• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于排列熵和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法

    2014-09-06 10:23:30程軍圣馬興偉
    振動與沖擊 2014年11期
    關(guān)鍵詞:訓(xùn)練樣本特征值分類器

    程軍圣,馬興偉,楊 宇

    (湖南大學(xué) 汽車車身先進設(shè)計制造國家重點實驗室,長沙 410082)

    機械故障診斷過程本質(zhì)上是一個故障模式識別的過程[1],針對某一具體的機械故障診斷問題,選擇不同的模式識別方法,其分類精度和準確性可能會有較大的差異[2-3]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和類型的選擇過分依賴于先驗知識或經(jīng)驗,而這將會影響其分類精度[4]。支持向量機分類結(jié)果受到核函數(shù)及其參數(shù)的影響。此外,其搜索算法本質(zhì)上是二進制的,對于多類分類問題則需要進行多次的二進分類[5]。

    熵不但能表征信號的復(fù)雜性,而且能夠度量一個系統(tǒng)或一段信息的不確定性,因而有利于處理非線性問題。排列熵(Permutation Entropy,簡稱PE)算法是由Bandt等[13]最近提出的一種新的檢測時間序列隨機性和動力學(xué)突變的方法。Yan等[14]將其應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機械振動信號的特征提取,并將排列熵與近似熵和Lempel-Ziv復(fù)雜度進行了對比,結(jié)果表明,排列熵算法能夠有效地檢測和放大振動信號的動態(tài)變化,表征滾動軸承在不同狀態(tài)下的工況特征。

    本征時間尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,簡稱ITD)是由Frei等[15]提出的一種自適應(yīng)時頻分析方法,該方法能將非平穩(wěn)信號分解成為若干瞬時頻率具有物理意義的合理旋轉(zhuǎn)(Proper Rotation,簡稱PR)分量。與EMD相比,ITD在端點效應(yīng)和計算速度上都有明顯優(yōu)勢[16],且可以避免EMD方法中的包絡(luò)誤差。

    論文將排列熵和VPMCD方法相結(jié)合應(yīng)用于滾動軸承故障診斷,利用ITD方法對原始信號進行分解得到若干固有旋轉(zhuǎn)分量,提取各個分量的排列熵并將其作為特征值,進一步采用VPMCD方法進行故障診斷。將VPMCD方法與BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及支持向量機(Support Vector Machine,簡稱SVM)進行了實驗對比分析,結(jié)果表明,VPMCD方法可以有效地應(yīng)用于滾動軸承故障診斷。

    1 VPMCD方法

    在VPMCD方法中,為特征值Xi定義的變量預(yù)測模型VPMi為一個線形或非線性的回歸模型,可以選擇以下的模型之一:

    ① 線性模型(L):

    高校圖書館的特色資源是高校資源的優(yōu)勢所在,越來越凸顯其不可替代的核心作用,并儼然成為圖書館核心競爭力的重要指標。特色資源為教學(xué)科研以及專業(yè)人才培養(yǎng)提供了有力的資源保障。

    (1)

    ② 線性交互模型(LI):

    (2)

    ③ 二次交互模型(QI):

    (3)

    ④ 二次模型(Q):

    (4)

    式中,r≤p-1為模型階數(shù)。以p個特征值問題為例,以上述四種模型中任意一個模型,采用特征值Xj(j≠i)對Xi進行預(yù)測,都可以得到:

    Xi=f(Xj,b0,bj,bjj,bjk)+e

    (5)

    式(5)稱為特征值Xi的變量預(yù)測模型VPMi。其中,特征值Xi稱為被預(yù)測變量;Xj(j≠i)稱為預(yù)測變量;e為預(yù)測誤差;b0,bj,bjj,bjk為模型參數(shù),他們可以通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對預(yù)測模型進行訓(xùn)練得到,這其實是采用所有訓(xùn)練樣本的特征值X=[X1,X2,…,Xp]對b0,bj,bjj,bjk等模型參數(shù)進行估計的問題。

    在VPMCD方法中,采用同一類別下所有特征值的預(yù)測誤差平方和值最小為判別函數(shù)對測試樣本進行分類,因此該方法可以有效地應(yīng)用于具有多種樣本的模式識別。

    2 排列熵參數(shù)的選擇

    排列熵算法不考慮數(shù)據(jù)具體值,而是基于相鄰數(shù)據(jù)的對比對數(shù)據(jù)進行分析,因此計算簡潔、速度快,抗干擾能力強,特別適用于非線性數(shù)據(jù),具有很好的魯棒性,對噪聲有很好的抑制作用[13]。

