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分析了初始控制量对迭代学习控制（ILC）算法收敛速度及跟踪精度的影响，为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能，提出了一种基于T—s模糊模型的ILC算法初始控制量确定方法。利用模糊系统理论对未知非线性对象进行离线逆建模，实现对象逆模型参数化，根据模糊逆模型求得任意期望轨迹下的初始控制量，将其作为ILC算法的理想初始控制量进行送代学习。倒立摆系统仿真实验表明，算法能快速跟踪上设定点，与任意选取初始控制量相比能有效减少迭代次数，提高跟踪精度，具有更好的动态性能。