迭代学习控制可以解决具有重复运动性质的系统的轨迹跟踪问题或者抑制周期性干扰问题，是目前时变参数不确定非线性系统的主要控制方法之一。但是，当时变参数不确定非线性系统中含有时滞或者控制方向未知时，迭代学习控制的问题仅有少数人研究，研究结果也不太理想，特别是跟踪误差的一致收敛性问题还未解决。事实上，时滞现象和控制方向未知的现象在许多实际系统中都广泛存在。时滞会对系统的控制性能产生很大的影响，而控制方向未知会大大增加控制律设计的难度，因此，对它们的研究具有重要的理论价值和实际意义。本文研究了含有时变参数不确定的时滞非线性系统和控制方向未知系统的自适应迭代学习控制问题，取得了若干有意义的结果。一、时变参数不确定时滞系统的自适应迭代学习控制。通过使用参数分离技术处理时滞参数，提出了一种自适应迭代学习算法。传统的控制算法只能保证跟踪误差在迭代区间上点点收敛或者L2范数收敛。本文通过构造新的复合能量函数函数并使用新的分析方法，证明了跟踪误差能够在迭代区间上一致收敛于零。二、控制方向未知非线性系统的重复学习控制。此问题在系统含有不确定时变参数时，虽有少量研究，但是控制算法的一致收敛问题没有解决。本文针对一类含有未知时变参数并且控制方向未知的非线性系统，基于Nussbaum-type增益函数和一种新的复合能量函数，提出了一种自适应重复学习控制算法。这种新的复合能量函数的构造不同于以前，它不仅与当前次参数估计误差有关，还与前一次系统的参数估计误差相关，从而实现了在没有采用饱和控制的前提下，跟踪误差在重复区间上随着重复次数的增加能够一致收敛到零，突破了之前为了达到一致收敛一般需要使用饱和控制的限制。在此基础上，对原系统增加了未知定常时滞项，结合对时滞的处理方法和对控制方向未知问题的解决方案设计了一种自适应重复学习控制律。这些控制律都能保证在不使用饱和控制的前提下跟踪误差一致收敛到零，改进了已有的结果。三、船舶航向的自适应重复学习控制。作为实际应用，将设计的算法应用到同时含有未知时不变参数和未知时变参数的船舶不确定非线性系统中，用于解决控制方向未知的船舶航向控制问题。四、对本文提出的所有控制算法均使用Matlab进行了仿真。仿真结果证明了所提算法的有效性和可行性。