Las máquinas rotativas suelen estar equipadas con sensores de vibración en la ubicación de los rodamientos y la información de estos sensores se utiliza para el monitoreo de condiciones. Instalar sensores adicionales puede no ser posible debido a limitaciones de instalación y costos. Por lo tanto, la condición interna de las máquinas puede ser difícil de evaluar. Este estudio presenta un análisis numérico y experimental sobre el caso de un rotor soportado por cuatro rodamientos de elementos rodantes (REB). Así, el estudio se asemeja a un complejo escenario industrial de múltiples fallas en la vida real: la falta de información, las incertidumbres y las no linealidades aumentan la complejidad general del sistema. El estudio proporciona una metodología para modelar y analizar sistemas complicados sin información previa. Primero, los parámetros del modelo desconocidos del sistema se aproximan utilizando datos de medición y el modelo linealizado. Posteriormente, se aplica el Filtro de Kalman sin ruido (UKF) a la estimación de las características de vibración en ubicaciones no medidas. Como resultado, la estimación de las características de vibración no medidas tiene un razonable acuerdo con el movimiento del rotor, y los resultados estimados están dentro de un intervalo de confianza del 95%. La metodología propuesta puede considerarse un método de aprendizaje por transferencia que puede ser utilizado en otros problemas de identificación en el campo de la maquinaria rotativa.