• <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 ?

    智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器故障診斷中的應用

    2016-08-11 09:37:18要航趙偉欽
    電氣開關(guān) 2016年6期
    關(guān)鍵詞:智能算法魚群故障診斷

    要航,趙偉欽

    (廣西大學電氣工程學院,廣西 南寧 530004)

    智能算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡在變壓器故障診斷中的應用

    要航,趙偉欽

    (廣西大學電氣工程學院,廣西 南寧 530004)

    傳統(tǒng)的電力變壓器故障診斷方法存在著識別精度低的局限性,不能有效地進行數(shù)據(jù)分析,導致無法正確診斷故障類型甚至誤診。為此,神經(jīng)網(wǎng)絡和人工群智能算法的提出,及其在電力變壓器故障診斷中的應用,大大提高了故障診斷的時效性和準確性。該類方法以傳統(tǒng)的變壓器溶解氣體分析(DGA)作為數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ),利用神經(jīng)網(wǎng)絡良好的非線性逼近能力,同時采用群智能算法的自組織、分布式和并行性等良好性能優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)(權(quán)值和閥值),使得神經(jīng)網(wǎng)絡的快速收斂及精確程度大幅提高,進而用優(yōu)化過的神經(jīng)網(wǎng)絡對變壓器溶解氣體數(shù)據(jù)分析并故障分類。最后通過實例驗證表明:該類方法能夠有效地對故障氣體樣本進行離散和約簡化分析,與傳統(tǒng)方法相比,提高了故障診斷的效率和正確率。

    變壓器;智能算法;神經(jīng)網(wǎng)絡;故障診斷

    1 引言

    電力系統(tǒng)作為國家重中之重的基礎(chǔ)性建設(shè),正在朝著大電網(wǎng)、超高壓、自動化的方向加速發(fā)展。電力變壓器作為電力系統(tǒng)輸、變、配電環(huán)節(jié)中最重要的設(shè)備之一,其運行狀態(tài)的安全與否直接關(guān)系到整個電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定和經(jīng)濟效益。因此,研究電力變壓器安全可靠運行的故障檢測方法顯得尤為重要,同時對于確保電力網(wǎng)絡穩(wěn)定、快速、高效能地運作,具有長遠的意義。

    2 群智能概述

    1999年,Bonabeau,Dorigo和Theraulaz在《Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems》中對群智能進行了詳細的論述和分析。群智能優(yōu)化算法在沒有集中控制并且不提供全局模型的前提下,利用群體的優(yōu)勢,分布搜索。比傳統(tǒng)的優(yōu)化方法更快地發(fā)現(xiàn)復雜優(yōu)化問題的最優(yōu)解,為尋找復雜問題的最佳方案提供了新的思路和新方法。

    2.1 群智能優(yōu)化算法

    目前已經(jīng)開發(fā)的群體智能優(yōu)化算法有人工免疫算法、粒子群算法、蜂群算法、蛙跳算法、人工魚群算法、貓群算法、蟻群算法、量子進化算法等。

    2.1.1 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)

    粒子群算法是一種有效的全局尋優(yōu)算法,通過群體中粒子間的合作與競爭,實現(xiàn)復雜空間中最優(yōu)解的搜索。粒子群算法保留了基于種群的全局搜索策略,其采用速度—位移模型,避免了復雜的遺傳操作,具有記憶全局最優(yōu)解和個體自身所經(jīng)歷的最優(yōu)解功能,能夠動態(tài)跟蹤當前的搜索情況,調(diào)整搜索策略。

    2.1.2 人工魚群算法(Artificial Fish School Algorithm,AFSA)

    人工魚群算法主要模擬魚群在覓食過程中表現(xiàn)出來的覓食、聚群和追尾三種行為基礎(chǔ),從構(gòu)造單條魚的底層行為做起,通過魚群中各個個體的局部優(yōu)化、個體之間的協(xié)作使群體達到最優(yōu)選擇的目的,從而達到群體全局尋優(yōu)目的。人工魚群算法具有良好的求取全局極值的能力,并具有對初值參數(shù)選擇不敏感、魯棒性強、簡單易實現(xiàn)等優(yōu)點。

