• <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 ?

    集成多策略改進FCM算法的旋轉機械故障數(shù)據聚類分析研究

    2019-11-27 03:21鄧林峰張愛華趙榮珍
    振動工程學報 2019年5期
    關鍵詞:聚類分析故障診斷

    鄧林峰 張愛華 趙榮珍

    摘要: 針對旋轉機械故障數(shù)據聚類分析中的初始聚類中心不確定和孤立點敏感問題,提出了一種集成多策略改進的模糊C均值(FCM)聚類方法。首先以故障數(shù)據集的決策屬性為等價關系對數(shù)據集進行劃分,得到若干個由等價關系導出的等價類;然后以每個等價類為可行域,采用均值漂移方法搜索故障數(shù)據類中心;最后以搜索到的類中心為FCM算法的初始聚類中心,通過核技術計算故障數(shù)據樣本與相應類中心在高維特征空間中的歐氏距離,從而實現(xiàn)數(shù)據樣本相似性的有效度量,并完成故障數(shù)據的模糊聚類。通過標準數(shù)據集和旋轉機械故障數(shù)據集對方法的性能進行了驗證及比較分析。結果顯示,改進FCM算法的聚類性能相比傳統(tǒng)FCM算法的聚類性能得到了明顯提升,在收斂速度和聚類準確性兩個性能指標上,改進的FCM算法比FCM算法具有顯著優(yōu)勢。

    關鍵詞: 故障診斷; 旋轉機械; 聚類分析; 模糊C均值; 聚類性能

    中圖分類號: TH165+.3; TP391.4 文獻標志碼: A 文章編號: 1004-4523(2019)05-0918-09

    DOI:10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.05.020

    引 言

    故障診斷技術為保障旋轉機械安全可靠運行發(fā)揮著極其重要的作用[1]。然而由于旋轉機械故障振動信號具有明顯的非平穩(wěn)特性,且易受到噪聲干擾,使得部分故障樣本的特征值將發(fā)生偏移,從而脫離實際故障的特征分布區(qū)間,甚至與其他故障的特征數(shù)據交疊在一起,形成分布狀態(tài)十分復雜的故障數(shù)據,導致分析診斷故障的難度急劇增大[2]。

    為了獲取準確的故障特征信息,各種數(shù)據挖掘技術被應用于故障數(shù)據的處理[3-5]。聚類分析是進行數(shù)據挖掘的主要方法之一[5],作為一種優(yōu)良的聚類算法,模糊C均值(Fuzzy C-means, FCM)聚類算法受到旋轉機械故障數(shù)據分析研究的廣泛關注。Rodríguez Ramos等[6]將基于密度的模糊C均值聚類與核模糊C均值聚類算法相結合,對攪拌反應器故障進行分類識別。鄭直等[7]提出一種EEMD形態(tài)譜和核模糊C均值聚類集成的故障診斷新方法,實現(xiàn)了滾動軸承故障的有效診斷。李懷俊等[8]研究了基于核特征模糊聚類及模糊關聯(lián)熵的故障識別方法,可顯著提高故障數(shù)據的聚類效果,并識別齒輪故障。田再克等[9]提出了一種基于改進多重分形去趨勢波動分析和半監(jiān)督馬氏距離模糊C均值的液壓泵退化狀態(tài)識別方法,并利用液壓泵實測數(shù)據驗證了方法的有效性。

    上述研究使FCM聚類算法與故障診斷技術有了很好的結合,可有效識別故障狀態(tài)。但經研究發(fā)現(xiàn),該算法依然存在初始聚類中心不確定和孤立點敏感的缺陷[10],這將導致FCM聚類算法在處理復雜數(shù)據時容易出現(xiàn)收斂速度慢、準確性偏低的問題,從而影響故障診斷效率和精度。近年來,雖然針對FCM算法的上述缺陷開展了一些研究工作[5, 10],但算法性能的提升還存在一定空間,有待進一步對其改進以滿足應用需求。

    基于以上分析,本文提出了一種集成多策略改進的FCM(Improved FCM, IFCM)聚類算法。該算法采用建立聚類中心的可行域和均值漂移方法解決故障數(shù)據集初始聚類中心不確定問題,并通過核方法計算故障數(shù)據樣本在高維特征空間中的距離,以減小孤立樣本對聚類準確性的影響。最后利用UCI標準數(shù)據集和轉子-軸承系統(tǒng)故障數(shù)據集對所提出的改進FCM算法的有效性進行驗證,通過與FCM算法進行對比分析,進一步說明改進算法具有更好的聚類性能。

