汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化控制策略研究*

李岳林　龔宏義　徐東輝　劉寶杰　謝安平（.長沙理工大學(xué)，長沙40076；.宜春學(xué)院，宜春336000）

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汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化控制策略研究*

李岳林1龔宏義1徐東輝2劉寶杰1謝安平1
（1.長沙理工大學(xué)，長沙410076；2.宜春學(xué)院，宜春336000）

【摘要】針對(duì)混沌優(yōu)化算法在汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，提出基于該算法的空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型，并對(duì)控制器中的各種反饋參數(shù)進(jìn)行每一工況的全局尋優(yōu)。利用MATLAB軟件建立瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化的仿真模型，并且進(jìn)行了仿真對(duì)比驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，通過混沌優(yōu)化算法能夠提高汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比的控制精度，并且可以使反饋參數(shù)同時(shí)達(dá)到每一工況的最優(yōu)值。最后通過發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。

1　前言

穩(wěn)態(tài)工況下，一般的發(fā)動(dòng)機(jī)反饋控制系統(tǒng)即可滿足發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)（轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度、進(jìn)氣流量和噴油脈寬等）的控制需求，也容易做到空燃比的精確控制。然而，在瞬態(tài)工況下，由于油膜動(dòng)態(tài)效應(yīng)以及各傳感器的傳送遲滯現(xiàn)象，發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)及空燃比的控制顯得尤為困難。徐東輝等人［1］提出基于非線性組合預(yù)測模型的混沌優(yōu)化復(fù)合自適應(yīng)瞬態(tài)空燃比控制模型，解決了油膜動(dòng)態(tài)效應(yīng)及傳感器傳送遲滯的問題，此模型在瞬態(tài)空燃比控制中達(dá)到了很好的精度要求。胡忠錄等人［2］在此基礎(chǔ)上提出了一種基于BP和RBF-NCC組成的混沌優(yōu)化算法空燃比控制系統(tǒng)，使得發(fā)動(dòng)機(jī)加速瞬態(tài)工況下的空燃比穩(wěn)定在理論值附近。由于影響瞬態(tài)空燃比控制器的輸入?yún)?shù)（轉(zhuǎn)速、冷卻液溫度、進(jìn)氣流量和缸內(nèi)壓力等）很多，汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器僅對(duì)這些影響發(fā)動(dòng)機(jī)工況的參數(shù)作一次前饋處理，并未在每一瞬態(tài)工況下對(duì)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)匹配，這將增加汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比的控制偏差。為此，采取瞬態(tài)空燃比控制器中的混沌優(yōu)化算法，在反饋控制過程當(dāng)中對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行再次優(yōu)化，優(yōu)化進(jìn)氣流量預(yù)測值、噴油脈寬、點(diǎn)火提前角等可控參數(shù)，以提高汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器的參數(shù)匹配優(yōu)化能力。

2　混沌優(yōu)化算法

混沌現(xiàn)象是非線性系統(tǒng)中一種普遍常見的現(xiàn)象，其特點(diǎn)是遍歷性、隨機(jī)性、規(guī)律性等。因此，混沌運(yùn)動(dòng)可以在特定范圍內(nèi)，憑借自身的規(guī)律性去搜尋遍歷非線性系統(tǒng)中的所有狀態(tài)。在非線性系統(tǒng)中，運(yùn)用混沌優(yōu)化的方法對(duì)系統(tǒng)變量進(jìn)行尋優(yōu)，將比隨機(jī)搜索尋優(yōu)的效果要好。混沌優(yōu)化方法就是使混沌狀態(tài)引入到非線性系統(tǒng)的優(yōu)化變量當(dāng)中，使得遍歷范圍擴(kuò)大到優(yōu)化變量的取值范圍，然后運(yùn)用系統(tǒng)中建立起來的混沌變量進(jìn)行尋優(yōu)［3］。

混沌優(yōu)化算法可利用logistic映射、立方映射和無線折疊映射函數(shù)3種方法產(chǎn)生混沌序列，其中應(yīng)用最多的是logistic映射，其函數(shù)表達(dá)式為：

式中，μ為控制參量。

設(shè)0〈x0〈1，當(dāng)μ=4時(shí)，系統(tǒng)完全處于混沌狀態(tài)。由于混沌對(duì)初始值比較敏感，所以給式（1）賦予i個(gè)微小差異的初值，便能獲得i個(gè)混沌變量。

