摘　　　要：針對一類非線性帶擾動系統提出了高階ＰＩＤ采樣迭代學習控制算法，討論了高階算法的收斂性問題以及該算法的優勢與缺陷。與傳統的證明方法不同，利用泰勒級數展開法證明了被控對象在輸入干擾和輸出測量噪聲均有界的情況下，高階ＰＩＤ采樣迭代學習控制算法的收斂性，并且得出了收斂條件。由于收斂條件中沒有積分項，因此更加利于分析計算。與傳統的一階采樣迭代學習控制算法相比，高階采樣迭代學習控制算法由于利用了更多先前的控制信息而能使被控對象的實際輸出更加接近理想輸出。給...