    在排列熵的計算中,有三個參數(shù)值需要考慮和設(shè)定,即時間序列長度N,嵌入維數(shù)m和時延τ。Bandt等[13]建議,嵌入維數(shù)m的取值為3~7,因為如果m等于1或2,此時重構(gòu)的向量中包含太少的狀態(tài),算法失去意義和有效性,不能檢測時間序列的動力學(xué)突變。但是,如果m取值過大,也不合適,因為相空間的重構(gòu)將會均勻化時間序列,此時不僅計算比較耗時,而且也無法反映序列的細微變化[17-18]。

    時延τ對時間序列的計算影響較小,以長度為1 024的隨機信號為例,在不同τ下的排列熵值隨嵌入維數(shù)的變化關(guān)系如圖1所示,由圖1可以看出,時延τ對信號熵值的影響較小,因此,論文中均取τ=1。

    圖1 隨機信號在不同時延下的排列熵

    為研究數(shù)據(jù)長度N對排列熵值的影響,論文取時延τ=1,以長度分別為256,512,1 024,2 048的隨機信號為例,求得對應(yīng)排列熵值,分別記為PE1,PE2,PE3,PE4,如圖2所示,它們在不同嵌入維數(shù)下差值如表1所示。

    由圖2和表1可知,當m=5,τ=1時,數(shù)據(jù)長度為1 024與長度512,熵值相差0.017 8,而與長度2 048熵值相差0.006 4,因此,此時選數(shù)據(jù)長度為1 024較合適。一般,嵌入維數(shù)較小時,數(shù)據(jù)長度則要求越小。論文中,嵌入維數(shù)m=5,時延τ=1,數(shù)據(jù)長度N=1 024。

    圖2 不同長度的隨機信號的排列熵

    表1 不同長度的隨機信號排列熵在不同嵌入維數(shù)下的差值

    3 基于排列熵和VPMCD的滾動軸承故障診斷步驟

    對原始振動加速度信號進行ITD分解(具體算法見文獻[15]),提取各個PR分量的排列熵作為特征值并構(gòu)建特征值向量,結(jié)合VPMCD分類器進行模式識別。具體步驟如下:

    ① 分別在滾動軸承正常狀態(tài)、外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障狀態(tài)下,按照一定的采樣頻率f進行N次重采樣,共獲得4N個振動加速度信號作為訓(xùn)練樣本。

    ② 對滾動軸承四種狀態(tài)下的每一個振動加速度信號進行ITD分解,得到若干個PR分量,選擇前m個含有故障信息的PR分量作為研究對象。

    ③ 對含有故障信息的前m個PR分量分別提取排列熵Xi(i=1,2,…,m),并構(gòu)建特征值向量X=[X1,X2,…,Xm]。

    ⑤采集測試信號。按照步驟①、②、③構(gòu)建測試樣本特征值向量X′,并將其作為VPMCD分類器的輸入,以VPMCD分類器的輸出來確定滾動軸承的工作狀態(tài)和故障類型。

    4 實驗分析

    機械設(shè)備在運行時,其關(guān)鍵零部件滾動軸承可能會出現(xiàn)內(nèi)圈故障、外圈故障或滾動體故障。為驗證排列熵和VPMCD方法的有效性,采用美國凱斯西儲大學(xué)電氣工程實驗室的滾動軸承數(shù)據(jù)[19],選用的滾動軸承為6205-2RS JEM SKF型深溝球軸承,采樣頻率為12 kHz,電機負載為0 HP,轉(zhuǎn)速為1 797 r/min。故障點的直徑為0.177 8 mm,故障深度為0.279 4 mm。圖3為采集到的滾動軸承故障振動加速度信號:

    圖3 滾動軸承滾動體故障狀態(tài)下的振動加速度信號

    對圖3滾動軸承滾動體故障狀態(tài)下的振動加速度信號進行ITD分解,得到的各個PR分量如下圖4所示:

    圖4 滾動軸承滾動體故障狀態(tài)下的振動信號的ITD分解結(jié)果

    ITD是將信號分解為從高到低不同頻率段的單分量信號,滾動軸承故障振動信號的故障信息主要集中在高頻段。由圖4可知,滾動軸承的主要故障信息集中在前4個PR分量,故論文中選取了前4個PR分量提取排列熵并結(jié)合VPMCD方法進行故障診斷。

    論文選取滾動軸承正常狀態(tài)下的振動信號200組數(shù)據(jù),外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障三類狀態(tài)下的振動信號各110組數(shù)據(jù)。在正常樣本數(shù)據(jù)中隨機抽取100組數(shù)據(jù),其余三類故障樣本數(shù)據(jù)中各隨機抽取60組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),將剩下的100組正常樣本數(shù)據(jù)和外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障三類故障狀態(tài)下各50組數(shù)據(jù)作為測試樣本。