對(duì)于此映射函數(shù)模型，非線性系統(tǒng)的連續(xù)對(duì)象優(yōu)化問題均可設(shè)為：

由于混沌運(yùn)動(dòng)在某些狀態(tài)下搜索時(shí)間會(huì)過長，所以在此利用二次載波進(jìn)行變量搜索。一次載波搜索后得到一個(gè)近似最優(yōu)解，此時(shí)最優(yōu)解處于最優(yōu)值的鄰域范圍內(nèi)，所以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行二次載波，盡可能的縮小搜尋范圍，最后得出全局最優(yōu)解，提高混沌優(yōu)化算法的搜尋速度。

3　基于混沌優(yōu)化算法的瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型的建立

3.1汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器

汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器主要由油膜補(bǔ)償系統(tǒng)和反饋控制系統(tǒng)組成。油膜補(bǔ)償系統(tǒng)包括混沌RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)油膜參數(shù)辨識(shí)模型、油膜模型計(jì)算器和混沌最小二乘支持向量機(jī)控制器；反饋控制系統(tǒng)包括空燃比混沌時(shí)序非線性組合預(yù)測模型、混沌最小二乘支持向量機(jī)控制器［1］。

汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器利用混沌優(yōu)化算法計(jì)算出RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳節(jié)點(diǎn)和最佳權(quán)值，能夠精確完成汽油機(jī)瞬態(tài)工況進(jìn)氣流量預(yù)測，同時(shí)利用其自身的油膜補(bǔ)償系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確計(jì)算出汽油機(jī)瞬態(tài)工況下所需的燃油補(bǔ)給量，進(jìn)而完成對(duì)噴油量的精確控制。此外，采用混沌優(yōu)化算法對(duì)瞬態(tài)空燃比控制器中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化辨識(shí)，從而提高汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。

3.2基于混沌優(yōu)化算法的瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型的建立

汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器利用混沌優(yōu)化算法對(duì)自身的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，能夠得到比較精確的空燃比控制效果。然而，影響瞬態(tài)空燃比的各種參數(shù)都只是作為空燃比控制器的一次性輸入量來預(yù)測計(jì)算空燃比數(shù)值。因此，本文將汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器的各種參數(shù)聯(lián)系起來，在反饋控制系統(tǒng)中運(yùn)用混沌優(yōu)化算法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化預(yù)測計(jì)算，提出一種基于混沌優(yōu)化算法的瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型，以使汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器中的各參數(shù)達(dá)到某一瞬態(tài)工況下的最優(yōu)狀態(tài)。

根據(jù)發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)建立起來的模型有進(jìn)氣歧管空氣質(zhì)量流量子模型、燃油蒸氣與油膜子模型和動(dòng)力輸出子模型［4］。根據(jù)要求考慮影響空燃比的參數(shù)，因此僅建立發(fā)動(dòng)機(jī)前兩個(gè)子模型。

a.進(jìn)氣歧管空氣質(zhì)量流量子模型

式中，m˙a為進(jìn)氣管內(nèi)空氣質(zhì)量變化率為進(jìn)氣空氣質(zhì)量流量；Vd為發(fā)動(dòng)機(jī)排量；n為發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速；ηvol為發(fā)動(dòng)機(jī)充氣效率；D為節(jié)氣門體內(nèi)腔直徑；Tamb為大氣溫度；k為空氣比熱比；為節(jié)氣門體空氣質(zhì)量流量；pman為進(jìn)氣歧管絕對(duì)壓力；V為進(jìn)氣管容積；為進(jìn)氣歧管溫度；Ct為節(jié)氣門體流量系數(shù)；pamb為大氣壓力；pr=pman/pamb；α為節(jié)氣門開度。

b.燃油蒸氣與油膜子模型

將兩個(gè)子模型綜合起來，可將所涉及影響空燃比的各參數(shù)聯(lián)系起來，進(jìn)而運(yùn)用混沌優(yōu)化算法對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)輸入的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，輸出值（空燃比λ）總方程

