El control de mezcla adaptativa (AMC) es un esquema de control recientemente desarrollado para plantas inciertas, donde la acción de control proveniente de un banco de controladores precomputados se mezcla en función de las estimaciones de parámetros generadas por un estimador de parámetros en línea. Aunque se ha demostrado analíticamente la estabilidad del esquema de control, también en presencia de errores de modelado y perturbaciones, su rendimiento transitorio puede ser sensible a las condiciones iniciales del estimador de parámetros. En particular, para algunas condiciones iniciales, las oscilaciones transitorias pueden no ser aceptables en aplicaciones prácticas. Con el fin de tener en cuenta tal fenómeno posible y mejorar la capacidad de aprendizaje del esquema adaptativo, en este artículo se desarrolla una nueva arquitectura de mezcla, que implica el uso de estimadores de parámetros paralelos, o multi-estimadores, cada uno trabajando en un pequeño subconjunto del conjunto de incertidumbre. Una lógica supervisora, que utiliza señales de rendimiento basadas en el error de estimación pasado y presente, selecciona la estimación de parámetros para determinar la mezcla de los controladores. Las propiedades de estabilidad y robustez del enfoque resultante, denominado control de mezcla adaptativa de multi-estimador (Multi-AMC), se establecen analíticamente. Además, simulaciones extensas demuestran que el esquema mejora el rendimiento transitorio del AMC original con un solo estimador. El esquema de control y el análisis se llevan a cabo en un marco de tiempo discreto, para facilitar la implementación del método en control digital.