基于高阶内模的鲁棒迭代学习算法是一种先进的控制策略，旨在提升系统在重复任务中的学习能力和鲁棒性。该算法通过引入高阶内模结构，能够更有效地处理周期性参考信号和外部干扰，从而在迭代过程中逐步优化控制性能。与传统迭代学习控制方法相比，高阶内模的加入显著增强了系统对模型不确定性和环境变化的适应能力，确保在复杂工况下仍能保持稳定的收敛性。该算法广泛应用于工业自动化、机器人控制等领域，特别适用于需要高精度跟踪和重复操作的场景。