式為：

式中，P表示進(jìn)氣歧管壓力；T表示冷卻水溫。

基于混沌優(yōu)化算法理論和發(fā)動(dòng)機(jī)的兩個(gè)子模型，針對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)各參數(shù)值，建立基于混沌優(yōu)化算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型，如圖1所示。

圖1　基于混沌優(yōu)化算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)示意

3.3參數(shù)優(yōu)化模塊的計(jì)算

圖2所示為在汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型中利用混沌優(yōu)化算法對(duì)各參數(shù)值進(jìn)行優(yōu)化處理的流程。

圖2　模型參數(shù)混沌優(yōu)化流程

發(fā)動(dòng)機(jī)在某一瞬態(tài)工況下，其綜合性能指標(biāo)的控制參數(shù)可表示為：

式中，wji、wdi和wpi分別表示發(fā)動(dòng)機(jī)經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性和排放性在不同工況下的權(quán)重系數(shù)；分別表示發(fā)動(dòng)機(jī)以經(jīng)濟(jì)性、動(dòng)力性和排放性為指標(biāo)所獲得的控制參數(shù)［5、6］。

以多輸入多輸出為目標(biāo)，將輸入、輸出的參數(shù)方程可以簡化為矩陣形式：

參數(shù)輸入矩陣可以表示為：

矩陣的每一列代表發(fā)動(dòng)機(jī)某一瞬態(tài)工況的參數(shù)值。汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型根據(jù)大量的輸入值來進(jìn)行混沌優(yōu)化計(jì)算，并且經(jīng)過權(quán)值修正，即可得出輸出的最優(yōu)值。

4　仿真結(jié)果及臺(tái)架驗(yàn)證

4.1仿真結(jié)果驗(yàn)證

將汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化仿真模型導(dǎo)入MATLAB/Simulink軟件的仿真試驗(yàn)程序中。首先輸入發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)值，經(jīng)過模塊的優(yōu)化運(yùn)算，得出汽油機(jī)某一瞬態(tài)工況下θ、t、m 3個(gè)輸出值，將獲得的3條輸出值曲線分別與原控制器輸出曲線和理論模型計(jì)算模擬曲線進(jìn)行對(duì)比，最后得出汽油機(jī)瞬態(tài)工況下點(diǎn)火提前角、噴油脈寬和進(jìn)氣流量的仿真對(duì)比圖，如圖3～圖5所示。

由圖3可以看出，發(fā)動(dòng)機(jī)在加速瞬態(tài)工況下剛開始加速前10 ms一瞬間，原控制器模型的點(diǎn)火提前角參數(shù)值偏離理論值較大，此后隨著加速時(shí)間的推移參數(shù)值逐漸穩(wěn)定下來，其控制精度尚能滿足控制要求。然而汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器加入?yún)?shù)優(yōu)化模塊后，其點(diǎn)火提前角參數(shù)曲線并未出現(xiàn)較大偏差現(xiàn)象，而是一直保持較穩(wěn)定的數(shù)值在理論曲線附近擺動(dòng)，其控制精度優(yōu)于原控制器。同理，減速瞬態(tài)工況也能得出類似的情況。仿真結(jié)果說明，瞬態(tài)工況下，將發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)值經(jīng)過混沌優(yōu)化算法再次計(jì)算后，能夠減少發(fā)動(dòng)機(jī)瞬態(tài)工況輸出參數(shù)值的波動(dòng)，提高發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)的抗干擾性，使發(fā)動(dòng)機(jī)某一瞬態(tài)工況的點(diǎn)火提前角得以優(yōu)化，提高控制精度。

