一种自整定非线性迭代学习控制方法，属于超精密运动控制领域。所述方法的主要特征在于在已有鲁棒逆模型迭代学习控制方法的学习增益中额外添加一个自整定非线性学习系数。本发明相对于现有技术的有益效果为：对比鲁棒逆模型迭代学习控制方法，本发明公开方法能够更好地抑制非重复性误差的累积；对比卡尔曼滤波迭代学习控制方法，本发明公开方法中的非线性学习系数与误差相关，提升了学习效率；另外，对比传统非线性迭代学习方法，本发明公开方法采用自整定方法确定噪声‑不确定性的联合定界，避免了定界过高或过低引起的控制性能下降的问题。