DATA-DRIVEN AND TEMPERATURE-CYCLES BASED REMAINING USEFUL LIFE ESTIMATION OF AN ELECTRONIC DEVICE

A method for estimation of remaining useful life or state of health of an electronic device, such as a battery, the method comprising the steps of: estimating state of charge (SoC) of the electronic device based on measured voltage, and/or current, and/or cell temperature using a machine learning state of charge estimation model;5estimating an accumulated damage in the electronic device based on the output of the machine learning state of charge estimation model and a machine learning incremental damage model, wherein the machine learning incremental damage model is trained with laboratory data and real life and/or field operation data from the electronic device itself and/or from similar electronic devices; and based on the accumulated damage, 10estimating the remaining useful life or the state of health of the electronic device. L'invention concerne un procédé d'estimation de la durée de vie utile restante ou de l'état de santé d'un dispositif électronique, tel qu'une batterie, le procédé comprenant les étapes consistant à : estimer un état de charge (SoC) du dispositif électronique sur la base d'une tension mesurée et/ou d'un courant et/ou d'une température de cellule à l'aide d'un état d'apprentissage automatique du modèle d'estimation de charge ; estimer un dommage cumulé dans le dispositif électronique sur la base de la sortie de l'état d'apprentissage automatique du modèle d'estimation de charge et d'un modèle de dommage incrémentiel d'apprentissage automatique, le modèle de dommage incrémentiel d'apprentissage automatique étant entraîné avec des données de laboratoire et des données de vie réelle et/ou de fonctionnement sur le terrain provenant du dispositif électronique lui-même et/ou de dispositifs électroniques similaires ; et sur la base des dommages cumulés, estimer la durée de vie utile restante ou l'état de santé du dispositif électronique.