    2.1.3 蟻群算法(Ant Colony Algorithm,ACA)

    蟻群算法受到自然界中螞蟻群集體在覓食過程中行為的啟發(fā),利用真實蟻群通過個體間的信息傳遞、搜索從蟻群到食物間的最短路徑的集體尋優(yōu)特征,來解決一些離散系統(tǒng)優(yōu)化中的困難問題。研究表明,蟻群算法在求解復雜優(yōu)化問題,特別是離散優(yōu)化問題時有一定優(yōu)勢。

    2.2 群智能優(yōu)化原理

    群智能算法的計算原理通常由三個階段完成:初始化種群、更新個體、更新種群。

    2.2.1 初始化種群

    在運用每一種群智能算法時,首先都需要對種群初始化,就是對所求優(yōu)化問題的解空間進行全局分布,在空間產(chǎn)生若干個體,并假設(shè)該種群中的每一個個體為所求優(yōu)化問題的解。

    2.2.2 更新個體

    個體的更新是群體質(zhì)量提高的內(nèi)在驅(qū)動力。群智能算法中,采用簡單的編碼技術(shù)來表示一個個體所具有的復雜結(jié)構(gòu),在尋優(yōu)搜索過程中,對一群用編碼表示的個體進行簡單的操作,個體依靠這些操作實現(xiàn)更新。

    2.2.3 更新種群

    在基于群體概念的仿生智能算法中,群體更新是種群中個體更新的宏觀表現(xiàn),它對于算法的搜索和收斂性能具有重要作用。在不同的仿生群體優(yōu)化算法中,存在著不同的群體更新方式。

    3 群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其在變壓器故障診斷中的應用

    利用群智能算法具備的優(yōu)勢來優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值,將群智能算法良好的全局尋優(yōu)能力與BP算法的非線性映射能力相結(jié)合,以提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力和訓練能力,從而改進神經(jīng)網(wǎng)絡的整體搜索效率。

    3.1 群智能算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    3.1.1 粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    第1步:初始化參數(shù)。設(shè)定粒子的最大速度Vmax和最小速度Vmin在區(qū)間[Vmin,Vmax]內(nèi)隨機產(chǎn)生每個粒子的速度,然后設(shè)置初始慣性權(quán)重ω,學習因子c1和c2,種群規(guī)模和迭代次數(shù)等。

    第3步:更新每個粒子的速度和位置,并判斷更新后粒子的速度和位置是否在限定的范圍之內(nèi)。檢驗算法迭代停止條件,若符合,則停止迭代,輸出神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閥值,否則轉(zhuǎn)步驟2。

    3.1.2 人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    第1步:初始化參數(shù)。種群大小pop_size;人工魚的感知距離Visual;人工魚移動的最大步長Step;擁擠度因子δ;最大迭代次數(shù)Max_Gen和誤差精度ε;設(shè)置初始迭代次數(shù)Gen=0,魚群個分量均為(-1,1)區(qū)間內(nèi)的隨機數(shù)。

    第2步:各人工魚分別模擬改進后的追尾行為和改進后的聚群行為,選擇行動后Y值較大的行為實際執(zhí)行,缺省行為方式為改進后的覓食行為。每迭代一次都要更新公告板,如果有人工魚的Y優(yōu)于公告板的Y,則取代之;否則如果連續(xù)迭代K次公告板的值都不變,則模擬逃逸行為。

    第3步:中止條件判斷:判斷Gen是否己達到最大迭代次數(shù)Max_Gen或者解的誤差精度是否達到ε,只要滿足其中一個條件就輸出公告板的Y值,否則Gen=Gen+1,轉(zhuǎn)第2步。

    3.1.3 蟻群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡

    第1步:參數(shù)初始化。迭代次數(shù)Nc=0,設(shè)置信息素初始值const,信息素揮發(fā)系數(shù)e,信息素增量強度Q,迭代次數(shù)ε<ε0,算法結(jié)束條件ε,訓練誤差退出為ε0。

