在迭代学习控制系统中,非重复性干扰是普遍存在的,而采用常规的迭代学习控制算法难以应对这种不利影响,会使系统的跟踪轨迹具有基线误差,因此就需要对系统沿迭代方向的鲁棒控制设计问题进行研究。本文主要针对非重复性干扰对系统的不利影响,设计新的控制结构,对非重复性干扰进行消除或抑制,使系统具有较强的鲁棒性,并且同时保证系统具有好的跟踪性能。本文综述了迭代学习控制的研究现状和存在的问题,针对具有重复性的一种工业对象——离散重复过程,利用K.L.Moore提出的迭代方向分析方法和离散重复过程的反馈控制器设计方法,设计非单存储控制器来跟踪迭代变化参考信号,同时利用内模原理确保系统沿时间轴获得完美的跟踪和沿迭代轴渐近收敛跟踪。在系统存在迭代变化性干扰的情况下,深入研究了基于自适应逆控制的扰动消除器的工作原理,在对象参数未知和发生迭代变化时,引入参数估计自适应控制的思想,提出基于系统辨识的离线和在线建立对象模型和对象逆模型,构造扰动消除器,再设计基于内膜原理的自适应迭代学习控制器,将两者结合,建立新的控制结构,并保证系统的稳定性和误差收敛性。再通过加入不同类型的迭代变化性干扰,进行MATLAB仿真实验。最终得出采用这种新的控制结构能有效消除非重复性干扰,同时确保系统的跟踪性能。