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在迭代学习控制中，算法的控制增益对跟踪效果以及收敛速度有着重要影响。在分析目前迭代学习控制算法的增益设计问题的基础上，提出了具有影响函数的迭代学习控制算法。该算法考虑了以前时刻控制信息对当前控制量的不同程度影响，构成了非线性控制律。进而针对具有时滞的线性离散时变系统，应用2D理论对其进行了收敛性分析，由于采用了以往更多的有效系统信息，使控制收敛速度更快，控制效果更佳，通过示例仿真验证了这个结论。