    第2步:s只螞蟻依據(jù)選路原則進行尋路。同時,對各螞蟻的路徑進行信息素局部更新。

    第3步:把每一只螞蟻選擇的初始路徑作為初始權(quán)值和閥值,對BP網(wǎng)絡進行訓練,得到相應的路徑輸出,計算誤差E。

    第4步:所有螞蟻完成一次構(gòu)造解可以得到誤差最小的一組初始值,比較這個最小誤差和ε的大小,如果小于ε,則得到的最優(yōu)解作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閥值進行學習,直到滿足退出條件ε<ε0,退出程序;否則,對螞蟻路徑進行信息素全局更新。轉(zhuǎn)至第2步,直到最大迭代次數(shù)。

    3.2 訓練結(jié)果對比

    本文采用歷史220組變壓器故障數(shù)據(jù)作為訓練樣本,分別訓練上述不同網(wǎng)絡,爾后采用100組測試樣本對各網(wǎng)絡(單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡、粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡、魚群優(yōu)化BP網(wǎng)絡、蟻群優(yōu)化BP網(wǎng)絡)性能進行檢驗對比。

    試驗中,選擇變壓器故障時產(chǎn)生的五種特征氣體H2,C2H4,C2H6,C2H2和CH4的特征量作為網(wǎng)絡的輸入(網(wǎng)絡輸入層為5層);以變壓器的常見故障類型(高溫過熱,中低溫過熱,低能(火花)放電,局部放電,電弧放電。對應編號為1,2,3,4,5)作為網(wǎng)絡的輸出(網(wǎng)絡輸出層為5層);網(wǎng)絡隱層為11層。同時設(shè)定網(wǎng)絡訓練的目標誤差goal:0.0001;最大迭代次數(shù)epochs:1000;學習率lr:0.1。

    用經(jīng)過訓練的不同網(wǎng)絡對100組測試樣本進行檢驗,結(jié)果如下:

    圖1 單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果

    圖2 粒子群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果

    圖3 魚群-BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果

    通過數(shù)據(jù)比較網(wǎng)絡的準確率:單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡80%;粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡95%;魚群優(yōu)化BP網(wǎng)絡96%;蟻群優(yōu)化BP網(wǎng)絡94%。由此可見,在相同網(wǎng)絡配置參數(shù)和訓練樣本下對各個網(wǎng)絡進行訓練,使用訓練好的網(wǎng)絡對測試樣本進行檢驗,單從正確率這一方面討論,BP神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)過群智能算法的優(yōu)化后,較單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡,準確率大幅提高,輸出結(jié)果更為精準,對故障的預判能力明顯增強。

    4 總結(jié)與討論

    隨著群智能算法的出現(xiàn)和不斷成熟完善,其應用于神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化水平愈加精湛。本文重點通過群智能算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閥值的優(yōu)化以提高網(wǎng)絡的精準度,從而更好的應用到電力系統(tǒng)變壓器故障診斷技術(shù)中。

    [1] 殷震.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電力變壓器內(nèi)部故障診斷的方法研究[D].天津:天津大學,2007.

    [2] 郭清海,管曉峰.變壓器故障案例分析與檢測[M].北京:中國電力出版社,2010.

    [3] 鄒剛.基于蟻群算法的電力負荷預測方法研究[D].重慶:重慶大學,2006.

    [4] 王輝,錢鋒.群體智能優(yōu)化算法[J].化工自動化及儀表,2007,34(5):7-13.

    [5] 高海兵,高亮,周馳,等.基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法研究[J].電子學報,2004,132(9):1572-1574.

    [6] 王聯(lián)國,施秋紅.人工魚群算法的參數(shù)分析[J].計算機工程,2010,36(24):169-171.

