分析了初始控制输入量对迭代学习控制稳定性和收敛速度的影响, 提出充分利用系统以往的控制经验来确
定迭代学习初始控制输入量的思想, 并给出3 类确定方法——线性加权法、拟合曲线法和智能化法. 对机器人对象的
仿真结果表明, 恰当地选取初始控制输入量, 可使系统以较小的误差对新任务进行跟踪, 进而减少迭代次数, 提高学
习控制的收敛速度, 增强对新环境、新任务的适应能力.