一种基于FIR滤波的鲁棒逆模型学习增益设计方法，属于超精密运动控制领域。鲁棒逆模型迭代学习控制的目标是，通过伺服误差学习不断提升运动系统的伺服精度，其学习增益由闭环系统标称模型的逆低通滤波器H(z)和时间超前环节z^τ三部分串联组成；所述方法采用具有线性相移特性的FIR低通滤波器替代现有技术中的传统低通滤波器，并通过补偿FIR低通滤波器的线性相移实现零相位滤波。本发明公开方法中FIR低通滤波器通过设计可以直接实现规定的阻带起始频率和阻带衰减，时间超前补偿数量可以直接通过计算得到，并可在更大频率范围实现零相位滤波，克服了参数整定的盲目性，可有效保证实际应用中达到预期补偿效果。