La gestión de pronósticos y salud (PHM) ha surgido como un enfoque esencial para mejorar la seguridad, fiabilidad y mantenibilidad de las estructuras compuestas. Sin embargo, persiste un obstáculo en la estimación del estado de daño y la predicción de la vida útil debido a entradas desconocidas. Por lo tanto, se propone un marco basado en un filtro de Kalman de auto-calibración para la predicción de la vida residual, que involucra elementos de entrada desconocidos en el modelo de evolución del daño por fatiga y emplea datos de monitoreo de salud para estimarlos y compensarlos. Combinado con el umbral de fallo estructural variable en el tiempo, se predice la vida útil restante (RUL) de los laminados compuestos sometidos a carga por fatiga, proporcionando una solución novedosa al problema de las entradas desconocidas en PHM. Los resultados de la simulación demuestran que el método desarrollado puede estimar bien el estado de degradación del rendimiento, y su precisión en la predicción de RUL está dentro del 5% con entradas desconocidas existentes, como daños por impacto externo.