圖3　加、減速瞬態(tài)工況點(diǎn)火提前角仿真結(jié)果對(duì)比

圖4　加、減速工況噴油脈寬仿真結(jié)果對(duì)比

圖5　加、減速工況進(jìn)氣流量仿真結(jié)果對(duì)比

從圖4和圖5仿真對(duì)比可以看出，汽油機(jī)在瞬態(tài)工況下，原控制器模型的噴油脈寬和進(jìn)氣流量曲線均能做到貼近于理論值曲線，控制精度也能做到比較可觀的效果，誤差小，曲線波動(dòng)也很小。但是，其噴油脈寬曲線處于理論值曲線偏上的位置（圖4），而進(jìn)氣流量曲線則處于理論值曲線偏下的位置，這會(huì)對(duì)汽油機(jī)缸內(nèi)燃燒造成一定影響，進(jìn)而影響發(fā)動(dòng)機(jī)性能。然而，加入?yún)?shù)優(yōu)化模型后，噴油脈寬曲線和進(jìn)氣流量曲線雖然波動(dòng)較原來稍大，但曲線波動(dòng)在理論值曲線附近，擬合程度較原來好，因此可改善發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。仿真結(jié)果說明，基于混沌優(yōu)化算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型能夠使發(fā)動(dòng)機(jī)噴油脈寬和進(jìn)氣流量參數(shù)得到優(yōu)化匹配，提高控制精度。

文獻(xiàn)［1］和文獻(xiàn)［2］對(duì)汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)進(jìn)行了詳盡辨識(shí)，并且給出參數(shù)的計(jì)算誤差及減小誤差的方法。因此，僅對(duì)汽油機(jī)原控制器模型和參數(shù)優(yōu)化模型的加速瞬態(tài)工況進(jìn)行仿真數(shù)值記錄，定性分析兩模型各自的控制效果。由表1的瞬態(tài)空燃比仿真數(shù)值可以看出，汽油機(jī)原控制器模型對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)加速瞬態(tài)工況（轉(zhuǎn)速1 000～5 000 r/min）具有較好的空燃比控制效果，其平均誤差控制在±2.7%附近，并且隨著加速時(shí)間的推移而逐漸減少空燃比控制誤差；然而，汽油機(jī)在參數(shù)優(yōu)化模型的加速瞬態(tài)工況中，其瞬態(tài)空燃比控制的平均誤差更小，為±2.0%，且此時(shí)的瞬態(tài)空燃比變化趨于穩(wěn)定性，波動(dòng)范圍很小。因此，仿真數(shù)值表明，基于混沌優(yōu)化算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型具有更高的瞬態(tài)空燃比控制精度及良好的穩(wěn)定性。

表1　兩模型瞬態(tài)空燃比仿真數(shù)值比較

根據(jù)汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型的仿真輸出結(jié)果，給出仿真驗(yàn)證得出的3個(gè)輸出參數(shù)仿真脈譜圖，如圖6～圖8所示。

圖6　點(diǎn)火提前角仿真脈譜圖

圖7　噴油脈寬仿真脈譜圖

圖8　進(jìn)氣流量仿真脈譜圖

結(jié)合所有仿真結(jié)果，最后給出汽油機(jī)某一加速瞬態(tài)工況空燃比仿真對(duì)比圖，如圖9所示。

仿真結(jié)果表明，雖然原控制器瞬態(tài)空燃比變化曲線在可控精度范圍內(nèi)，但是經(jīng)過混沌優(yōu)化模型的瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化后可得到最佳點(diǎn)火提前角、噴油脈寬和進(jìn)氣流量等輸出參數(shù)，進(jìn)而獲得更加穩(wěn)定的瞬態(tài)空燃比變化曲線，使汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制精度進(jìn)一步提高。

圖9　汽油機(jī)加速瞬態(tài)工況空燃比仿真對(duì)比

4.2發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證

基于FPGA硬件技術(shù)，采用高性能數(shù)據(jù)芯片處理技術(shù)，將汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型刷寫到Mototron平臺(tái)，通過此平臺(tái)與發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架連接，對(duì)優(yōu)化模型進(jìn)行汽油機(jī)加速瞬態(tài)工況臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證。為使汽油機(jī)工作在加速瞬態(tài)工況下，利用瞬態(tài)油門控制器控制油門瞬態(tài)開度，將油門過渡時(shí)間設(shè)置為0，使汽油機(jī)轉(zhuǎn)速由1 000 r/min瞬時(shí)提高到1 500 r/min，記錄此時(shí)汽油機(jī)輸出扭矩、功率及燃油消耗率數(shù)值，同時(shí)采集HC的排放數(shù)據(jù)，并用阿克瑪插值法對(duì)數(shù)值曲線進(jìn)行處理，得出基于參數(shù)優(yōu)化模型的汽油機(jī)加速瞬態(tài)工況輸出扭矩、功率、油耗及HC排放曲線，最后與未優(yōu)化的汽油機(jī)相對(duì)應(yīng)性能參數(shù)進(jìn)行對(duì)比，繪制出汽油機(jī)瞬態(tài)工況動(dòng)力及經(jīng)濟(jì)性能試驗(yàn)對(duì)比圖（圖10）和HC排放試驗(yàn)對(duì)比圖（圖11）。

