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为了抑制迭代方向上已知重复样式的非重复性输出扰动，提出了迭代学习控制（Iterative Learning Control，ILC）的分域算法。时间域内设计传统PID型迭代学习控制器，并且优化其参数；迭代域内利用内模原理抑制非重复性输出扰动，跟踪期望轨迹：利用加权思想将两者相结合，得到迭代学习控制器的分域设计算法。相对于已有算法，建立了针对一般扰动的设计框架，并且合理配置了算法的参数，使收敛速度及精度有所提高。仿真结果说明了该算法的有效性。