1.一种半挂汽车列车全工况铰接角度的状态估计方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1、获取半挂汽车列车的行驶方向及运行车速；
步骤2、确定非线性扰动过大的工况及条件；
步骤2.1、利用式(1)定义轮胎的相对侧偏刚度ke：
式(1)中：f代表轮胎的侧向力；α代表轮胎的侧偏角；
步骤2.2、根据所述相对侧偏刚度ke，确定轮胎的非线性度阈值ay1max；
步骤2.3、当半挂汽车列车处于倒车行驶的条件时，或者，当半挂汽车列车处于前进行驶时且牵引车侧向加速度绝对值大于等于ay1max的条件时，定为非线性扰动过大的工况；
步骤3、针对于不同工况下所产生的非线性扰动构建不同的铰接角度估计器用于估计全工况铰接角度。
2.根据权利要求1所述的全工况铰接角度的状态估计方法，其特征在于，所述步骤2.2中的轮胎的非线性度阈值ay1max是按以下方法确定：
步骤2.2.1、假设半挂汽车列车在不同车速下通过同一道路，且所述道路上存在轮胎非线性度过大的现象；
步骤2.2.2、当相对侧偏刚度ke的绝对值大于等于所设定的阈值时，表示所述相对侧偏刚度ke为有效数据，并定义当前时刻为有效时刻，执行步骤步骤2.2.3；
步骤2.2.3、从有效时刻开始实时采集若干组相对侧偏刚度，并用最小二乘法对所采集的数据进行线性规划，得到线性规划的变化率k的绝对值并作为标准非线性度；若采集的数据在到达极值时的未满足数据量的要求，则重新执行步骤2.2.2；
步骤2.2.4、当|k(ti)|≥2|k|时，则表示第i个有效时刻ti下存在轮胎非线性扰动过大的现象，并定义第i个有效时刻ti为估计器失效时刻，执行步骤2.2.5，其中，k(ti)表示第i个有效时刻ti下的相对侧偏刚度的变化率；
步骤2.2.5、将每个估计器失效时刻下所测量的不同车速的牵引车侧向加速度的绝对值均值作为ay1max。
3.根据权利要求1所述的全工况铰接角度状态估计方法，其特征在于，所述步骤3中的估计策略是按以下方法得到：
步骤3.1、若未处于非线性扰动过大的工况时，用半挂汽车列车的状态空间方程构建卡尔曼滤波的铰接角度状态估计器；
若处于非线性扰动过大的工况且半挂汽车列车处于倒车行驶的条件时，则执行步骤3.2；
若处于非线性扰动过大的工况且半挂汽车列车处于前进行驶的条件时，则执行步骤3.3；
步骤3.2、利用式(2)构建侧偏刚度估计器，并将估计的侧偏刚度cα嵌入所述铰接角度状态估计器，从而得到嵌入后的铰接角度状态估计器：
式(2)中，cα表示轮胎的侧偏刚度，f为轮胎各轴侧向力的向量矩阵；α为轮胎各轴侧偏角的向量矩阵，并有：
f＝ma＝(m1+m2)(ay1+ay2_y)(3)
式(4)中，δ为牵引车的前轮外侧转角，v为牵引车的侧向速度，u为牵引车的纵向速度，
式(3)中，ay1为牵引车的侧向加速度，ay2_y为半挂车相对于整个半挂汽车列车的等效加速度，并有：
式(5)中，
步骤3.3、利用式(6)所示的运动学模型作为所述铰接角度状态估计器的输入，从而得到信息融合后的铰接角度状态估计器：
式(6)中，