    首先,對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進行ITD分解,對每一組樣本數(shù)據(jù)分解后的前4個PR分量分別提取排列熵,形成排列熵特征值向量。將特征值向量輸入到VPMCD分類器中對其進行訓(xùn)練。

    其次,將正常狀態(tài)下剩余的100組測試樣本和其余三類狀態(tài)剩余的各50組數(shù)據(jù)按照上述同樣的方法提取排列熵特征值向量,輸入到已經(jīng)訓(xùn)練好的VPMCD分類器中進行模式識別。

    VPMCD方法利用訓(xùn)練樣本估計模型參數(shù),建立變量預(yù)測模型VPMk(k=1,2,3,4時,分別對應(yīng)為正常、滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障樣本的預(yù)測模型),從而對測試樣本的故障類型分類。對滾動軸承四種狀態(tài)共250組測試樣本用訓(xùn)練好的VPMCD分類器進行分類,識別率達100%。表2給出了四組測試樣本的診斷結(jié)果。

    為研究VPMCD方法在估計模型參數(shù)時,樣本數(shù)量的選取問題,論文選取上述美國凱斯西儲大學(xué)滾動軸承正常狀態(tài)、外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障四類狀態(tài)下的振動信號各110組數(shù)據(jù)。在正常樣本和其余三類故障樣本數(shù)據(jù)中各隨機抽取20、40、50、60、80組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),將剩下的樣本數(shù)據(jù)作為測試樣本。表3給出了在不同訓(xùn)練樣本數(shù)情況下VPMCD分類器的分類結(jié)果。

    表2 基于排列熵與VPMCD的滾動軸承故障識別結(jié)果

    表3 不同訓(xùn)練樣本數(shù)下VPMCD分類器識別結(jié)果

    由表3可知,當訓(xùn)練樣本數(shù)超過60,VPMCD分類器分類精度可達100%。在模式識別中,樣本數(shù)量并不是與分類精度成正比的。而且訓(xùn)練樣本數(shù)量增多,運算時間也會增加。因此,針對上述西儲大學(xué)滾動軸承數(shù)據(jù),VPMCD分類器在估計模型參數(shù)時,樣本數(shù)量可根據(jù)表3進行選取。

    為比較VPMCD方法和常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的識別效果,論文同樣選取上述美國凱斯西儲大學(xué)滾動軸承正常狀態(tài)、外圈故障、內(nèi)圈故障、滾動體故障四類狀態(tài)下的振動信號各110組數(shù)據(jù)。在正常樣本和其余三類故障樣本數(shù)據(jù)中各隨機抽取60、80組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù),分別對SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和VPMCD進行訓(xùn)練,將剩下的樣本數(shù)據(jù)作為測試樣本,并將三類分類器的識別結(jié)果進行對比分析,如表4所示。

    表4 VPMCD、BP和SVM識別結(jié)果對比

    由表4可知采用不同數(shù)量的訓(xùn)練樣本對VPMCD、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM分別進行訓(xùn)練后,各分類器識別率均較高,說明排列熵算法能夠有效地檢測和放大振動信號的動態(tài)變化,表征滾動軸承在不同狀態(tài)下的工況特征。同時,VPMCD分類器的訓(xùn)練、測試時間要比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM短,說明VPMCD方法不僅避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代學(xué)習(xí)而且避免了SVM的尋優(yōu)過程以及SVM對于多類分類問題需要進行多次的二進分類問題,大大減少了運算量。在使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時還發(fā)現(xiàn),誤差指標如果過小還會出現(xiàn)過學(xué)習(xí)現(xiàn)象。另外,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM需要進行嚴格的結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化選擇才能達到較高的識別率,而VPMCD分類器無需進行結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化選擇。由表4也可看出當訓(xùn)練樣本較少時,VPMCD分類器仍然能達到較高的識別率。在實際工程應(yīng)用中可用的故障特征信號是比較缺乏的,顯然VPMCD方法更適用于實際的滾動軸承故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測。

    5 結(jié) 論

    本文提出了一種基于排列熵和VPMCD的滾動軸承故障診斷方法。排列熵算法用來檢測時間序列的動力學(xué)突變,但由于機械系統(tǒng)的復(fù)雜性,振動信號表現(xiàn)不同尺度的動力學(xué)突變,基于此,本文提出用ITD方法將振動信號進行多尺度分解,提取排列熵特征值向量,然后進行VPMCD模式識別,根據(jù)VPMCD模式識別結(jié)果判斷滾動軸承的工作狀態(tài)。通過分析得到如下結(jié)論:

