1.一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，包括步骤：

S100，建立质子交换膜燃料电池系统的6阶动态非线性模型；

S200，获取质子交换膜燃料电池系统中不可测量的相关变量；

S300，利用所述6阶动态非线性模型建立具有多边界层的非线性观测器，将所述相关变量输入所述非线性观测器，获得估计误差；

S400，通过不同边界层的改进滑模算法得到输出注入向量，使估计误差收敛到零同时稳定误差动态，从而估计出质子交换膜燃料电池系统的不可测变量。

2.根据权利要求1所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S100中，根据模型假设、物理守恒定律和理想气体定律对所述质子交换膜燃料电池系统进行动态建模得到6阶非线性动态模型；所述6阶非线性动态模型中采用多项式结构。

3.根据权利要求2所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S200中获取质子交换膜燃料电池系统中不可测量的相关变量，利用传感器获得可测量的空压机转速ωcp、空气供应管道压力Psm及空气回流管道压力Prm的实际值，作为相关变量。

4.根据权利要求3所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S300中，包括步骤：建立具有多个边界层的非线性观测器；

将所述相关变量通过非线性观测器获得估计输出值；

将所述估计输出值与实际值的差值作为估计误差。

5.根据权利要求4所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，所述估计输出值包括空压机转速 空气供应管道压力 及空气回流管道压力 所述实际值包括空压机转速ωcp、空气供应管道压力Psm及空气回流管道压力Prm，得到估计误差e1、e2和e3。

6.根据权利要求5所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S400中通过不同边界层的改进滑模算法得到输出注入向量，使估计误差收敛到零同时稳定误差动态，从而估计出质子交换膜燃料电池系统的不可测变量，包括步骤：由估计误差e1、e2和e3组成误差向量；

对所述误差向量分别采用多个边界层的改进的滑模算法，得到非线性误差校正项ν1、ν2以及ν3；其中，估计误差e1采用超螺旋算法，估计误差e2采用广义最优算法，估计误差e3采用准连续算法；

由所述非线性误差校正项ν1、ν2以及ν3，使各估计误差在有限时间范围内收敛到零并稳定误差动态，估计出质子交换膜燃料电池系统的变量。

7.根据权利要求6所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S400后加入参数不确定、测量噪声及外界扰动变化量，测试多边界层的非线性观测器的抗干扰能力，包括步骤：加入测量噪声并选用10％的压缩机转动惯量变化、10％的电堆温度变化、10％的空气系统供应管道和回流管道体积变化；测试多边界层的非线性观测器的抗干扰能力。

8.根据权利要求2所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，所述模型假设包括：所有气体均为理想气体；忽略氢气供气系统的动态特性；进口气体的温度和湿度维持不变；忽略直流电机的电动态特性。

9.根据权利要求4所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，在所述步骤S300中，在建立的多边界层的非线性观测器之前，进行系统能观性测试。

10.根据权利要求6所述的一种质子交换膜燃料电池系统状态估计方法，其特征在于，所述准连续算法中使用鲁棒的滑模微分器重构微分项。