1.一种机械臂系统的二重相位超前补偿迭代学习控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立二重相位超前补偿迭代学习律，设定机械臂系统模型中的迭代输入、输出、系统模型输出的迭代学习控制跟踪误差容许精度、最大相位超前补偿阶次、二重相位超前补偿初始阶次以及迭代学习控制的学习增益；

S2：根据机械臂系统模型的收敛条件确定二重相位超前补偿阶次，再根据二重相位超前补偿阶次的取值确定二重相位超前补偿阶次的修正值；

S3：计算z域超前相位补偿误差的逆变换，并将其代入二重相位超前补偿迭代学习律，得到再一次迭代时系统输入；

S4：将第再一次系统输入加载到机械臂系统模型得到相应的系统输出，并计算迭代学习控制跟踪误差，同时判断迭代学习控制跟踪误差是否达到迭代学习控制跟踪误差容许精度，如果达到，则停止迭代，否则进行下一轮迭代，转向步骤S3。

2.根据权利要求1所述的一种机械臂系统的二重相位超前补偿迭代学习控制方法，其特征在于，所述二重相位超前补偿迭代学习律为：uk+1(n)＝uk(n)+Lek(n+γ)+Lβek(n)，γ∈[0，p]，其中，[γ]表示对γ取整，γ为相位超前补偿阶次；p∈R+为最大相位超前补偿阶次，z＝ejωT为复数变量(j为虚数单位，ω为频率，T为采样周期)，n∈[0，N]是系统运行时间索引，k为迭代次数，uk+1(n)和uk(n)分别为第k+1次和k次系统迭代运行的输入，L为ILC学习增益，Lek(n+γ)+Lβek(n)项为二重超前相位补偿误差项，β为相位超前补偿阶次的修正量；

3.根据权利要求2所述的一种机械臂系统的二重相位超前补偿迭代学习控制方法，其特征在于，所述机械臂系统模型为：其中，n∈[0，N]是系统运行时间索引，k是迭代次数，xk(n)，uk(n)，yk(n)分别表示系统第k次迭代时系统状态，输入和输出，wk(n)表示系统第k次迭代时的随机扰动；A，B，C均为系统矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种机械臂系统的二重相位超前补偿迭代学习控制方法，其特征在于，所述机械臂系统模型的收敛条件为：|1-LC(zI-A)-1B(eγ+β)|＜1，

jωT

其中z＝e 为复数变量，j为虚数单位，ω为频率，T为采样周期，ω∈[0，π/T)。

5.根据权利要求3所述的一种机械臂系统的二重相位超前补偿迭代学习控制方法，其特征在于，迭代学习控制跟踪误差为：ek(n)＝yk(n)-yk+1(n)

表示第k次迭代的机械臂系统模型运行的迭代学习跟踪误差。