    (1) 從原始數(shù)據(jù)中提取的特征值實際上反映了原始數(shù)據(jù)的本質(zhì)特征,VPMCD方法依據(jù)特征值之間的相互內(nèi)在關(guān)系建立預(yù)測模型,避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代學(xué)習(xí)和支持向量機的尋優(yōu)過程,能更有效地實現(xiàn)分類。

    (2) VPMCD方法采用各類樣本數(shù)據(jù)對預(yù)測模型參數(shù)進行估計,從而得到不同類別的預(yù)測模型,然后,采用預(yù)測模型對測試樣本進行分類。實驗分析結(jié)果表明,VPMCD方法在訓(xùn)練樣本數(shù)較少也能有效地對預(yù)測模型參數(shù)進行估計。

    (3) 在訓(xùn)練樣本數(shù)不同的情況下將VPMCD與BP、SVM相比,分析結(jié)果表明VPMCD能更有效地識別滾動軸承故障的特征信息。VPMCD方法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和類型的選擇、支持向量機核函數(shù)及其參數(shù)的選擇依靠先驗知識或經(jīng)驗問題,同時避免了支持向量機的二進分類問題,可以同時進行多類分類。

    (4) 排列熵算法是一種新的檢測時間序列隨機性和動力學(xué)突變的方法,具有計算簡單、快速,抗噪能力強,適合在線監(jiān)測等優(yōu)點。將排列熵和VPMCD方法引入滾動軸承故障診斷中,結(jié)果表明了該方法可以有效地識別滾動軸承的工作狀態(tài)。

    [1]溫熙森.模式識別與狀態(tài)監(jiān)控[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

    [2]LEI Ya-guo,HE Zheng-jia,ZI Yan-yang,et al. New clustering algorithm-based fault diagnosis using compensation distance evaluation technique [J].Mechanical Systems and Signal Processing, 2008,22(2):419-435.

    [3]Rafiee J, Tse P W,Harifi A,et al. A novel technique for selecting mother wavelet function using an intelligent fault diagnosis system [J].Expert System with Applications, 2009, 36(3):4862-4875.

    [4]Wang C C,Kang Y,Shen P C,et al. Applications of fault diagnosis in rotating machinery by using time series analysis with neural network[J].Expert System With Application, 2010,37(2):1696-1702.

    [5]FEI Sheng-wei,ZHANG Xiao-bin.Fault diagnosis of power transformer based on support vector machine with genetic algorithm[J]. Expert Systems with Application, 2009, 36(8):11352-11357.

    [6]Raghuraj R,Lakshminarayanan S. Variable predictive models-A new multivariate classification approach for pattern recognition applications[J].Pattern Recognition, 2009, 42(1):7-16.

    [7]Raghuraj R,Lakshminarayanan S.Variable predictive model based classification algorithm for effective separation of protein structural classes[J].Computational Biology and Chemistry, 2008,32(4):302-306.

    [8]Raghuraj R,Lakshminarayanan S.VPMCD:Variable interaction modeling approach for class discrimination in biological system[J].FEBS Letter,2007,581(5):826-830.

    [9]Wang X Y,Makis V,Yang M. A wavelet approach to fault diagnosis of a gearbox under varying load conditions[J].Journal of Sound and Vibration,2010,329(9):1570-1585.

    [10]Kankar P K,Sharma S C,Harsha S P. Fault diagnosis of ball bearing using continuous wavelet transform[J]. Applied Soft Computing, 2011, 11(2):2300-2312.

    [11]WU Fang-ji,QU Liang-sheng.Diagnosis of subharmonic faults of large rotating machinery based on EMD[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2009,23(2):467-475.

    [12]CHENG Jun-sheng,YANG Yu,YU De-jie.The envelope order spectrum based on generalized demodulation time-frequency analysis and its application to gear fault diagnosis[J]. Mechanical System and Signal Processing,2010,24(2):508-521.

    [13]Bandt C, Pompe B. Permutation entropy: a natural complexity measure for time series[J]. Physical Review Letters, The American Physiological Society,2002,88(17):174102(1-4).

    [14]Yan R Q,Liu Y B,Gao R X. Permutation entropy: A nonlinear statistical measure for status characterization of rotary machines[J]. Mech. Syst. Signal Process, 2012 (29): 474-484.

    [15]Frei M G, Osorio I. Intrinsic time-scale decomposition: time-frequency-energy analysis and real-time filtering of non-stationary signals[J]. Proceedings of the Royal Society. A, 2007, 463: 321-342.

    [16]安金坤,田斌,孫永軍,等.一種基于ITD算法的直擴信號檢測算法[J].電子與信息學(xué)報,2010,32(5):1178-1182.

    AN Jin-kun,TIAN Bin,SUN Yong-jun,et al. An algorithm for direct sequence spread spectrum signal detection based on intrinsic time-scale decomposition[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2010,32(5):1178-1182.

