Se diseña un esquema de control iterativo por aprendizaje (ILC) para una clase de sistemas dinámicos no lineales de tiempo discreto con parámetros y dirección de control desconocidos que varían con la iteración. Los parámetros variables en la iteración se describen mediante un modelo interno de alto orden (HOIM) de forma que los parámetros desconocidos en la iteración actual son una combinación lineal de las contrapartidas en las iteraciones anteriores. En el marco del ILC, la condición de convergencia del aprendizaje se deduce mediante un análisis riguroso. Se demuestra que la ley ILC adaptativa puede lograr un seguimiento perfecto del estado del sistema en presencia de parámetros que varían con la iteración y una dirección de control desconocida. La eficacia del esquema de control propuesto se verifica mediante simulaciones.