1.新能源汽车充电机自动化测试系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集部分，用于实时采集新能源汽车充电机的运行数据，对采集到的运行数据进行预处理，得到预处理运行数据；充电机模型构建部分，用于基于预处理运行数据，使用扩展卡尔曼滤波的方法，构建充电机的充电机状态方程和充电机测量方程；自动化测试部分，用于根据充电机状态方程和充电机测量方程，计算充电效率，同时计算故障概率；所述运行数据至少包括：电压、电流和温度；设数据采集部分实时采集到的新能源汽车充电机的运行数据为其中Vi表示第i个时间步的电压，Ii表示第i个时间步的电流，Ti表示第i个时间步的温度；N为时间步总数；设预处理运行数据为通过如下公式对Vi进行处理得到：其中，是傅里叶级数展开项，用于将Vi进行频域分析和重构；ak为傅里叶级数展开的第k项的余弦系数，表示信号在余弦基函数上的幅度；bk为傅里叶级数展开的第k项的正弦系数，表示信号在正弦基函数上的幅度；k为傅里叶级数的项数索引，范围为从1到M，M为傅里叶级数的总项数；L为傅里叶级数展开的周期；是一个非线性变换积分项，用于捕捉电压数据中的非线性特征；λ为指数衰减系数，控制指数项的衰减速率，越大的λ衰减越快；t为积分变量，范围为从0到Vi；通过如下公式对Ii进行处理得到：其中，ψ表示母小波函数，aj和bj是小波变换的尺度和位移参数，α和β是分形维数校正参数；J表示小波变换的尺度参数的上限；通过如下公式对T进行处理得到：其中，Pn表示第n阶Legendre多项式，σ是自适应滤波的标准差；τ为积分变量，范围为整个实数域；充电机模型构建部分基于预处理运行数据，使用扩展卡尔曼滤波的方法，构建的充电机的充电机状态方程使用如下公式进行表示：其中，Ak和Bk分别是状态转移矩阵和控制输入矩阵；∈是防止除零的正数；xk为第k个状态的扩展卡尔曼滤波结果；xk+1为第k+1个状态的扩展卡尔曼滤波结果；uk为表示在k状态时的控制输入向量；wk表示过程噪声，服从零均值正态分布，其中Qk是过程噪声的协方差矩阵；Pk为第k个状态的扩展卡尔曼滤波的协方差矩阵；扩展卡尔曼滤波的状态总数等于时间步总数N；充电机模型构建部分基于预处理运行数据，使用扩展卡尔曼滤波的方法，构建的充电机的充电机测量方程使用如下公式进行表示：其中，Hk是测量矩阵；vk为测量噪声，其中Rk是测量噪声的协方差矩阵；所述扩展卡尔曼滤波的转移概率矩阵Pk+1|k使用如下公式进行计算：其中，Fk是扩展卡尔曼滤波的状态转移函数对xk的雅可比矩阵；Pk为第k个状态的扩展卡尔曼滤波的协方差矩阵；扩展卡尔曼滤波的卡尔曼增益Kk+1使用如下公式进行更新：其中，Kk+1为第k+1个状态的扩展卡尔曼滤波的卡尔曼增益；使用如下公式，更新扩展卡尔曼滤波的协方差矩阵：Pk+1＝(I-Kk+1Hk)Pk+1|k；

其中，Pk+1为第k+1个状态的扩展卡尔曼滤波的协方差矩阵；自动化测试部分，根据充电机状态方程和充电机测量方程，使用如下公式，计算充电效率η：其中，||为计算向量的模或计算矩阵的行列式的运算。

2.如权利要求1所述的新能源汽车充电机自动化测试系统，其特征在于，自动化测试部分，根据充电机状态方程和充电机测量方程，使用如下公式，计算故障概率：其中，p为故障概率。