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在众多锂电池的荷电状态（SOC）估计方法中,离散滑模观测器（DSMO）具有较高的估计精度和鲁棒性。针对DSMO存在的抖振问题以及估计SOC过程中伴有的噪声问题,提出基于扩展卡尔曼滤波器的改进离散滑模观测器（IDSMOEKF）的方法。通过ADVISOR软件进行仿真分析,将IDSMOEKF算法与扩展卡尔曼滤波算法和滑模观测器法相比较,结果表明该算法最大误差不超过2.4%,估计精度和鲁棒性优于传统扩展卡尔曼滤波和滑模观测器法。