    1 模糊C均值聚類算法

    模糊C均值聚類算法的出發(fā)點是基于對目標函數(shù)的優(yōu)化,通過迭代算法尋找一組中心矢量,使各樣本到其距離平方和達到最小,即通過對平方誤差函數(shù)求極值來確定最佳模糊分類矩陣和聚類中心[11]。該算法的基本流程描述如下:

    在運行聚類算法時,可行域設置的越小,相應的計算復雜度就越低,但過小的可行域可能并不包含真實的聚類中心,將使搜索過程失效;反之,可行域設置的越大,搜索范圍也相應增大,從而增加了計算復雜度。由于一個FCM聚類模型可以看成由若干個相互獨立的噪聲聚類問題的子模型構成,且每個子模型與一個單獨的類別相對應,因此對包含C個類別的數(shù)據集進行FCM聚類就可以轉化為求解這C個獨立優(yōu)化子問題各自的解[12]。也就是說,這C個子問題與C個類之間具有一一對應關系。

    另一方面,以數(shù)據集的決策屬性(數(shù)據類別)作為數(shù)據集X上的一個等價關系(表示為D)可形成對X的一個劃分,并得到X上一個由等價關系D導出的等價類集合XD,且每個等價類與數(shù)據集的一個類別相對應。因此,若數(shù)據集X由包含C個類別的數(shù)據構成,通過數(shù)據的決策屬性對其進行劃分,則可得到相應的C個等價類,而每個等價類就包含了數(shù)據集中某一類別的所有元素。

    通過比較劃分和可行域兩個不同概念的定義可以發(fā)現(xiàn),利用決策屬性D對數(shù)據集X形成的劃分將產生一個關于X的子集族,這個子集族必然滿足可行域的條件,即XD實際上是數(shù)據集X的聚類中心可行域的一種特殊情形。顯然,若X包含C個類別,則XD中將具有C個等價類,這些等價類就可作為FCM聚類算法C個獨立優(yōu)化子問題的可行域。

    建立了FCM算法優(yōu)化子問題的可行域之后,在運行FCM算法時,就可設定每個子目標函數(shù)在相應的可行域內搜索最優(yōu)值。由于XD中任意兩個等價類的交集為空集,因此以X〖〗D作為可行域能夠避免FCM算法產生重合聚類。

    2.2 均值漂移算法

    均值漂移(Mean-Shift, MS)是一種有效的統(tǒng)計迭代算法,使每一個點都“漂移”到密度函數(shù)的局部極大值點,并利用核密度估計來表示特征空間數(shù)據的分布情況[13]。MS算法的基本原理如下。

    2.3 核方法的樣本相似性度量

    數(shù)據樣本之間的相似性度量是進行聚類分析的基礎,對于最終聚類結果的形狀具有很大影響。在FCM及大多數(shù)目前常用的聚類算法中,通常都利用歐氏距離在原始特征空間對樣本間的相似性進行度量。但由于原始特征空間數(shù)據分布的復雜性,樣本的相似性度量會產生較大誤差,導致聚類結果的精度偏低。

    核方法[14]可以通過某種非線性變換將低維空間中的樣本映射到高維空間中,然后在這個高維空間中對樣本的相似性進行度量,以提高樣本相似性度量的準確度。因此,通過引入核函數(shù)將樣本映射到高維空間并設計新的相似性度量函數(shù),應該可以實現(xiàn)提升FCM算法聚類性能的目的。

    3 改進FCM算法的性能驗證及應用

    為評價本文提出算法的聚類性能,分別使用標準數(shù)據和轉子-軸承系統(tǒng)故障實驗數(shù)據進行聚類分析,并與FCM算法的聚類結果進行比較,以驗證本文算法的有效性。在進行聚類分析時,對于標準數(shù)據和轉子故障實驗數(shù)據,同一算法均采用相同的參數(shù)。其中,F(xiàn)CM算法和改進FCM算法的迭代閾值都設為0.001,模糊聚類指數(shù)m都設為2[6, 11];MS算法的迭代閾值ε1設為0.001,核函數(shù)G選取高斯核,核半徑h取2[13];改進FCM算法的核函數(shù)K也采用高斯核,核參數(shù)σ取1.34[6];FCM 和改進FCM算法的最大迭代次數(shù)都設定為100。

    3.1 標準數(shù)據

    從UCI數(shù)據庫中選擇兩個被廣泛用于聚類分析的數(shù)據集Iris[15]和Soybean[16],對FCM算法和改進FCM算法的性能進行比較,以驗證改進FCM算法的有效性。如上兩個數(shù)據集的數(shù)據特性如表1所示。利用兩種聚類算法對這兩個數(shù)據集分別進行處理,其目標函數(shù)的迭代誤差如圖1所示。

