Diseñar un control de aprendizaje iterativo óptimo es un gran desafío para sistemas dinámicos lineales y no lineales. Para sistemas tan complejos, el Control de Aprendizaje Iterativo Óptimo de Norma Estándar (NOILC) es una consideración importante. Este documento presenta una novedosa técnica de convergencia de error NOILC para un método discreto. El esfuerzo principal del controlador es converger el error de manera eficiente y rápida de una manera óptimamente exitosa. En este documento se propuso un nuevo algoritmo de aprendizaje iterativo basado en retroalimentación en relación a la fiabilidad contra interrupciones de entrada. La ilustración de las simulaciones autentica el proceso sugerido. El ejemplo numérico simulado en MATLAB@2019 y los resultados suavizados confirman la validación del algoritmo diseñado.