El uso del control basado en Observador de Perturbaciones (DOB) es ampliamente utilizado para estabilizar el campo electromagnético en cavidades de radiofrecuencia superconductoras con el fin de facilitar la aceleración del haz en aceleradores de partículas. Las perturbaciones repetitivas como la carga del haz y el desintonizado de cavidades por la fuerza de Lorentz son compensadas mediante el control DOB, y su supresión se ve mejorada a través de la incorporación de un esquema de aprendizaje en el observador de perturbaciones convencional. Este artículo evaluó el rendimiento de un observador de perturbaciones basado en aprendizaje para compensar la carga del haz y el desintonizado de cavidades en cavidades de radiofrecuencia superconductoras pulsadas y propone modificaciones para una mejor estabilidad del campo. Se simuló un modelo de banda base de cavidad superconductora para el modo TM en Matlab/Simulink con un pulso de haz trapezoidal como perturbación de entrada y diferentes valores de desintonizado de cavidad para analizar el rendimiento de los controladores. Las simulaciones se realizaron para múltiples anchos de banda de filtro de observador para evaluar el rendimiento del observador de perturbaciones basado en aprendizaje bajo incertidumbres del modelo de planta y diferentes valores de desintonizado. Los resultados demuestran que el observador de perturbaciones basado en aprendizaje logra una convergencia más rápida a la entrada de referencia y menores errores de seguimiento durante la parte plana del pulso de voltaje en comparación con el control de observador de perturbaciones convencional.