    ? 表1中的Iris數(shù)據集具有4維特征,包含3個不同類別的數(shù)據,每一類數(shù)據都有50個樣本;Soybean數(shù)據集具有35維特征值,包含4個不同類別的數(shù)據,其中3個類別每一類都有10個樣本,剩下一類有17個樣本。為便于描述,Iris的3個類別將采用符號數(shù)字1,2,3進行表示;Soybean的4個類別將采用符號數(shù)字1,2,3,4進行表示。

    從圖1可見,對于數(shù)據集Iris和Soybean,利用兩種聚類算法處理時,對應的目標函數(shù)迭代誤差存在明顯差別。顯然,F(xiàn)CM聚類算法的目標函數(shù)迭代誤差在迭代初始階段較大,隨著迭代次數(shù)的增加,迭代誤差迅速減小并趨近于零;而改進FCM聚類算法的目標函數(shù)迭代誤差在迭代初始階段就很小。這主要是因為改進的FCM聚類算法在進行模糊聚類之前先利用MS算法搜索到了數(shù)據集的初始聚類中心,通常情況下,這些初始的聚類中心與最終的聚類中心已非常接近,所以改進的FCM聚類算法只需要很少的迭代次數(shù)即可收斂。因此,與FCM聚類算法相比,改進FCM聚類算法的數(shù)據處理效率更高,收斂速度更快。

    兩種算法對兩個標準數(shù)據集的聚類準確率及運行時間如表2所示;具體的聚類結果如表3所示。

    ? ? ?表2顯示,利用兩種算法分別對Iris和Soybean兩個數(shù)據集進行聚類分析時,改進FCM算法的聚類準確率都更高。雖然改進的FCM算法比FCM算法的運行時間增長了1倍左右,這主要是由于利用MS算法搜索數(shù)據的初始聚類中心,所以增加了算法的運行時間,但都沒有超過0.3 s,具有較快的數(shù)據處理速度。

    從表3可見,與FCM算法相比,改進FCM算法的聚類精度之所以得到提高,主要是其將FCM算法中聚類錯誤的部分數(shù)據樣本劃分到了正確的類別,從而增加了這些類別的正確樣本,與實際樣本數(shù)更加接近。雖然改進的FCM算法對于Iris數(shù)據集第2類數(shù)據樣本的正確劃分減少了2個,但第3類數(shù)據樣本的正確劃分增加了7個,從而使得Iris數(shù)據集的總體聚類準確率仍然提高了3.34%;對于Soybean數(shù)據集,其第3、第4類數(shù)據樣本的正確劃分數(shù)分別增加了1個和3個,從而將改進的FCM算法的聚類準確率提高了8.51%。

    3.2 轉子-軸承系統(tǒng)故障數(shù)據

    將本文提出的改進FCM聚類算法應用于圖2所示轉子-軸承系統(tǒng)故障數(shù)據的聚類分析。故障模擬實驗設置了質量不平衡、轉子不對中、動靜碰摩、軸承松動及正常共5種運行狀態(tài)。采集轉子轉速為3000 r/min時的振動信號,采樣頻率設置為5000 Hz,采樣點數(shù)確定為12500,每一種運行狀態(tài)都采集100個數(shù)據樣本。

    ? 由文獻[17-19]的研究結果可知,均方根、均方根頻率、頻率標準差可有效刻畫不同故障狀態(tài),故選取這3個特征用于構造故障數(shù)據集。轉子實驗臺上共設置了12個振動傳感器,即采集的每一個樣本包含著12個通道,而每個通道的信號都能產生上述3個特征,因此可構成36維特征的故障數(shù)據集,如表4所示。

    表4所示的故障特征數(shù)據由12個通道的振動信號計算得到,每一行代表著一個振動數(shù)據樣本,也就是說,每一個數(shù)據樣本都包含著轉子系統(tǒng)在某種運行狀態(tài)下12個不同測點位置上的振動特性。顯然,每3個特征來自一個信號通道,任何兩個通道的特征類型都是相同的,但是由于測點不同,即使同一特征也具有不同的特征值,因此這些特征包含著能夠相互補充的故障狀態(tài)信息。

    表4雖然只給出了全部故障數(shù)據的一小部分,但是從表中數(shù)據仍然可以發(fā)現(xiàn),對于相同的故障特征,轉子系統(tǒng)不同測點處的特征值存在明顯差別。這說明轉子系統(tǒng)不同測振點的振動狀況是不一樣的,利用多個傳感器組成多通道的數(shù)據采集陣列可最大程度上獲取轉子系統(tǒng)的完整狀態(tài)信息。