    [17]Yan R Q,Gao R X. Approximate entropy as a diagnostic tool for machine health monitoring[J]. Mechanical Systems and Signal Process, 2007,21 (2) 824-839.

    [18]Cao Y,Tung W W, Gao J B, et al. Detecting dynamical changes in time series using the permutation entropy[J]. Phys. Rev, 2004 (E70) 046217.

    [19]Case Western Reserve University Bearing Data Center. Bearing data center fault test data. [EB/OL].[2012-11-10]. http://www.eecs.case.edu/laboratory/bearing.

    猜你喜歡
    訓(xùn)練樣本特征值分類器
    一類帶強制位勢的p-Laplace特征值問題
    單圈圖關(guān)聯(lián)矩陣的特征值
    人工智能
    BP-GA光照分類器在車道線識別中的應(yīng)用
    電子測試(2018年1期)2018-04-18 11:52:35
    寬帶光譜成像系統(tǒng)最優(yōu)訓(xùn)練樣本選擇方法研究
    加權(quán)空-譜與最近鄰分類器相結(jié)合的高光譜圖像分類
    結(jié)合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機的TSK分類器
    融合原始樣本和虛擬樣本的人臉識別算法
    基于稀疏重構(gòu)的機載雷達訓(xùn)練樣本挑選方法
    基于商奇異值分解的一類二次特征值反問題
    国产精品久久久人人做人人爽| 我的亚洲天堂| 精品久久蜜臀av无| 国产精品久久视频播放| 国产成人精品无人区| 99国产综合亚洲精品| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产麻豆成人av免费视频| 99国产精品一区二区蜜桃av| 色综合亚洲欧美另类图片| 精品国产亚洲在线| 国产精品电影一区二区三区| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 黄色女人牲交| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 中文亚洲av片在线观看爽| 婷婷精品国产亚洲av| av免费在线观看网站| 男女那种视频在线观看| 亚洲一码二码三码区别大吗| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 亚洲精品美女久久av网站| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 91av网站免费观看| 免费电影在线观看免费观看| 日韩欧美国产一区二区入口| 亚洲av成人一区二区三| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 老鸭窝网址在线观看| 久久草成人影院| 日本 av在线| 一本综合久久免费| 亚洲天堂国产精品一区在线| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 日本黄色视频三级网站网址| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 国产精品九九99| 欧美黑人巨大hd| 精品熟女少妇八av免费久了| 欧美国产日韩亚洲一区| √禁漫天堂资源中文www| 99国产精品99久久久久| 国产视频一区二区在线看| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 国产亚洲精品一区二区www| 久久国产精品影院| 男女午夜视频在线观看| 琪琪午夜伦伦电影理论片6080| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 在线天堂中文资源库| 亚洲中文av在线| av在线天堂中文字幕| 亚洲美女黄片视频| 午夜福利一区二区在线看| 波多野结衣高清作品| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| cao死你这个sao货| 一进一出抽搐动态| 久久久久久久久免费视频了| 成人永久免费在线观看视频| 热re99久久国产66热| 国语自产精品视频在线第100页| 手机成人av网站| 亚洲三区欧美一区| 热re99久久国产66热| 在线视频色国产色| 国产1区2区3区精品| 亚洲成av人片免费观看| 视频在线观看一区二区三区| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产又色又爽无遮挡免费看| 国产视频一区二区在线看| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 亚洲专区字幕在线| 日韩精品中文字幕看吧| 久久这里只有精品19| 成年人黄色毛片网站| 国产精品,欧美在线| 欧美日韩精品网址| 亚洲国产欧美网| 99久久久亚洲精品蜜臀av| av电影中文网址| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 成人欧美大片| av电影中文网址| 国产亚洲精品一区二区www| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 国产伦人伦偷精品视频| 久久香蕉国产精品| av天堂在线播放| 欧美乱色亚洲激情| 日本成人三级电影网站| 欧美性长视频在线观看| 老司机靠b影院| 婷婷精品国产亚洲av| 亚洲天堂国产精品一区在线| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲人成电影免费在线| 国产精品亚洲av一区麻豆| 精品午夜福利视频在线观看一区| 日韩欧美在线二视频| 中亚洲国语对白在线视频| 1024手机看黄色片| 麻豆成人午夜福利视频| 一级片免费观看大全| 日本一区二区免费在线视频| 午夜成年电影在线免费观看| 