1.基于模糊EKF的多阶段闭环锂电池SOC估算方法，包括如下步骤：步骤1、建立锂电池的Thevenin等效电路模型；

步骤2、对Thevenin等效电路模型进行参数辨识，通过脉冲放电实验确定锂电池不同荷电状态SOC处的开路电压以及电池等效模型参数；

通过MATLAB拟合得到开路电压和荷电状态SOC的函数关系，并求出模型的欧姆内阻、极化内阻、极化电容和荷电状态SOC的关系；

步骤3、根据等效电路模型，并结合安时积分法得出基于扩展卡尔曼滤波的状态方程和观测方程；

每一个时刻通过两次步长不同的扩展卡尔曼滤波得到当前时刻的两个滤波估计状态值，通过比较这两个值之间的关系判断目前观测噪声协方差的值是否准确；

步骤4、结合模糊控制自适应调整扩展卡尔曼滤波算法中观测噪声协方差的值，最终迭代计算实时获得锂电池的荷电状态SOC；

同时利用荷电状态SOC的估计结果分段实时调整阈值的大小，为荷电状态估计算法提供反馈，实现状态估计的闭环估计。

2.根据权利要求1所述的基于模糊EKF的多阶段闭环锂电池SOC估算方法，其特征在于：在步骤3中定义每一个采样间隔记为一个步长，那么在每个采样时刻，通过步长分别为

1和n的两次扩展卡尔曼滤波得到当前状态的滤波结果；

设时刻k的1步滤波估计量和n步滤波估计量分别记作 和 为了衡量和 之间的差异，定义一个变量，记为变化度m，则有：根据变化度m的大小调整观测噪声协方差的值，具体是：当m大于设定的阈值m1时，增大观测噪声协方差的值，降低观测值在滤波结果的比重；

当m远小于阈值m1时，减小降低观测噪声协方差的值，提高观测值的在滤波结果的比重；

当m在阈值m1附近，观测噪声协方差的值保持不变。

3.根据权利要求2所述的基于模糊EKF的多阶段闭环锂电池SOC估算方法，其特征在于：步骤4中模糊控制器的输入为变化度m，模糊控制器的输出为观测噪声协方差的调整因子。

4.根据权利要求2所述的基于模糊EKF的多阶段闭环锂电池SOC估算方法，其特征在于：当荷电状态SOC的值在30％-80％之间，荷电状态SOC的值变化平稳，无需调整阈值m1的值，直接通过变化度m和阈值m1关系调整观测噪声协方差的值；迭代计算实时获得锂电池的荷电状态SOC值；

当荷电状态SOC的值在30％以下或者80％以上时，调高阈值m1的值，然后再判断是否需要通过模糊规则调整观测噪声协方差的值。