Los modelos cero-dimensionales basados en la descripción del proceso termo-gas-dinámico se utilizan ampliamente en el diseño de motores y sus sistemas de control y diagnóstico. Los modelos son sometidos a un procedimiento de identificación para acercar sus salidas lo más posible a los datos experimentales y evaluar la salud del motor. Este artículo tiene como objetivo mejorar la estabilidad de la identificación del modelo del motor cuando el número de parámetros medidos es pequeño y su error de medición no es negligible. El método propuesto para la estimación de los parámetros de los componentes del motor, basado en la identificación multicriterio, proporciona estimaciones estables y sus intervalos de confianza dentro de los errores de medición conocidos. La información a priori sobre el motor, sus parámetros y rendimiento se utiliza directamente en el procedimiento de identificación regularizada. La base matemática para este enfoque es la teoría de conjuntos difusos. La síntesis de funciones objetivo y las posteriores convoluciones escalares de estas funciones se utilizan para estimar los parámetros de los componentes del camino de gas. Una comparación con métodos tradicionales mostró que la principal ventaja del enfoque propuesto es la alta estabilidad de la estimación en condiciones de incertidumbre paramétrica. La regularización reduce la dispersión, excluye soluciones incorrectas que no corresponden a las suposiciones a priori y también ayuda a implementar el análisis del camino de gas con un número limitado de parámetros medidos. El método puede ser utilizado para ajustar modelos termodinámicos a datos experimentales, análisis del camino de gas y adaptar modelos dinámicos a las necesidades del sistema de control del motor.