麻豆国产av国片精品| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 免费看日本二区| 在线av久久热| 又大又爽又粗| 老鸭窝网址在线观看| 99精品久久久久人妻精品| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 成人三级做爰电影| 欧美一级a爱片免费观看看 | 老鸭窝网址在线观看| 成在线人永久免费视频| 亚洲第一青青草原| 国产欧美日韩一区二区三| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 黑人操中国人逼视频| 日日夜夜操网爽| 亚洲熟女毛片儿| 国产在线观看jvid| 国产成人精品无人区| 亚洲成国产人片在线观看| 亚洲中文日韩欧美视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 色综合站精品国产| 午夜激情福利司机影院| 国产成人精品久久二区二区免费| 国产午夜福利久久久久久| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 桃红色精品国产亚洲av| 午夜久久久久精精品| 国产精品免费视频内射| 国产91精品成人一区二区三区| 中国美女看黄片| 首页视频小说图片口味搜索| 特大巨黑吊av在线直播 | 日日摸夜夜添夜夜添小说| 在线观看免费视频日本深夜| 两个人免费观看高清视频| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 制服丝袜大香蕉在线| 国产av又大| 大型av网站在线播放| 99精品久久久久人妻精品| 人妻久久中文字幕网| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 美女国产高潮福利片在线看| 国产高清激情床上av| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 桃红色精品国产亚洲av| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 动漫黄色视频在线观看| 国产一区二区激情短视频| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 精品第一国产精品| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 精品卡一卡二卡四卡免费| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 午夜激情福利司机影院| 欧美久久黑人一区二区| 亚洲中文字幕日韩| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 亚洲一码二码三码区别大吗| 99热这里只有精品一区 | 日本免费a在线| 天天添夜夜摸| 在线观看免费日韩欧美大片| 精品一区二区三区四区五区乱码| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 精品欧美一区二区三区在线| 韩国av一区二区三区四区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 免费无遮挡裸体视频| 国产精品综合久久久久久久免费| 天堂影院成人在线观看| 国产欧美日韩一区二区三| 十八禁网站免费在线| 午夜亚洲福利在线播放| 国产欧美日韩一区二区精品| 欧美国产日韩亚洲一区| 成人永久免费在线观看视频| 手机成人av网站| 精品电影一区二区在线| 亚洲成人国产一区在线观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产精品日韩av在线免费观看| 一本久久中文字幕| 制服诱惑二区| 色尼玛亚洲综合影院| 黑人欧美特级aaaaaa片| 国产激情欧美一区二区| 亚洲国产欧美网| 中文字幕精品免费在线观看视频| 91九色精品人成在线观看| 免费无遮挡裸体视频| 欧美日韩精品网址| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 久久99热这里只有精品18| 视频在线观看一区二区三区| 免费在线观看日本一区| 一进一出好大好爽视频| 国产日本99.免费观看| 亚洲五月色婷婷综合| 亚洲人成77777在线视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 成人国产一区最新在线观看| 欧美乱妇无乱码| 搞女人的毛片| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 亚洲欧美精品综合久久99| 亚洲成人久久性| 69av精品久久久久久| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 国内揄拍国产精品人妻在线 | 91老司机精品| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 国产麻豆成人av免费视频| 黄色成人免费大全| 日本a在线网址| 欧美最黄视频在线播放免费| 两个人免费观看高清视频| 午夜免费激情av| svipshipincom国产片| 国产成人精品久久二区二区免费| 天天一区二区日本电影三级| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国产精品一区二区免费欧美| 制服人妻中文乱码| 国产亚洲精品av在线| 国产一级毛片七仙女欲春2 | 99热这里只有精品一区 | 亚洲欧美一区二区三区黑人| 高清在线国产一区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看 | 欧美亚洲日本最大视频资源| a级毛片a级免费在线| 精品久久蜜臀av无| 色婷婷久久久亚洲欧美| 国产欧美日韩精品亚洲av| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 黄色女人牲交| а√天堂www在线а√下载| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产精品亚洲av一区麻豆| 一级毛片精品| 999精品在线视频| 欧美日本亚洲视频在线播放| 婷婷精品国产亚洲av在线| www日本黄色视频网| 亚洲男人天堂网一区| 亚洲九九香蕉| 