1.一种双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：定义初始量，第一个卡尔曼滤波估计协方差矩阵P、第二个卡尔曼滤波估计协方差矩阵PP，参数向量Para，所述参数向量Para＝[y1,y2,y3,y4]，第一个卡尔曼滤波传感器方差R、第二个卡尔曼滤波传感器方差RR，过程噪声q，额定容量QT，计数k，权重L和初始SOC0；

步骤二：读取第k组电池数据，k＝1,2,3…，所述电池数据包括端电压、电流、温度、内阻中的一个或多个的组合；

步骤三：将第k组数据和初始开路电压f(SOC0)，代入离线OCV模型估算开路电压E_OCV；

所述初始开路电压f(SOC0)通过初始SOC0查SOC‑OCV关系获得；

步骤四：将第k组数据、初始开路电压f(SOC0)和估算的开路电压E_OCV，代入在线端电压模型估算端电压E_U0；

步骤五：对所述在线端电压模型的四个参数[y1,y2,y3,y4]求偏导得到雅可比矩阵H；

步骤六：根据P矩阵、传感器方程R和H矩阵计算卡尔曼增益K；

步骤七：更新P矩阵和参数向量Para；

步骤八：将第k组数据、初始开路电压f(SOC0)和步骤七更新的参数向量Para，代入在线OCV模型估算开路电压S_OCV；

步骤九：根据第k组电流和初始SOC0，采用电流积分法和查SOC‑OCV关系法计算开路电压Ah_OCV；

步骤十：对所述在线OCV模型的初始开路电压f(SOC0)求导得到雅可比矩阵F，对SOC‑OCV关系求导得到雅可比矩阵h；

步骤十一：根据矩阵F、h、q、RR计算估计协方差矩阵PP和卡尔曼增益G；

步骤十二：更新协方差矩阵PP和S_OCV；

步骤十三：对Ah_OCV和更新后的S_OCV加权获得最终OCV；

步骤十四：将最终OCV查OCV‑SOC关系获得SOC值，并赋值SOC0＝SOC，即用SOC值更新SOC0；

转步骤二，如此循环往复，并在每次循环时对k累加1，完成对电池SOC实时估算。

2.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤一定义初始量中P矩阵定义为4×4单位矩阵，定义PP＝1，参数向量Para初始定义为零向量；根据工程经验定义R,RR,q∈(0,0.1)，计数k＝1，SOC0∈(0,100％)。

3.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤二中电池数据为端电压U0、电流I和温度T。

4.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤三离线OCV模型通过估算方程(1)和(2)估算开路电压E_OCV：P2＝U0‑k3I‑k4I|I|,充电:I＞0,放电:I＜0          (1)其中，U0是端电压、I是电流、T是温度、f(SOC0)是初始SOC0查SOC‑OCV关系得到的初始开路电压；P2、b、c是中间变量；

在k＝1,2,3…，时，根据U0，I，T，f(SOC0)和一组模型离线参数[k1,k2,k3,k4]，计算得到E_OCV。

5.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤四在线端电压模型通过估算方程(3)估算端电压E_U0，所述步骤五中

‑1

所述步骤六中K＝P×H’×(H×P×H’+R) ；

所述步骤七更新P矩阵和参数向量Para，其中P＝(E(4)‑K×H)×P，Para＝Para+K×(U0–E_U0)。

6.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤八在线OCV模型通过估算方程(4)和(5)估算开路电压S_OCV：P2＝U0‑y3I‑y4I|I|,充电:I＞0,放电:I＜0           (4)

7.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤九电流积分法计算开路电压Ah_OCV，如方程(6)所示：

8.根据权利要求1所述的双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征在于，所述步骤十对在线OCV模型的初始开路电压f(SOC0)求导得到雅可比矩阵对SOC‑

OCV关系求导得到雅可比矩阵h＝[f'(SOC)]。

9.根据权利要求1所述一种双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法，其特征‑1

在于，所述步骤十一中PP＝F×PP×F’+q，G＝P×h’×(h×PP×h’+RR) ；

所述步骤十二中PP＝(1‑g×H)×PP,S_OCV＝S_OCV+G×(Ah_OCV‑S_OCV)；

所述步骤十三中OCV＝L×S_OCV+(1‑L)×Ah_OCV，其中L∈[0,1]。

10.一种实现权利要求1‑9任意一项所述双卡尔曼滤波耦合气液动力学模型估算SOC的方法的系统，其特征在于，包括信号采集模块、SOC估算模块和显示模块；

所述信号采集模块包括电流传感器、温度传感器和电压传感器，用于采集电池的电流、温度和端电压，其与SOC估算模块连接，并将采集的电流、温度和端电压信号传送到SOC估算模块；所述SOC估算模块包括单片机，定义初始量估计协方差矩阵P、PP，参数向量Para，传感器方差R、RR，过程噪声q，额定容量QT，计数k，权重L和初始SOC0，将第k组数据和初始开路电压f(SOC0)，代入离线OCV模型估算开路电压E_OCV；将第k组数据、初始开路电压f(SOC0)和估算的E_OCV，代入在线端电压模型估算端电压E_U0；计算在线端电压模型的雅可比矩阵H；根据P矩阵、R和H矩阵计算卡尔曼增益K；更新P矩阵和参数向量Para；将第k组数据、初始开路电压f(SOC0)和更新的参数向量Para，代入在线OCV模型估算开路电压S_OCV；然后采用电流积分法计算开路电压Ah_OCV，计算在线OCV模型雅可比矩阵h和F，然后计算估计协方差矩阵PP和卡尔曼增益G，再更新S_OCV和估计协方差矩阵PP，然后对Ah_OCV和S_OCV加权获得最终OCV，最后将OCV查OCV‑SOC关系获得SOC并将SOC赋值给SOC0；如此循环往复，并在每次循环时对k累加1，完成对电池SOC实时估算；所述SOC估算模块与显示模块连接，将电池数据和SOC值发送给显示模块显示。