    利用FCM算法和改進FCM算法對轉子故障數(shù)據集分別進行處理,其目標函數(shù)的迭代誤差如圖3所示。

    從圖3可見,當?shù)螖?shù)到達26時,兩種聚類算法目標函數(shù)的迭代誤差都趨于零。但是,很明顯,F(xiàn)CM算法目標函數(shù)的初始迭代誤差較大,而改進的FCM算法目標函數(shù)的迭代誤差在迭代初期就很小,其收斂速度明顯更快,說明MS算法搜索的初始聚類中心已經非常接近故障數(shù)據集的真實聚類中心,從而可以有效加快改進FCM算法的收斂速度。兩種算法對轉子故障數(shù)據集的聚類準確率及運行時間如表5所示;具體的聚類結果如表6所示。

    Li Huaijun, Xie Xiaopeng. Gear fault pattern recognition based on kernel feature fuzzy clustering and fuzzy association entropy[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2015, 36(4): 848-855.

    [9] 田再克, 李洪儒, 孫 健, 等. 基于改進MF-DFA和SSM-FCM的液壓泵退化狀態(tài)識別方法[J]. 儀器儀表學報, 2016, 37(8): 1851-1860.

    Tian Zaike, Li Hongru, Sun Jian, et al. Degradation state identification method of hydraulic pump based on improved MF-DFA and SSM-FCM[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2016, 37(8): 1851-1860.

    [10] 陳海鵬, 申鉉京, 龍建武, 等. 自動確定聚類個數(shù)的模糊聚類算法[J]. 電子學報, 2017, 45(3):687-694.

    Chen Haipeng, Shen Xuanjing, Long Jianwu, et al. Fuzzy clustering algorithm for automatic identification of clusters[J]. Acta Electronica Sinica, 2017, 45(3): 687-694.

    [11] 董曉峰. 基于RCM分析的智能化汽輪機組故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 北京: 華北電力大學, 2012.

    Dong Xiaofeng. Study on intelligent fault diagnosis system for turbogenerator based on RCM analysis[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2012.

    [12] 胡雅婷. 可能性聚類方法研究及應用[D]. 長春: 吉林大學, 2012.

    Hu Yating. Research and application of possibilistic clustering method[D]. Changchun: Jilin University, 2012.

    [13] 宋 新, 羅 軍, 王魯平, 等. 基于Mean Shift聚類的邊緣檢測方法[J]. 彈箭與制導學報, 2007, 27(1): 366-368.

    Song Xin, Luo Jun, Wang Luping, et al. Edge detection method based on Mean Shift clustering method[J]. Journal of Projectiles, Rockets, Missiles and Guidance, 2007, 27(1): 366-368.

    [14] 康家銀, 紀志成, 龔成龍. 一種核模糊C均值聚類算法及其應用[J]. 儀器儀表學報, 2010, 31(7): 1657-1663.

    Kang Jiayin, Ji Zhicheng, Gong Chenglong. Kernelized fuzzy C-means clustering algorithm and its application[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2010, 31(7): 1657-1663.

    [15] Fisher R A. Iris Data Set[DB/OL]. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris, 1988-07-01.

    [16] Michalski R S. Soybean (Small) Data Set[DB/OL]. http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Soybean+(Small), 1987-01-01.

    [17] Lei Yaguo, He Zhengjia, Zi Yanyang. A new approach to intelligent fault diagnosis of rotating machinery[J]. Expert Systems with Applications, 2008, 35(4): 1593-1600.

    [18] 張 恒, 趙榮珍. 故障特征選擇與特征信息融合的加權KPCA方法研究[J]. 振動與沖擊, 2014, 33(9): 89-93.

    Zhang Heng, Zhao Rongzhen. Weighted KPCA based on fault feature selection and feature information fusion[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(9): 89-93.

    [19] 程曉涵, 汪愛明, 花如祥, 等. 24種特征指標對軸承狀態(tài)識別的性能研究[J]. 振動、測試與診斷, 2016, 36(2): 351-358.

    Chen Xiaohan, Wang Aiming, Hua Ruxiang, et al. Studying on property of 24 characteristic indexes to bearing state recognition[J]. Journal of Vibration, Measurement & Diagnosis, 2016, 36(2): 351-358.