    Application of Intelligent Algorithm to Optimize Neural Network in Transformer Fault Diagnosis

    YAOHang,ZHAOWei-qin

    (College of Electrical Engineering,Guangxi University,Nanning 530004,China)

    Power transformer fault diagnosis method of traditional low identification precision limitations exist,which cannot effectively for data analysis,and correct diagnosis of fault types and even the misdiagnosis.For this purpose,neural network and artificial intelligent algorithm was put forward,and its application in power transformer fault diagnosis,greatly improving the timeliness and accuracy of fault diagnosis.The method basing on the traditional transformer dissolved gas analysis(DGA)as the data collection,using the good capability of nonlinear approximation about neural network,and at the same time the swarm intelligence algorithm is used as the self-organization,distributed and parallel performance optimization of neural network parameters(weights and threshold),and making the degree of accuracy and fast convergence of the neural network greatly increased,then the optimized neural network for transformer dissolved gas analysis data and fault classification.Finally,examples show that the method can effectively to discrete and simplify the analysis,fault gas samples are compared with the traditional methods,improving the efficiency and accuracy of fault diagnosis.

    transformer;intelligent algorithm;neural network;fault diagnosis

    1004-289X(2016)06-0072-04

    TM41

    B

    2015-10-12

    猜你喜歡
    智能算法魚群故障診斷
    神經(jīng)網(wǎng)絡智能算法在發(fā)電機主絕緣狀態(tài)評估領(lǐng)域的應用
    基于超像素的圖像智能算法在礦物顆粒分割中的應用
    從雞群算法看群體智能算法的發(fā)展趨勢
    魚群漩渦
    中外文摘(2017年19期)2017-10-10 08:28:41
    改進的多目標快速群搜索算法的應用
    價值工程(2016年32期)2016-12-20 20:30:37
    基于改進魚群優(yōu)化支持向量機的短期風電功率預測
    電測與儀表(2016年3期)2016-04-12 00:27:44
    基于人工魚群算法的光伏陣列多峰MPPT控制策略
    因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應用
    多子群并行人工魚群算法的改進研究
    基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
    免费观看无遮挡的男女| 国产在线视频一区二区| 亚洲经典国产精华液单| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲国产日韩一区二区| 美女主播在线视频| 视频中文字幕在线观看| 超碰97精品在线观看| 久久这里有精品视频免费| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 卡戴珊不雅视频在线播放| 99热6这里只有精品| 亚洲人成网站在线播| 日韩欧美一区视频在线观看| 美女大奶头黄色视频| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 久久97久久精品| 久久99热6这里只有精品| av视频免费观看在线观看| 人妻夜夜爽99麻豆av| 日韩制服骚丝袜av| 日韩免费高清中文字幕av| 丝瓜视频免费看黄片| 伊人久久精品亚洲午夜| 99热国产这里只有精品6| 日本av手机在线免费观看| 九色亚洲精品在线播放| 熟女av电影| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 9色porny在线观看| 久久人人爽人人片av| 一区二区日韩欧美中文字幕 | freevideosex欧美| 综合色丁香网| 成年av动漫网址| 精品少妇黑人巨大在线播放| 视频区图区小说| 亚洲色图综合在线观看| 