基于Lyapunov-like方法 提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设计. 针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统 设计鲁棒迭代学习控制器 但该方法不要求已知不确定特性的范数界. 针对参数化不确定非线性系统 设计自适应迭代学习控制器. 在系统满足有界输入有界状态 BIBS 假设条件及控制输入饱和限幅作用下 统一对上述三类系统进行分析. 理论分析结果表明 该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性 并且跟踪误差能够在整个作业区间上收敛到零 实现完全跟踪. 仿真验证了该算