精品久久久久久成人av| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 黄频高清免费视频| 久久九九热精品免费| 黄色a级毛片大全视频| 嫩草影视91久久| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲第一电影网av| 丝袜在线中文字幕| 18禁美女被吸乳视频| 久久国产精品人妻蜜桃| 色在线成人网| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 男人操女人黄网站| 一本大道久久a久久精品| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 后天国语完整版免费观看| 99国产精品99久久久久| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 成年免费大片在线观看| 亚洲中文字幕日韩| 香蕉丝袜av| 午夜精品久久久久久毛片777| 国产v大片淫在线免费观看| 国产乱人伦免费视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 无人区码免费观看不卡| 成人国产综合亚洲| 国产精品二区激情视频| 性欧美人与动物交配| 国产亚洲av高清不卡| 成人免费观看视频高清| 亚洲一区高清亚洲精品| 午夜激情av网站| av有码第一页| 给我免费播放毛片高清在线观看| 99精品在免费线老司机午夜| 国产av一区二区精品久久| 熟女电影av网| 久久亚洲精品不卡| 国产成人精品久久二区二区免费| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 中文字幕精品亚洲无线码一区 | 日本精品一区二区三区蜜桃| av在线天堂中文字幕| 黄色片一级片一级黄色片| 白带黄色成豆腐渣| 久久久久久久午夜电影| 国产av一区在线观看免费| 91字幕亚洲| 亚洲av第一区精品v没综合| 日韩欧美国产在线观看| 午夜福利18| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产精品永久免费网站| 久久久久久人人人人人| 黄色视频,在线免费观看| 九色国产91popny在线| 色在线成人网| 麻豆国产av国片精品| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产欧美日韩精品亚洲av| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 久久九九热精品免费| 一级毛片高清免费大全| 日本 av在线| 操出白浆在线播放| 欧美不卡视频在线免费观看 | 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 亚洲成av人片免费观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 香蕉久久夜色| 波多野结衣高清作品| 亚洲欧美激情综合另类| 亚洲三区欧美一区| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 欧美久久黑人一区二区| 亚洲精品在线观看二区| 人成视频在线观看免费观看| 国产激情偷乱视频一区二区| 国产不卡一卡二| 午夜精品久久久久久毛片777| 搞女人的毛片| 久久久水蜜桃国产精品网| 国产v大片淫在线免费观看| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲av第一区精品v没综合| 91老司机精品| 久久亚洲精品不卡| 国产麻豆成人av免费视频| 怎么达到女性高潮| 欧美日本亚洲视频在线播放| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 满18在线观看网站| 欧美最黄视频在线播放免费| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产单亲对白刺激| 亚洲 国产 在线| 欧美日韩乱码在线| 精品欧美一区二区三区在线| 老汉色∧v一级毛片| cao死你这个sao货| 久久久久免费精品人妻一区二区 | 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| www.精华液| 久久欧美精品欧美久久欧美| 真人一进一出gif抽搐免费| 国产成+人综合+亚洲专区| 亚洲第一青青草原| 狂野欧美激情性xxxx| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 日韩高清综合在线| 久久久久国产精品人妻aⅴ院| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 欧美中文综合在线视频| 国产男靠女视频免费网站| 久久午夜亚洲精品久久| 777久久人妻少妇嫩草av网站| АⅤ资源中文在线天堂| 特大巨黑吊av在线直播 | 91成人精品电影| 日韩大码丰满熟妇| 国产伦在线观看视频一区| 男女床上黄色一级片免费看| 校园春色视频在线观看| 亚洲全国av大片| 成在线人永久免费视频| 亚洲人成网站高清观看| av在线播放免费不卡| 中文字幕精品亚洲无线码一区 | 亚洲欧美日韩无卡精品| 欧美色欧美亚洲另类二区| 又紧又爽又黄一区二区| 哪里可以看免费的av片| 91老司机精品| 91成年电影在线观看| 成人精品一区二区免费| 亚洲性夜色夜夜综合| 中文字幕精品免费在线观看视频| 搡老妇女老女人老熟妇| 欧美不卡视频在线免费观看 | 精品午夜福利视频在线观看一区| 日韩精品免费视频一区二区三区| 国产成人啪精品午夜网站| 国产av一区二区精品久久| 91大片在线观看| 国产精品久久久人人做人人爽| 天堂影院成人在线观看| 啦啦啦 在线观看视频| 日日夜夜操网爽| 国产一区二区在线av高清观看| 一级毛片高清免费大全| 黄色视频,在线免费观看| 国产伦在线观看视频一区| 成人午夜高清在线视频 | 午夜精品在线福利| 亚洲电影在线观看av| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 国产成人av激情在线播放| 色av中文字幕| 久久久国产欧美日韩av| 亚洲av电影不卡..