针对一类同时具有参数和非参数不确定性的高阶非线性系统,开发了一种自适应学习控制算法。 未知的时变参数是通过周期性重复学习策略估算的。 为了解决非参数不确定性,未知的周期性参考输入信号通过有限傅立叶级数和有界的截断误差之和扩展,可以通过估计其傅立叶系数来自适应学习。 引入了双曲函数以消除截断错误的影响。 通过构造类似Lyapunov的函数,我们证明了所有信号的有界性和跟踪误差的收敛性。 结果被推广到控制系数未知的非线性系统。 提供了两个仿真示例,以说明所提出的控制方案的有效性。