从一般意义上来看它们都是PID 型迭代学习控制律的特殊形式。
PID 迭代学习控制律表示为 ()()()()()dt t e t e t e t u t u k k k k k ⎰+Φ+Γ+=+10.1ψ （7） 式中，ψ,,ΦΓ为学习增益矩阵。
算法中的误差信息使用称为开环迭代学习控制，如果使用则称为闭环迭代学习控制，如果同时使用则称为开闭环迭代学习控制。
此外，还有高阶迭代学习控制算法、最优迭代学习控制算法、遗忘因子迭代学习控制算法和反馈-前馈迭代学习控制算法等。
4、迭代学习控制的关键技术
4.1 迭代学习控制的稳定性和收敛性
稳定性与收敛性问题是研究当学习律与被控系统满足什么条件时，迭代学习控制过程才是稳定收敛的。
算法的稳定性保证了随着学习次数的增加，控制系统控制输入 被控系统 期望输出 迭代学习
控制器
不发散，但是，对于学习控制系统而言，仅仅稳定是没有实际意义的，只有使学习过程收敛到真值，才能保证得到的控制为某种意义下最优的控制。
收敛是对学习控制的最基本的要求，多数学者在提出新的学习律的同时，基于被控对象的一些假设，给出了收敛的条件。
例如，Arimoto在最初提出PID型学习控制律时，仅针对线性系统在D型学习律下的稳定性和收敛条件作了证明。
4.2 迭代学习控制的初值问题
迭代学习控制的初值问题是迭代学习系统的基本问题之一。
在设计迭代学习系统时，为保证系统收敛性，往往要求每次迭代开始时刻的迭代初值与期望初值一致。
然而，在实际场合，在迭代时难免存在着迭代初值与期望初值不一致的现象。
因此，研究任意初值条件下迭代学习系统设计方法是十分重要的[3]。
目前关于初值问题的研究成果集中于压缩映射方法，常用的方法有：基于PD学习律，在固定初态下，这种根轨迹能够保证极限轨迹沿时间轴趋于零；含平均算子的学习律；带初值脉冲作用的学习律，其中脉冲作用可以克服任意初值误差，实现从零时刻开始的完全跟踪；以及初值修正作用，提出的学习律实现从预先指定时刻起的完全跟踪，初始修正作用的值是有限的，因而克服了初值脉冲作用的缺陷。
目前已提出的迭代学习控制算法大多数要求被控系统每次运行时的初始状态在期望轨迹对应的初始状态上，当系统的初始状态不在期望轨迹上，而在期望轨迹的某一很小的邻域内时，通常把这类问题归结为学习控制的鲁棒性问题研究。
4.3 迭代学习控制的鲁棒性问题
由于开环迭代学习控制算法只利用了系统前次运行的信息，所以对不可重复的干扰不具有鲁棒性，对被控对象无镇定作用，在学习过程中即使学习律满足收敛条件也有可能产生很大的跟踪误差；而闭环迭代学习控制算法只利用了系统当前运行的信息，反馈增益必须大，才能精确的跟踪期望轨迹，但实现中由于执行器饱和等因素，使得高增益反馈失去意义[1]。
所以从控制信息的使用方面看，两者都存在一些缺陷[1]。
为了增强迭代学习控制系统的鲁棒性，常用的方法有：在开环PID型迭代学习器的基础上引入一PID反馈控制器，构成反馈-前馈迭代学习控制系统。
4.4 迭代学习控制的速度问题
在迭代学习算法研究中，其收敛条件基本上都是在学习次数∞
k下给出
→
的。
而在实际应用场合，学习次数∞
k显然是没有任何实际意义的。
因此，
→
如何使迭代学习过程更快地收敛于期望值是迭代学习控制研究中的另一个重要问题。
迭代学习控制本质上是一种前馈控制技术，大部分学习律尽管证明了学习收敛的充分条件，但收敛速度还是很慢。
可利用多次学习过程中得到的知识来改进后续学习过程的速度，例如，采用高阶迭代控制算法、带遗忘因子的学习律、利用当前项或反馈配置等方法来构造学习律，可使收敛速度大大加快。
5、总结
由于迭代学习控制模拟了人脑学习和自我调节的功能，因而是一种典型的智能控制方法。
经历了三十多年的发展，迭代学习控制已成为智能控制中具有严格数学描述的一个分支。
目前,迭代学习控制在学习算法、收敛性、鲁棒性、学习速度及工程应用研究上取得了很大的进展。
但是，由于系统类型和控制形式的多样性，造成所设计学习控制算法具有很大的局限性。
迭代学习控制理论还处于发展和完善阶段，存在诸多问题待解决，这也是研究的目标和方向。
