1.一种不确定性间歇过程的约束2D跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建二维状态空间模型，并将其转化为2D-FM模型，具体为：

1.1首先构建二维状态空间模型，由如下形式表示：n l

其中，t表示时间，k表示批次，x0,k为k批次运行时的初始条件；x(t,k)∈R ,y(t,k)∈R和u(t,k)∈Rm分别表示k批次t时刻的状态变量，输出变量和输入变量； 且A,B,C为适维常数矩阵；ΔA(t,k)表示系统内部不确定性且满足ΔA(t,k)＝EG(t,k)F，其中G(t,k)GT(t,k)≤I，{E,F}为适维常数矩阵，I为适维单位矩阵；w(t,k)表示未知的外部扰动；

1.2针对上述模型(1)，引入如下形式的迭代学习控制律：∑ilc:u(t,k)＝u(t,k-1)+r(t,k)(for u(t,0)＝0,t＝0,1,2,…,T)      (2)其中，u(t,0)表示迭代过程的初值，r(t,k)∈Rm为待确定的迭代学习更新律；本发明的控制目标是确定更新律r(t,k)，使其控制下的运行轨迹y(t,k)尽可能地跟踪上设定的轨迹yr(t)；

1.3定义输出误差：

e(t,k)＝y(t,k)-yr(t)                        (3)其中，yr(t)表示每一批次的设定轨迹；

1.4定义一个批次方向的误差函数：

δf(t,k)＝f(t,k)-f(t,k-1)                      (4)其中，f可为状态变量，输出变量或者未知的外部扰动；

1.5将构建的二维状态空间模型转化为2D-FM模型，对于模型(1)，由式(2)-(4)可得：其中

由此，可获得增广的2D-FM模型：

其中， C1＝[C  0],

步骤2、根据所得到的2D-FM模型设计出相应形式的控制律，具体为：

2.1设计如下的迭代学习控制律：

则闭环形式的2D-FM系统可表示为：

2.2用z(t+j|t,k),r(t+j|t,k),y(t+j|t,k)分别表示相应变量的预测值，上式(9)可重新写为：其中，j＝0,1,2...；

2.3考虑如下的性能指标：

其约束条件为：

其中，Q1,Q2∈R(n+l)×(n+l)，R∈Rm×m为给定的正定矩阵，正数rm＞0，δym＞0分别为更新律输入增量和输出变量的上界值；

2.4定义一个如下的Lyapunov函数：其中，P1＞0，P2＞0；

若要系统渐近稳定，则需满足下列条件：

2.5对上式从j＝0到∞求和，且有V[z(∞,k)]＝0或z(∞,k)＝0，P1+P2＜P，则：J∞(t,k)≤V[z(t,k)]＜z(t,k)TPz(t,k)≤γ                 (15)其中，γ为J∞(t,k)的上界值；

2.6将V[z(t,k)]＜z(t,k)TPz(t,k)≤γ写成LMI的形式：

2.7根据式(10)和(13)，式(14)可展开为：若要上式成立，则需有：

式(18)成立的等价条件为：

且伴有下列约束条件：

其中，P1,P2,P∈R(n+l)×(n+l)为对称正定矩阵，Y1,Y2∈Rm×(n+l)，X∈Rm×m和Z∈Rl×l为对称矩-1 -1阵，且γ＞0，μ＞0，η＞0，λ＞0，并定义S＝γP ， ε＝γ η，Yi＝HiS， i＝1,2，ε＝γ-1η；

2.8根据上述线性矩阵不等式约束(16)、(19)-(21)，可实时获得Y1，Y2和S，则所求的控制律r(t,k)增益为：H1＝Y1S-1＝γ-1Y1P,H2＝Y2S-1＝γ-1Y2P从而获得具有约束的控制律u(t,k)。