Los motores aéreos enfrentan severos desafíos de disponibilidad y fiabilidad en la operación creciente, y los métodos tradicionales de diagnóstico de filtrado de trayectoria de gas tienen limitaciones restringidas por diversos factores, como la fuerte no linealidad del sistema y la falta de información crítica de sensores. En este artículo se propone un método basado en el modelo inverso aerotérmico (AIM) para mejorar la precisión de adaptación y la velocidad de respuesta de estimación dinámica de diagnóstico de fallos. Se utilizan mecanismos termodinámicos para desarrollar el AIM, y se diseñan factores de escalado para ser calculados de manera iterativa en presencia de corrección de mediciones. Además, el método propuesto se implementa en combinación con la compensación del filtro no lineal para la estimación en tiempo real de parámetros de salud bajo la hipótesis de reducción de dimensionalidad estimada. Las simulaciones que involucraron conjuntos de datos experimentales revelaron que el error simulado promedio máximo disminuyó del 13.73% al 0.46% a través de la adaptación. También se mostró que el tiempo de convergencia estimado dinámicamente del método de diagnóstico mejorado alcanzó una disminución promedio de 2.183 s sin divergencia en comparación con el método de diagnóstico tradicional. Este artículo demuestra que el método propuesto tiene la capacidad de generalizar enfoques de adaptación de motores aéreos y lograr estimaciones imparciales con rápida convergencia en técnicas de diagnóstico de rendimiento.