时域线性迭代学习控制器的设计往往会导致过冲现象，即学习过程中跟踪误差的变化趋势为“收敛—发散—收敛”，而不是实际工程中期望的单调收敛。频域设计法可得到单调收敛的学习过程，但收敛性充分条件很难在所有频率内得到保证。本文讨论迭代学习控制器的频域设计方法，旨在拓宽系统的可学习频带，使得期望轨迹的大部分频率信号在可学习频带之内，保证误差收敛到工程允许的范围内，并将该方法应用于超高速注塑机注射速度的分级控制中，通过Matlab仿真验证了结果的有效性。论文取得了以下主要研究结果： (1)考虑连续不确定系统具干扰抑制的鲁棒迭代学习控制，证明了误差收敛条件和系统鲁棒性能条件的等价性，给出性能权重函数截止频率的选取准则，并结合鲁棒控制理论求解满足要求的控制器。 (2)考虑离散预期学习控制的频域设计，由两个设计参数——超前步长和学习增益得到收敛性条件，针对最小相位系统，分两步独立设计参数，通过与传统P型，D型学习控制的仿真比较验证了该方法的有效性和鲁棒性。 (3)基于频域分析的基础，提出了利用颠倒序列输入产生相角超前的离散零相位学习控制设计方法，在迭代学习控制系统中引入最佳相位超前，即能精确补偿系统的相角滞后。通过对象或其模型获得期望的相位超前保证跟踪误差的单调收敛，该控制器对系统建模的较大不确定性具鲁棒性。 (4)针对多输入多输出时不变系统，提出离散净系统逆学习控制