Para lograr el seguimiento de alto rendimiento del par de carga de un sistema de simulador de carga dinámica eléctrica con ruidos de medición aleatorios y fuertes perturbaciones de posición, en este documento se propone un algoritmo de control iterativo de tipo PD con ganancias de aprendizaje adaptativas. Con el principio de análisis del sistema, se establece un modelo de espacio de estados discreto no lineal. Las ganancias de aprendizaje adaptativas se utilizan para suprimir los efectos de las perturbaciones periódicas y los ruidos de medición aleatorios en el rendimiento del seguimiento del par de carga. Se diseña un controlador de retroalimentación PD tradicional en paralelo con el ILC propuesto para estabilizar el sistema y hacer que el ILC converja rápidamente. El análisis de convergencia del método de control propuesto garantiza la estabilidad del sistema. En comparación con las ganancias de aprendizaje fijas, los resultados experimentales muestran que el método de control propuesto tiene un mejor rendimiento de seguimiento del par de carga y puede suprimir efectivamente los efectos adversos de las perturbaciones periódicas y aperiódicas en la precisión del seguimiento.