    Abstract: To solve the problems that initial clustering centers are uncertain and outliers are sensitive in the clustering analysis of rotating machine fault data, an improved fuzzy C-means (FCM) clustering algorithm based on integrated multi-strategy is proposed in this paper. Firstly, the fault data set is divided through the decision attribute of itself, and several equivalence classes derived from the equivalence relation are obtained. Then, each equivalence class is regarded as the feasible domain, and mean shift method is used to search the class center in the feasible domain. Finally, treating the searched class center as the initial clustering center of the clustering algorithm, the similarity between the fault data sample and the corresponding cluster center is measured via the kernel method in the high-dimensional feature space to achieve fuzzy clustering of fault data set. The performance of the proposed method is verified and compared via standard data sets and rotating machinery fault data sets. The results show that the clustering performance of the proposed method is significantly improved compared with the FCM algorithm and the proposed method has significant advantages over the FCM algorithm in terms of convergence speed and clustering accuracy.

    Key words: fault diagnosis; rotating machinery; clustering analysis; fuzzy C-means; clustering performance

    作者簡介: 鄧林峰(1984-),男,副教授。電話: 15193117545; E-mail: denglinfeng2002@163.com

    猜你喜歡
    聚類分析故障診斷
    風力發(fā)電機組齒輪箱軸承故障診斷分析
    基于人工神經網絡的故障診斷專利淺析
    淺談機電一體化設備的故障診斷技術研究
    基于EMD和SSAE的滾動軸承故障診斷方法
    農村居民家庭人均生活消費支出分析
    基于省會城市經濟發(fā)展程度的實證分析
    基于聚類分析的互聯(lián)網廣告投放研究
    “縣級供電企業(yè)生產經營統(tǒng)計一套”表輔助決策模式研究
    基于R8C的汽車OBD通用故障診斷儀設計
    日本vs欧美在线观看视频| 国产高清激情床上av| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 一夜夜www| 超色免费av| 大码成人一级视频| 免费日韩欧美在线观看| 国产成人系列免费观看| 精品国产乱码久久久久久男人| 精品熟女少妇八av免费久了| 国产激情欧美一区二区| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 成人三级黄色视频| 香蕉丝袜av| 一进一出抽搐动态| 啦啦啦在线免费观看视频4| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 亚洲国产精品sss在线观看 | 精品久久久久久久久久免费视频 | 丝袜人妻中文字幕| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 久久精品国产综合久久久| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 两个人免费观看高清视频| 成人免费观看视频高清| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 国产精品一区二区免费欧美| 色哟哟哟哟哟哟| 99热只有精品国产| 国产精品偷伦视频观看了| 多毛熟女@视频| 国产精品国产高清国产av| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 久久国产精品人妻蜜桃| 亚洲熟女毛片儿| 国产又色又爽无遮挡免费看| 久久亚洲真实| 久久久久精品国产欧美久久久| 激情在线观看视频在线高清| av欧美777| 日本免费a在线| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 国产99久久九九免费精品| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 在线永久观看黄色视频| 色精品久久人妻99蜜桃| 国产精品久久电影中文字幕| 9热在线视频观看99| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 国产精品av久久久久免费| 午夜精品久久久久久毛片777| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产成人欧美| 午夜福利在线免费观看网站| 国产区一区二久久| 日韩免费高清中文字幕av| av天堂在线播放| 精品久久久久久久毛片微露脸| 欧美日韩一级在线毛片| 亚洲av成人一区二区三| 欧美在线黄色| 日日干狠狠操夜夜爽| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 国产熟女xx| 91字幕亚洲| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 国产精品一区二区免费欧美| 日韩精品青青久久久久久| videosex国产| 91麻豆av在线| 