连续工业在国民经济中起着中流砥柱的作用,连续工业生产过程的控制方法一直是国内外学者重点关注的研究问题。连续生产过程在稳定状态下的生产,实质上就是使系统保持稳定重复运行。迭代学习控制以其简单的算法形式和精确的跟踪效果受到了广泛的关注。本文主要围绕连续工业生产过程中的“重复性”结合“迭代学习控制”的思想,通过对连续工业生产过程进行人为周期划分,构造迭代学习控制所需的“迭代轴”,将迭代学习控制的方法应用到连续工业生产过程中,解决了连续工业生产控制过程中的模型建立和滞后问题,并通过理论推导和仿真,分别验证了该算法的可行性和有效性。主要研究成果如下：(1)分析和研究了连续工业生产过程的特点,阐述了连续工业生产过程中的重复信息；(2)将连续工业生产过程在形式上进行了周期划分,构造出了迭代学习控制所需的基本形式,结合连续工业生产过程中存在的时滞问题,确定了迭代学习控制的周期选取为系统的时滞时间；(3)通过理论构造,分析和推导,证明了连续工业生产过程迭代学习控制方法的收敛性,并通过仿真验证了方法的有效性；(4)分析了回转窑球团焙烧工艺和控制回路,将该方法应用到实际生产过程,进一步验证了方法的可行性和实用性。