1.用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、通过电池管理系统采集锂离子电池的含有未知分布噪声的实时运行数据c；

步骤2、对步骤1采集到的运行数据c的序列长度进行判断，确定滤波窗口长度和拟合多项式阶数；

步骤3、使用鲁棒的拟合准则MGC，结合步骤2确定的滤波窗口长度和拟合多项式阶数，生成MGCSG滤波算法；

具体过程为：

使用MGC拟合准则，MGC拟合准则的表达式如下

式中，ζ∈[0,1]，α1,α2＞0为形状参数，β1,β2＞0为尺度参数；

由(7)即可生成MGCSG鲁棒滤波算法，在求解过程中采用不动点迭代法；

步骤4、利用步骤3得到的MGCSG滤波算法对步骤1采集的运行数据c进行平滑滤波。

2.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c包括电流数据、电压数据。

3.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤1中实时运行数据c为：式中，为理论上不可得的运行数据真实值，v为未知分布的量测噪声。

4.根据权利要求1所述的用于电池状态估计的鲁棒Savitzky-Golay滤波方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程为：对采集到的实时运行数据c的序列长度进行判断，滤波窗口长度小于实时运行数据c序列长度，拟合多项式阶数小于滤波窗口长度。