El modelo adaptativo a bordo es esencial para el control y diagnóstico basado en modelos del motor. Sin embargo, los métodos actuales, como los basados en Kalman y los impulsados por datos, no pueden satisfacer adecuadamente las demandas de estimación de rendimiento. Sus procesos de autoajuste conducen a un largo período de desajuste del modelo y, por lo tanto, degradan la calidad del control y diagnóstico, incluso causando fallos en el motor. Para superar esta desventaja, se propone un nuevo modelo adaptativo a bordo con capacidad de estimación rápida. El método propuesto emplea un modelo a nivel de componente como referencia e introduce algunos factores de escalado como ajustadores del modelo. Estos ajustadores se derivan de las mediciones y se definen para cuantificar las desviaciones características de los componentes del motor en una determinada condición de operación. Se introduce un algoritmo con función de memoria para almacenar las correlaciones entre los ajustadores y la condición de operación y, por lo tanto, predecir estos ajustadores de acuerdo con la condición de operación de las entradas. Al alimentar los ajustadores predichos al modelo de referencia, el rendimiento del motor puede estimarse rápidamente. Se implementan simulaciones para demostrar la efectividad del modelo propuesto. Los resultados muestran que no solo tiene una alta precisión de estimación en estados de operación estables, sino también un corto tiempo de respuesta dinámica y la capacidad de memoria para evitar procesos de autoajuste repetidos cuando varía el estado de operación del motor.