注塑成型过程是典型的间歇生产过程。它以顺序的操作步骤进行批量生产,其产品广泛应用于工业、农业、建筑、包装等领域。由于世界性的能源危机和塑料制品优良的物理化学性质,行业对塑料制品的需求量和质量要求逐渐提高,注塑成型受到越来越多的重视。传统的注塑成型过程中人工操作占很大比重,自动化水平普遍较低,因此,迫切需要运用先进的控制策略和优化方法来提高产品质量和生产效率。在注塑成型过程中,注射速度是决定注塑产品质量的关键因素,通过有效的方法对注射速度进行控制十分重要。注射过程具有非线性、时变、干扰和数学模型不确定等特点,采取传统的PID控制难以达到理想的控制效果,但预测控制对此却有其独特的控制优势;此外,注射过程又具有重复运行的特点,恰好与迭代学习控制的适用特征吻合。综合考虑以上因素,在对预测控制与迭代学习控制进行综合应用并加以改进的基础上,给出了一种模型预测迭代学习复合控制新算法,并研究了控制器的设计方案。同时,将迭代学习思想引入到预测步长的在线调整,根据迭代的历史信息调整预测步长,提出了预测步长的迭代学习方法。通过对机械臂的仿真研究,验证了该控制器的性能。最后,将本课题的研究结果应用于注塑机注射速度的控制,验证了此法的有效性,表明其控制性能更优于反馈-前馈迭代学习控制系统。