迭代学习控制赋能分数阶非线性系统：收敛性与鲁棒性的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，分数阶非线性系统广泛存在于众多实际应用场景中。从复杂的物理系统到精密的工程设备，从生物医学模型到经济金融动态，分数阶非线性系统的身影无处不在。以电路系统为例，随着电子技术的不断发展，电路中的元件特性愈发复杂，传统的整数阶模型已难以精确描述其行为，分数阶模型能够更准确地刻画电路中电容、电感等元件的非理想特性以及信号传输过程中的复杂现象，从而为电路设计与优化提供更坚实的理论基础。在机械工程领域，对于一些具有复杂动力学特性的机械系统，如振动系统、机器人关节运动等，分数阶非线性模型可以