Los motores de combustión interna de los UAVs de larga duración están optimizados para cruceros, por lo que son propensos al sobrecalentamiento durante los ascensos, cuando aumentan las solicitudes de potencia. Para contrarrestar este fenómeno, se suele operar con maniobras de ascenso escalonado, pero las solicitudes de alta potencia intermitentes generan ciclos repetidos de calentamiento-enfriamiento, que, a lo largo de múltiples misiones, pueden promover la fatiga térmica, la degradación del rendimiento y la falla. Este artículo trata sobre el desarrollo de un monitoreo basado en modelos de la temperatura de la culata del motor de dos tiempos empleado en un UAV ligero de ala fija de larga duración, que combina un modelo térmico 0D derivado de principios físicos con un filtro de Kalman extendido capaz de estimar la temperatura de la culata en condiciones degradadas. Los parámetros del modelo dinámico, referidos como condición nominal, se definen a través de una optimización por enjambre de partículas, minimizando el error cuadrático medio de temperatura entre los datos de vuelo simulados y experimentales (obteniendo errores medios y máximos inferiores al 3% y 10%, respectivamente). El modelo validado se utiliza en un filtro de Kalman extendido basado en condiciones, que se diferencia de uno convencional por un término de corrección en la predicción de secciones, aprovechado como síntoma de degradación, basado en la desviación de la derivada del estado del modelo con respecto a la medición real. El algoritmo de monitoreo, que se puede ejecutar en tiempo real y es capaz de identificar degradaciones incipientes del flujo térmico, demuestra su aplicabilidad para diagnósticos en línea y propósitos de mantenimiento predictivo.