Se propone una red neuronal consciente del cambio de dominio para estimar masas desbalanceadas en ejes rotativos bajo condiciones operativas variables. El modelo utiliza la discrepancia media máxima para alinear las representaciones de características entre diferentes dominios operacionales, mejorando la precisión de la predicción cuando los comportamientos del sistema difieren de las condiciones de entrenamiento. Los resultados muestran su efectividad en aplicaciones de monitoreo de salud estructural donde las discrepancias de dominio son desconocidas o no consideradas.