中文字幕制服av| 国产在线视频一区二区| 色婷婷av一区二区三区视频| av电影中文网址| 十八禁高潮呻吟视频| 成人亚洲精品一区在线观看| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 热re99久久国产66热| 亚洲国产成人一精品久久久| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产国拍精品亚洲av在线观看| av不卡在线播放| 一个人免费看片子| 人成视频在线观看免费观看| 99九九线精品视频在线观看视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 波野结衣二区三区在线| 爱豆传媒免费全集在线观看| 亚洲精品日本国产第一区| 欧美一级a爱片免费观看看| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 国产精品免费大片| 亚洲精品中文字幕在线视频| 亚洲成色77777| 国产成人91sexporn| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 久久精品国产亚洲av天美| 久久久久久久久久久免费av| 精品国产一区二区久久| 老司机亚洲免费影院| 亚洲第一av免费看| 美女大奶头黄色视频| 一级毛片电影观看| 成人二区视频| 亚洲国产日韩一区二区| 亚州av有码| 一本一本综合久久| 午夜视频国产福利| 亚洲精品日韩av片在线观看| av在线播放精品| 99热这里只有精品一区| 日本-黄色视频高清免费观看| 国产男人的电影天堂91| 免费黄色在线免费观看| 国产伦理片在线播放av一区| 视频区图区小说| 午夜老司机福利剧场| 少妇精品久久久久久久| av网站免费在线观看视频| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 妹子高潮喷水视频| 色网站视频免费| 极品人妻少妇av视频| 能在线免费看毛片的网站| 日本91视频免费播放| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲av福利一区| 午夜激情av网站| 国产成人午夜福利电影在线观看| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 久久免费观看电影| 欧美精品亚洲一区二区| 高清欧美精品videossex| 国产黄色视频一区二区在线观看| 日本黄色片子视频| 如何舔出高潮| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 欧美成人午夜免费资源| 蜜桃国产av成人99| 自线自在国产av| 91成人精品电影| 人妻 亚洲 视频| 久久精品国产a三级三级三级| 99热这里只有精品一区| 老女人水多毛片| 久久狼人影院| 亚洲国产精品999| 天堂中文最新版在线下载| 亚洲av福利一区| 国产精品一区www在线观看| 国产精品人妻久久久久久| 欧美日韩视频精品一区| 一本久久精品| 久久av网站| 26uuu在线亚洲综合色| 午夜91福利影院| 亚洲欧美色中文字幕在线| a级毛片在线看网站| 黑人欧美特级aaaaaa片| 精品亚洲成国产av| 国产黄频视频在线观看| 最近手机中文字幕大全| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 人人妻人人澡人人看| 人妻人人澡人人爽人人| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产永久视频网站| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 老司机影院毛片| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久久久久久国产电影| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 夫妻午夜视频| 九九爱精品视频在线观看| 免费观看在线日韩| 在线观看美女被高潮喷水网站| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 久久久国产一区二区| 国产视频内射| 免费观看av网站的网址| 99热网站在线观看| 夫妻午夜视频| 在线精品无人区一区二区三| 久久久久久久久久久免费av| 欧美日韩视频精品一区| 777米奇影视久久| 免费观看性生交大片5| 91在线精品国自产拍蜜月| 99久国产av精品国产电影| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产深夜福利视频在线观看| 秋霞伦理黄片| 免费av不卡在线播放| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 久久久久精品久久久久真实原创| 99久久中文字幕三级久久日本| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲情色 制服丝袜| 女性被躁到高潮视频| 中文字幕制服av| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 日本-黄色视频高清免费观看| 亚州av有码| 日韩一区二区三区影片| 国产男女超爽视频在线观看| 国产片内射在线| 内地一区二区视频在线| 久久久午夜欧美精品| 嫩草影院入口| a级片在线免费高清观看视频| 最新中文字幕久久久久| 国产精品国产三级国产专区5o| 色94色欧美一区二区| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 涩涩av久久男人的天堂| 亚洲av国产av综合av卡| 好男人视频免费观看在线| 久久这里有精品视频免费| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 