丁香六月欧美| 亚洲成人免费av在线播放| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 老司机福利观看| 老司机深夜福利视频在线观看| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| av超薄肉色丝袜交足视频| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 亚洲片人在线观看| 亚洲人成电影观看| 怎么达到女性高潮| 欧美日本亚洲视频在线播放| 性色av乱码一区二区三区2| 精品久久蜜臀av无| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产色视频综合| 国产高清国产精品国产三级| 久久婷婷成人综合色麻豆| 久久精品影院6| 操出白浆在线播放| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 精品人妻在线不人妻| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 欧美中文日本在线观看视频| 老司机在亚洲福利影院| 国产免费av片在线观看野外av| 超色免费av| av国产精品久久久久影院| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产伦一二天堂av在线观看| 婷婷六月久久综合丁香| 日韩大码丰满熟妇| 一级毛片女人18水好多| 欧美av亚洲av综合av国产av| 国产成人影院久久av| 午夜免费鲁丝| 国产精品久久久av美女十八| 大香蕉久久成人网| 亚洲国产欧美网| 亚洲国产精品999在线| 最近最新中文字幕大全免费视频| 人人澡人人妻人| 大型黄色视频在线免费观看| 欧美在线一区亚洲| 日韩大尺度精品在线看网址 | 精品久久久久久久毛片微露脸| www国产在线视频色| 国产精品98久久久久久宅男小说| 国产一区二区激情短视频| 性少妇av在线| 又紧又爽又黄一区二区| 十八禁网站免费在线| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲专区字幕在线| a级片在线免费高清观看视频| 一区在线观看完整版| 国产在线精品亚洲第一网站| 欧美+亚洲+日韩+国产| 午夜福利免费观看在线| 中文字幕人妻熟女乱码| 91精品国产国语对白视频| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 成在线人永久免费视频| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲精品粉嫩美女一区| 免费不卡黄色视频| 欧美乱码精品一区二区三区| 国产一区在线观看成人免费| 又大又爽又粗| 热re99久久国产66热| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 99国产综合亚洲精品| 性欧美人与动物交配| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 国产一区在线观看成人免费| 亚洲国产欧美一区二区综合| 亚洲情色 制服丝袜| 国产精品99久久99久久久不卡| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频| aaaaa片日本免费| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 成人免费观看视频高清| 正在播放国产对白刺激| 男女午夜视频在线观看| 男人的好看免费观看在线视频 | 欧美乱码精品一区二区三区| 精品人妻在线不人妻| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 咕卡用的链子| 在线永久观看黄色视频| 国产97色在线日韩免费| 国产99白浆流出| 国产av精品麻豆| www.熟女人妻精品国产| 男女午夜视频在线观看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| netflix在线观看网站| 一区福利在线观看| 美女 人体艺术 gogo| 色婷婷久久久亚洲欧美| 在线免费观看的www视频| 三级毛片av免费| 国产伦一二天堂av在线观看| 天堂√8在线中文| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产不卡一卡二| 久久性视频一级片| 老司机亚洲免费影院| 免费在线观看完整版高清| 日本vs欧美在线观看视频| av免费在线观看网站| 在线天堂中文资源库| 久久久国产成人精品二区 | 日本wwww免费看| 美女国产高潮福利片在线看| 久久久水蜜桃国产精品网| 大码成人一级视频| 国产高清视频在线播放一区| 又大又爽又粗| 免费日韩欧美在线观看| 亚洲精品美女久久av网站| 精品一区二区三区四区五区乱码| 欧美日韩黄片免| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 久久亚洲精品不卡| 极品人妻少妇av视频| 精品福利观看| 黄色女人牲交| 十八禁人妻一区二区| 亚洲中文日韩欧美视频| 叶爱在线成人免费视频播放| 99久久国产精品久久久| 看黄色毛片网站| 日韩欧美国产一区二区入口| 美女高潮到喷水免费观看| 久久这里只有精品19| 又黄又粗又硬又大视频| 9色porny在线观看| 国产免费男女视频| 日本五十路高清| 亚洲九九香蕉| 首页视频小说图片口味搜索| 搡老熟女国产l中国老女人| 日本五十路高清| 亚洲九九香蕉| 中文字幕色久视频| 成年版毛片免费区| 两个人免费观看高清视频| 久久精品91无色码中文字幕| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产精品亚洲一级av第二区| 精品乱码久久久久久99久播| 两个人看的免费小视频| 亚洲av成人一区二区三| 两个人看的免费小视频| 亚洲精品成人av观看孕妇| 91精品三级在线观看| 日本一区二区免费在线视频| 精品卡一卡二卡四卡免费| 久久久国产欧美日韩av| cao死你这个sao货| 中文字幕最新亚洲高清| 黄色 视频免费看| 国产精品自产拍在线观看55亚洲| svipshipincom国产片| 成人av一区二区三区在线看| 日韩视频一区二区在线观看| 欧美一级毛片孕妇| 岛国在线观看网站| 亚洲激情在线av| 嫁个100分男人电影在线观看| 欧美另类亚洲清纯唯美| 欧美日韩av久久| 国产91精品成人一区二区三区| 久久久久九九精品影院| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 国产成人欧美| 久久久国产精品麻豆| 亚洲免费av在线视频| www日本在线高清视频| 国产免费av片在线观看野外av| 黄片大片在线免费观看| 黄色怎么调成土黄色| 自线自在国产av| 免费观看人在逋| 欧美中文综合在线视频| 妹子高潮喷水视频| 