在一些化工间歇如注塑机注塑速度控制过程中,通常需要在有限的运行时间内执行一些重复性操作,近年来如何利用系统重复运行的信息改善系统性能的控制问题引起了广泛关注。迭代学习控制是有效解决此类控制问题的方法之一,其关键思想是通过先前批次的误差信息不断优化控制输入从而实现高精度跟踪的控制目的。针对实际生产中常见的状态时滞系统,本文进一步考虑系统运行中存在的不确定性对跟踪性能的影响,通过建立状态时滞不确定模型,展开迭代学习控制器的设计和系统的稳定性问题研究。本文主要在有限频域范围内对状态时滞不确定系统进行迭代学习控制器的设计,通常系统工作在一定的频率范围,在讨论系统的稳定性问题时,合理的利用其频率特性将有助于改善系统性能并降低系统的保守性,因此,在有限频域范围内对状态时滞不确定系统的研究具有一定的理论和实践意义。本文在线性重复过程模型和重复过程稳定性理论框架的理论基础上,基于广义Kalman-Yakubovich-Popov（KYP）引理讨论了系统在有限频域范围的稳定性问题,并给出系统在线性矩阵不等式约束下的误差单调收敛条件,主要研究内容如下（1）针对一类多状态时滞不确定离散系统,在有限频域范围内设计一种PD型迭代学习控制器。通过定义系统的跟踪误差设计PD型控制律,并获得系统沿批次方向的跟踪误差传递函数。将传递函数拆分后获得一组并联的重复过程模型,因此,系统的稳定性问题转换为并联重复过程的稳定性问题,实现在有限频域范围内讨论系统稳定性的目的,基于重复过程的稳定性结论给出标称系统和不确定系统误差单调收敛的线性矩阵不等式。最后,通过数值仿真及与P、D型算法对比,验证提出的PD型算法的有效性。（2）针对一类具有非重复扰动的状态时滞不确定系统,结合状态反馈和P型控制设计迭代学习控制律。分别考虑重复性扰动和非重复性扰动对系统的影响,在有限频域范围内设计迭代学习控制器,基于广义KYP引理讨论了具有重复性扰动的状态时滞不确定系统的稳定性条件,基于提升技术和鲁棒技术实现在有限频域范围内设计的控制目的,并给出系统满足鲁棒衰减抑制指标和跟踪误差单调收敛的充分条件。最后,通过对注塑机注塑速度进行控制,验证提出算法的有效性。（3）针对一类状态时滞不确定系统,提出一种高阶型迭代学习控制器。系统的迭代学习控制律由状态反馈和先前多个批次运行的跟踪误差信息构成,获得非单元存储的重复过程模型。通过提升技术将系统转换为单元存储的重复过程模型。基于广义KYP引理实现在频域范围内稳定性分析的目的,并给出时滞标称系统和时滞不确定系统误差单调收敛的充分条件。最后,以注塑过程为模型分别设计不同阶次的迭代学习控制器,对系统采用不同的控制律时的跟踪性能进行分析。