学习控制是一种 通过模拟人类良好的调节控制机能来实现对装置或系统的控制的智能系统。它是一种自动控制系统，能够在运行过程中逐步获得受控过程及环境的非预知信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值、分类、决策和不断改善系统品质。

学习控制的主要特点包括：

自适应性：

学习控制系统能够根据系统的实际运行情况和外部环境的变化，自动调整控制策略，以达到更好的控制效果。

积累经验：

系统通过重复输入信号，并从外部校正该系统，从而使系统对特定输入具有特定响应，积累控制经验。

优化算法：

学习控制通常结合优化技术，如遗传算法、神经网络、模糊逻辑等，以实现快速、高效、全局化的控制。

迭代学习：

某些学习控制方法，如迭代学习控制，通过多次训练从经验中学习，达到有效控制的目的。

学习控制在多个领域有广泛应用，例如：

发动机控制：通过学习空燃比控制，提高控制精度。

机器人控制：在非线性机器人系统中，通过迭代学习控制实现跟踪控制。

教育学习：在教育和学习过程中，个体能够自发地对自己的学习进行监控、调节及控制管理。

总之，学习控制是一种模拟人类调节控制机能的智能系统，通过自适应、积累经验、优化算法和迭代学习等方法，实现对装置或系统的有效控制。