日本精品一区二区三区蜜桃| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 欧美激情高清一区二区三区| 久久草成人影院| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 日本 av在线| 99国产精品一区二区蜜桃av| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 12—13女人毛片做爰片一| 国产三级黄色录像| 国产区一区二久久| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 国产成人av激情在线播放| 999久久久国产精品视频| 黑丝袜美女国产一区| 高清av免费在线| 老司机靠b影院| 久久久久久大精品| 久久这里只有精品19| 热99国产精品久久久久久7| 久久精品影院6| av天堂久久9| 国产不卡一卡二| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 欧美激情久久久久久爽电影 | 亚洲欧美一区二区三区黑人| 亚洲自拍偷在线| 黄频高清免费视频| 免费av中文字幕在线| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久久久久大精品| 欧美成人免费av一区二区三区| 国产精品99久久99久久久不卡| 深夜精品福利| 一进一出抽搐动态| 色老头精品视频在线观看| 亚洲精品一二三| 亚洲人成伊人成综合网2020| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 成年人免费黄色播放视频| www国产在线视频色| 亚洲一区二区三区不卡视频| 在线国产一区二区在线| 大型黄色视频在线免费观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 热re99久久国产66热| 他把我摸到了高潮在线观看| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 成人特级黄色片久久久久久久| 日本黄色日本黄色录像| 成人三级做爰电影| 亚洲精品国产区一区二| 免费人成视频x8x8入口观看| 精品久久久久久久久久免费视频 | 国产av一区二区精品久久| 日韩有码中文字幕| 99国产精品一区二区三区| 88av欧美| 女人被狂操c到高潮| 老司机靠b影院| 人成视频在线观看免费观看| 黄色怎么调成土黄色| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 又紧又爽又黄一区二区| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 黄片播放在线免费| 波多野结衣av一区二区av| 真人一进一出gif抽搐免费| 欧美乱码精品一区二区三区| 日韩欧美三级三区| 首页视频小说图片口味搜索| 不卡一级毛片| 欧美激情高清一区二区三区| 人人澡人人妻人| 日本五十路高清| 麻豆av在线久日| 热99国产精品久久久久久7| 国产一区二区在线av高清观看| 一级片'在线观看视频| 国产精品影院久久| 波多野结衣一区麻豆| 免费日韩欧美在线观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 在线播放国产精品三级| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| a在线观看视频网站| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久久国产一区二区| 少妇粗大呻吟视频| 夜夜爽天天搞| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 十八禁网站免费在线| 国产av一区在线观看免费| 乱人伦中国视频| 国产成人精品久久二区二区91| 色综合欧美亚洲国产小说| 久久人人97超碰香蕉20202| 又大又爽又粗| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产一区二区三区综合在线观看| x7x7x7水蜜桃| 亚洲色图av天堂| 国产xxxxx性猛交| 欧美日韩视频精品一区| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 夜夜夜夜夜久久久久| 久久久久久免费高清国产稀缺| 中文欧美无线码| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| 亚洲av成人av| 久久久国产一区二区| 国产精品影院久久| 久久九九热精品免费| 国产精品久久久久成人av| 国产精品一区二区三区四区久久 | 看黄色毛片网站| 国产一区在线观看成人免费| 国产欧美日韩一区二区精品| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 啦啦啦 在线观看视频| 黑人猛操日本美女一级片| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 欧美精品一区二区免费开放| 岛国在线观看网站| 淫秽高清视频在线观看| 在线播放国产精品三级| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 中文字幕av电影在线播放| av视频免费观看在线观看| 国产区一区二久久| 亚洲成人久久性| 亚洲五月天丁香| 香蕉久久夜色| 国产午夜精品久久久久久| 国产成人啪精品午夜网站| 欧美av亚洲av综合av国产av| 在线观看免费午夜福利视频| 亚洲熟女毛片儿| 免费搜索国产男女视频| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产一区二区在线av高清观看| 丰满迷人的少妇在线观看| 天天影视国产精品| 精品一区二区三区四区五区乱码| 不卡一级毛片| 国产精品久久视频播放| 日韩国内少妇激情av| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 久久欧美精品欧美久久欧美| 成年人黄色毛片网站| 欧美日韩av久久| 精品国产乱码久久久久久男人| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美激情 高清一区二区三区| 校园春色视频在线观看| 亚洲自拍偷在线| 久99久视频精品免费| 又紧又爽又黄一区二区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| av国产精品久久久久影院| 国产欧美日韩一区二区三| 欧美一级毛片孕妇| 亚洲少妇的诱惑av| 国产国语露脸激情在线看| 妹子高潮喷水视频| 18美女黄网站色大片免费观看| 高清欧美精品videossex| 十八禁网站免费在线| 正在播放国产对白刺激| 精品国产一区二区三区四区第35| 亚洲人成伊人成综合网2020| 久久香蕉精品热| 日韩av在线大香蕉| 