圖10　汽油機(jī)加速瞬態(tài)工況動(dòng)力及經(jīng)濟(jì)性能試驗(yàn)對(duì)比

由圖10和圖11可知，對(duì)汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理后，雖然在接近穩(wěn)態(tài)工況（轉(zhuǎn)速1 500 r/min）時(shí)，汽油機(jī)的扭矩、功率、油耗及HC排放與原來相比變化不大，但是在加速瞬態(tài)時(shí)刻，即汽油機(jī)轉(zhuǎn)速由1 000 r/min到1 300 r/min的過程，汽油機(jī)的扭矩、功率值均有所提高，且燃油消耗率、HC排放數(shù)值均有所下降，證明經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化模型處理后，汽油機(jī)瞬態(tài)工況的動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性及排放特性均得到提高，從而驗(yàn)證了理論和仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。

5　結(jié)束語

將混沌優(yōu)化算法引入到汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器的參數(shù)優(yōu)化問題中，利用混沌優(yōu)化算法對(duì)控制器中的參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)處理，使控制器輸出發(fā)動(dòng)機(jī)最佳參數(shù)值，并提出一種基于混沌優(yōu)化算法的汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型。結(jié)合發(fā)動(dòng)機(jī)的兩個(gè)子模型，搭建了參數(shù)優(yōu)化模型的仿真模塊，并且對(duì)該參數(shù)優(yōu)化模型進(jìn)行了仿真對(duì)比驗(yàn)證試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明，該汽油機(jī)瞬態(tài)空燃比控制器參數(shù)優(yōu)化模型與原控制器相比，具有較好的參數(shù)相對(duì)穩(wěn)定性，并且能夠進(jìn)一步提高對(duì)瞬態(tài)空燃比的控制精度，最后通過發(fā)動(dòng)機(jī)臺(tái)架試驗(yàn)驗(yàn)證了仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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10張冬生.氫內(nèi)燃機(jī)供氫系統(tǒng)壓力動(dòng)態(tài)特性及控制策咯研究：［學(xué)位論文］.北京：北京理工大學(xué)，2013.

11胡春明，張基偉，劉娜.基于遺傳算法參數(shù)辨識(shí)的汽油機(jī)各缸空燃比均勻性控制.內(nèi)燃機(jī)工程，2013，34（6）：13～18.

12龔金科.汽車排氣污染及控制.北京：人民交通出版社，2006.

13張志沛.汽車發(fā)動(dòng)機(jī)原理.北京：人民交通出版社，2011.

14李岳林.汽車排放與噪聲控制.北京：人民交通出版社，2007.

（責(zé)任編輯晨曦）

修改稿收到日期為2015年11月1日。

主題詞：汽油機(jī)瞬態(tài)工況空燃比混沌優(yōu)化算法控制

Research on Optimal Control Strategy of Transient Air-fuel Ratio Controller of Gasoline Engine

Li Yuelin，Gong Hongyi，Liu Baojie，Xie Anping
（1.Changsha University of Science and Technology，Changsha 410076；2.Yichun University，Yichun 336000）

【Abstract】For the application of chaos optimization algorithm in gasoline engine transient air-fuel ratio control system，the air-fuel ratio controller parameters optimization model based on this algorithm is proposed，which is utilized to seek optimization of each of the conditions for different feedback parameters in the controller.MATLAB software is used to establish the simulation model of parameter optimization for the transient air-fuel ratio controller，and the comparative results are validated via simulations.The results show that the chaos optimization algorithm can improve accuracy of the gasoline engine transient air-fuel ratio control，and it can also enable the feedback parameters reach the optimal values in each of the conditions simultaneously，the accuracy of the simulation results is verified by the engine bench test.

Key words:Gasoline engine，Transient condition，Air-fuel ratio，Chaos optimization algorithm，Control

中圖分類號(hào)：U464.11

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000-3703（2016）05-0031-06

*基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51176014）；湖南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（2016JJ2003）。