男女无遮挡免费网站观看| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 国产成人aa在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆| 精品酒店卫生间| 最新的欧美精品一区二区| 黑人欧美特级aaaaaa片| 欧美最新免费一区二区三区| 国产精品人妻久久久影院| 女人精品久久久久毛片| 一二三四中文在线观看免费高清| 99热这里只有精品一区| 免费高清在线观看日韩| 人人妻人人澡人人看| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲人与动物交配视频| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 91久久精品国产一区二区三区| 免费日韩欧美在线观看| 精品亚洲成国产av| 在线天堂最新版资源| 日日撸夜夜添| 亚洲精品国产av成人精品| 伊人亚洲综合成人网| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 男的添女的下面高潮视频| 少妇丰满av| 亚洲av男天堂| 午夜激情久久久久久久| 精品午夜福利在线看| 国产精品一区二区在线不卡| 老司机影院成人| 秋霞在线观看毛片| 久久久久久久亚洲中文字幕| 99久久精品一区二区三区| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 欧美日韩视频精品一区| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 少妇人妻 视频| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 日韩精品有码人妻一区| 国产成人精品婷婷| 免费av中文字幕在线| 久久97久久精品| 老司机影院成人| 晚上一个人看的免费电影| 精品亚洲成a人片在线观看| 99国产精品免费福利视频| 国产免费一级a男人的天堂| av又黄又爽大尺度在线免费看| 亚洲成人手机| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 五月开心婷婷网| 美女主播在线视频| 大片免费播放器 马上看| 老女人水多毛片| 免费看不卡的av| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| av视频免费观看在线观看| 一级,二级,三级黄色视频| 啦啦啦在线观看免费高清www| 欧美日韩av久久| 两个人免费观看高清视频| 看十八女毛片水多多多| av.在线天堂| 丰满乱子伦码专区| 亚洲色图综合在线观看| 熟妇人妻不卡中文字幕| 欧美日韩综合久久久久久| 日韩精品有码人妻一区| 国内精品宾馆在线| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 十分钟在线观看高清视频www| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 久久久久精品性色| 黄色欧美视频在线观看| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 2022亚洲国产成人精品| 国产日韩欧美在线精品| 国产欧美亚洲国产| 十分钟在线观看高清视频www| 一区二区三区免费毛片| 国产高清三级在线| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 91aial.com中文字幕在线观看| 男女边吃奶边做爰视频| 韩国高清视频一区二区三区| 国产不卡av网站在线观看| 美女大奶头黄色视频| www.色视频.com| 日本爱情动作片www.在线观看| 99热6这里只有精品| 国产探花极品一区二区| 亚洲国产av影院在线观看| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久久精品免费免费高清| 欧美日韩在线观看h| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 人妻夜夜爽99麻豆av| 欧美性感艳星| 久久99热6这里只有精品| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产一区二区三区av在线| 天堂8中文在线网| 久久久精品区二区三区| av视频免费观看在线观看| av网站免费在线观看视频| av免费观看日本| 最近手机中文字幕大全| 如何舔出高潮| 精品视频人人做人人爽| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产片内射在线| 飞空精品影院首页| 大陆偷拍与自拍| 国产伦精品一区二区三区视频9| 9色porny在线观看| 免费日韩欧美在线观看| 春色校园在线视频观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 尾随美女入室| 看十八女毛片水多多多| 永久免费av网站大全| 欧美日韩视频精品一区| 国产精品久久久久久av不卡| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产黄频视频在线观看| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 国产精品国产av在线观看| 亚洲av国产av综合av卡| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 18+在线观看网站| 99热网站在线观看| 日韩制服骚丝袜av| 少妇熟女欧美另类| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 青春草亚洲视频在线观看| 在线观看人妻少妇| 18在线观看网站| 成人漫画全彩无遮挡| 婷婷色av中文字幕| 人人澡人人妻人| 