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针对一类具有外部有界噪声干扰的分数阶线性时滞系统,利用卷积的推广Young不等式,讨论了PD^α型分数阶迭代学习控制算法（FOILC）在Lebesgue-p（L^p）范数意义下的鲁棒性,获得其鲁棒收敛的条件。理论分析表明,若选取适当的学习增益矩阵,在系统受到外部有界噪声干扰时,随着迭代次数的增加,该算法能够保证系统的跟踪误差一致收敛有界。数值仿真验证了该算法的可行性和理论的正确性。