在线观看| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 国产欧美日韩一区二区三| 人人妻人人澡欧美一区二区| 午夜精品在线福利| 成年版毛片免费区| 他把我摸到了高潮在线观看| 黄色片一级片一级黄色片| 午夜激情av网站| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 中文字幕最新亚洲高清| 亚洲第一av免费看| 操出白浆在线播放| 天天一区二区日本电影三级| 日韩三级视频一区二区三区| 欧美国产日韩亚洲一区| 欧美+亚洲+日韩+国产| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 啦啦啦 在线观看视频| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产三级在线视频| 女警被强在线播放| 国产视频一区二区在线看| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 久久香蕉激情| 国产av在哪里看| 成人亚洲精品av一区二区| 国产欧美日韩一区二区三| 国产成人av激情在线播放| 国产三级黄色录像| 老司机深夜福利视频在线观看| 日日干狠狠操夜夜爽| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 欧美色视频一区免费| 午夜视频精品福利| 亚洲成a人片在线一区二区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 正在播放国产对白刺激| 国产黄a三级三级三级人| 美国免费a级毛片| 黄频高清免费视频| 一级黄色大片毛片| 人人妻人人澡人人看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 亚洲av电影不卡..在线观看| 香蕉av资源在线| 国产激情欧美一区二区| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 少妇 在线观看| tocl精华| 午夜福利在线在线| 特大巨黑吊av在线直播 | 国产1区2区3区精品| 免费高清在线观看日韩| 婷婷精品国产亚洲av| 午夜精品在线福利| 国产三级在线视频| 中文在线观看免费www的网站 | 男人操女人黄网站| 最好的美女福利视频网| www.精华液| 免费在线观看完整版高清| 一级毛片高清免费大全| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 精品欧美国产一区二区三| 亚洲精品在线观看二区| www.熟女人妻精品国产| АⅤ资源中文在线天堂| 欧美精品啪啪一区二区三区| 日韩大码丰满熟妇| 一进一出抽搐gif免费好疼| 十分钟在线观看高清视频www| 美女午夜性视频免费| 国产久久久一区二区三区| 国产精品九九99| av电影中文网址| 免费搜索国产男女视频| 日韩免费av在线播放| 在线av久久热| 久久中文看片网| 亚洲av片天天在线观看| 日日干狠狠操夜夜爽| 久久精品91蜜桃| aaaaa片日本免费| 成人三级黄色视频| xxx96com| 日韩欧美免费精品| 亚洲五月色婷婷综合| 久久这里只有精品19| 欧美在线黄色| 一本精品99久久精品77| 国产精品av久久久久免费| 少妇熟女aⅴ在线视频| 禁无遮挡网站| 波多野结衣av一区二区av| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 色综合站精品国产| 国产精品国产高清国产av| 精品欧美国产一区二区三| 国产精品久久久av美女十八| 91大片在线观看| 叶爱在线成人免费视频播放| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 午夜福利欧美成人| 国产成人av激情在线播放| 51午夜福利影视在线观看| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲人成电影免费在线| 一区二区日韩欧美中文字幕| 成人一区二区视频在线观看| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲精品国产区一区二| 久久久国产成人免费| 国产一区在线观看成人免费| 看免费av毛片| 99国产精品一区二区蜜桃av| 18禁观看日本| 国产久久久一区二区三区| 欧美性猛交黑人性爽| 国产精品国产高清国产av| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 99国产精品99久久久久| 老鸭窝网址在线观看| 久久婷婷成人综合色麻豆| 精品熟女少妇八av免费久了| 两个人免费观看高清视频| 亚洲中文日韩欧美视频| 最近最新中文字幕大全免费视频| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久久久国产一级毛片高清牌| 日韩欧美三级三区| 亚洲最大成人中文| 久久九九热精品免费| 亚洲国产精品999在线| 我的亚洲天堂| 亚洲无线在线观看| 成人精品一区二区免费| 俄罗斯特黄特色一大片| 精品福利观看| 国产成人影院久久av| 不卡一级毛片| 黄色片一级片一级黄色片| 2021天堂中文幕一二区在线观 | 韩国精品一区二区三区| 亚洲人成电影免费在线| 男女午夜视频在线观看| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 久久久国产欧美日韩av| www.精华液| 久久中文看片网| 啦啦啦韩国在线观看视频| 久久中文字幕一级| 女性被躁到高潮视频| 俺也久久电影网| 色哟哟哟哟哟哟| 99热6这里只有精品| 欧美日本亚洲视频在线播放| 亚洲国产中文字幕在线视频| 宅男免费午夜| 国产激情欧美一区二区| 天天添夜夜摸| 欧美精品啪啪一区二区三区| 日韩大码丰满熟妇| 成人av一区二区三区在线看| 国产亚洲欧美98| 精品国产一区二区三区四区第35| 欧美大码av| 国产午夜精品久久久久久| 欧美日本视频| 色播亚洲综合网| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 国产伦一二天堂av在线观看| 香蕉丝袜av| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 在线免费观看的www视频| 欧美丝袜亚洲另类 | 国产成人精品无人区| 久久精品91蜜桃| 美女 人体艺术 gogo| 国产又爽黄色视频| 亚洲人成网站高清观看| 91成年电影在线观看| 亚洲色图av天堂|