本发明属于状态估计技术领域，具体公开了一种基于迭代学习估计器抑制未知周期性干扰的状态估计方法。该方法考虑的非线性系统更加贴合现实中的工业系统，其最终的界与周期性干扰无关，因此，本发明所提迭代学习估计器能够完美抑制周期性干扰的影响，并且本发明给出了迭代学习估计器在满足给定的性能指标下具体的设计过程，相较于无设计过程的其他方法能够使得估计误差系统更快收敛。此外，本发明还提出了一种新的累加和型事件触发机制，该事件触发机制是根据系统的周期性特性设计而出，以贴合由于周期性干扰所给系统带来的周期性特性的同时，并能使得性能指标和通信资源能更好地达到一个动态的权衡，因而也更能满足实际工业的应用需求。