La maquinaria rotativa es el componente fundamental de casi todos los marcos industriales. Por lo tanto, la prognóstica y la gestión de la salud (PHM) han surgido como requisitos cruciales para gestionar y mantener eficazmente varios sistemas de manera oportuna. La falla por desbalance se ha reconocido como un factor significativo en el desarrollo de fallas en sistemas de rotor y cojinete, causando eventualmente fallos. Por lo tanto, es esencial monitorear el desbalance y mantenerlo dentro de límites aceptables para garantizar el correcto funcionamiento del sistema. La mayoría de los enfoques para el monitoreo del desbalance del rotor son basados en modelos en lugar de basados en datos debido a la escasez de datos con fallas. En un enfoque derivado basado en modelos, la identificación adecuada de los parámetros del modelo, por ejemplo, los parámetros del cojinete, siempre juega un papel muy crucial. No obstante, los parámetros del modelo identificados en su estado inicial inevitablemente se degradarán durante una operación a largo plazo debido al envejecimiento o cambios ambientales, de modo que ya no son representativos del sistema real. En este contexto, este artículo ofrece un enfoque adaptativo basado en modelos para la evaluación de fallas por desbalance que se desarrollan a lo largo de días en un modelo de rotor y cojinete. El modelo es adaptativo en el sentido de que ajusta automáticamente sus parámetros para que estén más alineados con el sistema real. Se utiliza un esquema de optimización por enjambre de partículas (PSO) en el proceso de identificación de parámetros. El residuo sirve como índice para iniciar el proceso adaptativo cuando es mayor que un porcentaje preestablecido. Los errores individuales de características funcionan como un indicador para determinar qué parámetros del cojinete necesitan ser reevaluados. Se utiliza un conjunto de datos operativos de 16 meses de una empresa petroquímica local para validar el enfoque. Se evalúa la tendencia de deterioro por desbalance y se valoran los resultados de la metodología adaptativa para mostrar su superioridad sobre la original. También se observa que la capacidad del modelo para anticipar el desbalance se mejora considerablemente con la estrategia adaptativa. Finalmente, se exploran futuros desbalances para mostrar su capacidad para soluciones de mantenimiento basadas en monitoreo continuo.