欧美乱码精品一区二区三区| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 在线看a的网站| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲视频免费观看视频| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 国产精品影院久久| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 一级黄色大片毛片| 日韩人妻精品一区2区三区| 9热在线视频观看99| 日本a在线网址| 色综合婷婷激情| 成年人免费黄色播放视频| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 一a级毛片在线观看| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 亚洲精华国产精华精| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 成在线人永久免费视频| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 欧美激情极品国产一区二区三区| 天堂影院成人在线观看| 亚洲国产精品999在线| e午夜精品久久久久久久| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 99精品久久久久人妻精品| 欧美日韩黄片免| 亚洲国产欧美一区二区综合| 青草久久国产| 老司机福利观看| 午夜免费成人在线视频| 欧美日韩福利视频一区二区| 久热爱精品视频在线9| 最近最新中文字幕大全免费视频| 久久久久久久久中文| 91精品三级在线观看| 国产亚洲欧美精品永久| 免费少妇av软件| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产高清激情床上av| 亚洲精品国产色婷婷电影| 黄片小视频在线播放| 亚洲av美国av| www.熟女人妻精品国产| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 多毛熟女@视频| 亚洲激情在线av| 在线播放国产精品三级| 国产av一区二区精品久久| 国产单亲对白刺激| 最好的美女福利视频网| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 国产精品综合久久久久久久免费 | 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 在线观看日韩欧美| 日韩免费av在线播放| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 日本五十路高清| 首页视频小说图片口味搜索| 午夜a级毛片| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 欧美激情 高清一区二区三区| 脱女人内裤的视频| 91精品三级在线观看| 国产激情欧美一区二区| 美女高潮到喷水免费观看| 国产成人免费无遮挡视频| 国产av精品麻豆| 超碰成人久久| cao死你这个sao货| 午夜两性在线视频| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 午夜福利在线观看吧| 亚洲成人免费电影在线观看| 波多野结衣一区麻豆| 老熟妇仑乱视频hdxx| bbb黄色大片| av天堂在线播放| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 日本黄色视频三级网站网址| 成年人黄色毛片网站| 国产成人欧美| 热99re8久久精品国产| 亚洲自拍偷在线| 国产激情久久老熟女| 1024香蕉在线观看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 免费高清视频大片| 国产成人免费无遮挡视频| 午夜福利免费观看在线| 91在线观看av| 叶爱在线成人免费视频播放| 在线观看舔阴道视频| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 一本综合久久免费| 日本免费a在线| 水蜜桃什么品种好| 久久精品成人免费网站| 成人特级黄色片久久久久久久| 18美女黄网站色大片免费观看| 国产精品国产高清国产av| 夜夜爽天天搞| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 一区二区三区精品91| 亚洲精品国产区一区二| 免费在线观看黄色视频的| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 午夜精品久久久久久毛片777| 97碰自拍视频| tocl精华| 高清欧美精品videossex| 亚洲性夜色夜夜综合| 91麻豆av在线| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产亚洲欧美精品永久| 欧美日本亚洲视频在线播放| 首页视频小说图片口味搜索| 欧美一区二区精品小视频在线| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 日本黄色视频三级网站网址| 国产成人精品久久二区二区91| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 一个人免费在线观看的高清视频| 一级毛片精品| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 日韩欧美一区视频在线观看| 9色porny在线观看| 黄色视频不卡| 久久国产亚洲av麻豆专区| 日韩三级视频一区二区三区| 在线国产一区二区在线| 亚洲av美国av| 亚洲 欧美一区二区三区| 国产精品国产av在线观看| 欧美中文综合在线视频| 亚洲国产精品999在线| 久久这里只有精品19| 神马国产精品三级电影在线观看 | 女人被狂操c到高潮| 国产精品久久久av美女十八| 亚洲avbb在线观看| 免费av毛片视频| 久久影院123| 丁香欧美五月| 国产高清videossex| 久久久水蜜桃国产精品网| 精品卡一卡二卡四卡免费| 国产成人精品久久二区二区91| 亚洲专区国产一区二区| 99国产精品一区二区蜜桃av| 9热在线视频观看99| 99riav亚洲国产免费| 中文字幕精品免费在线观看视频| 电影成人av| 身体一侧抽搐| 真人一进一出gif抽搐免费| 精品一区二区三区视频在线观看免费 | 天堂√8在线中文| 久久青草综合色| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 国产精品99久久99久久久不卡| 久久午夜亚洲精品久久| 久久久久久人人人人人| 狂野欧美激情性xxxx| 国产91精品成人一区二区三区| 国产精品电影一区二区三区| 久久中文字幕人妻熟女| 水蜜桃什么品种好|