中文字幕免费在线视频6| 少妇高潮的动态图| 国产精品成人在线| 男女边吃奶边做爰视频| 国产日韩欧美视频二区| 99精国产麻豆久久婷婷| 久久久久视频综合| xxx大片免费视频| 99热全是精品| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 一级毛片 在线播放| 国产亚洲精品久久久com| 91精品一卡2卡3卡4卡| 成人国产麻豆网| 日韩欧美精品免费久久| 久久久国产欧美日韩av| 超色免费av| 91久久精品国产一区二区三区| 丝瓜视频免费看黄片| 国产又色又爽无遮挡免| 国产熟女欧美一区二区| 美女主播在线视频| 女性被躁到高潮视频| 久久毛片免费看一区二区三区| 日本免费在线观看一区| 青春草亚洲视频在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 在线免费观看不下载黄p国产| 高清在线视频一区二区三区| 久久热精品热| 黄片播放在线免费| 老女人水多毛片| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 精品午夜福利在线看| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 国产精品熟女久久久久浪| 久久久久国产网址| 国国产精品蜜臀av免费| 精品亚洲成国产av| 最黄视频免费看| 精品人妻熟女av久视频| 国产av精品麻豆| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲精品久久成人aⅴ小说 | 国产片特级美女逼逼视频| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 色哟哟·www| 蜜桃国产av成人99| 在线看a的网站| 观看美女的网站| 日本欧美视频一区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 97在线视频观看| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 制服丝袜香蕉在线| 青春草亚洲视频在线观看| videos熟女内射| 亚洲av国产av综合av卡| 午夜91福利影院| 尾随美女入室| 日日撸夜夜添| 51国产日韩欧美| 亚洲精品美女久久av网站| 欧美精品国产亚洲| 亚洲精品456在线播放app| 亚洲精品自拍成人| 欧美亚洲日本最大视频资源| 国产国语露脸激情在线看| 国产乱人偷精品视频| 97超视频在线观看视频| 久热这里只有精品99| 日韩强制内射视频| 97超碰精品成人国产| 精品午夜福利在线看| 在线观看国产h片| 人妻人人澡人人爽人人| 中国美白少妇内射xxxbb| 七月丁香在线播放| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 免费大片黄手机在线观看| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产精品久久久久久久久免| 全区人妻精品视频| 亚洲国产精品一区三区| 日日啪夜夜爽| 高清黄色对白视频在线免费看| 视频中文字幕在线观看| 一级爰片在线观看| 国产黄色免费在线视频| 卡戴珊不雅视频在线播放| 久久久精品免费免费高清| 亚洲怡红院男人天堂| 免费黄色在线免费观看| 亚洲国产日韩一区二区| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 免费大片18禁| 黄色欧美视频在线观看| 一级毛片 在线播放| 熟妇人妻不卡中文字幕| 这个男人来自地球电影免费观看 | 免费观看在线日韩| 色吧在线观看| 国产片特级美女逼逼视频| 欧美最新免费一区二区三区| 一本色道久久久久久精品综合| 丝袜脚勾引网站| 人妻一区二区av| 国产精品免费大片| 美女中出高潮动态图| 亚洲美女视频黄频| 麻豆乱淫一区二区| 精品熟女少妇av免费看| 天美传媒精品一区二区| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲中文av在线| 男男h啪啪无遮挡| 插逼视频在线观看| 日本av手机在线免费观看| 国产精品.久久久| 999精品在线视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲少妇的诱惑av| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 99热6这里只有精品| 观看av在线不卡| 国产在线一区二区三区精| 大码成人一级视频| 国产不卡av网站在线观看| av国产精品久久久久影院| 九九在线视频观看精品| 免费黄色在线免费观看| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 夜夜爽夜夜爽视频| 观看美女的网站| 久久女婷五月综合色啪小说| 国产老妇伦熟女老妇高清| 18在线观看网站| 熟妇人妻不卡中文字幕| 九色成人免费人妻av| 欧美激情 高清一区二区三区| 久久韩国三级中文字幕| 国产免费一级a男人的天堂| 久久久精品区二区三区| 久久久久久久久大av| 成年女人在线观看亚洲视频| 久久青草综合色| 国产精品久久久久久久电影| 免费黄色在线免费观看| 亚洲美女视频黄频| 久久久精品免费免费高清| av在线播放精品| 制服丝袜香蕉在线| 超碰97精品在线观看| 日日撸夜夜添| 在线播放无遮挡| 大片免费播放器 马上看| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 久久精品久久久久久久性| 美女国产视频在线观看| 蜜桃在线观看..| 久久韩国三级中文字幕| 国产永久视频网站| 国产爽快片一区二区三区| 大片电影免费在线观看免费| 欧美激情国产日韩精品一区| 99久久精品国产国产毛片| 久久99精品国语久久久| 精品亚洲成a人片在线观看| 国产片内射在线| 久久精品人人爽人人爽视色| 九色亚洲精品在线播放| 少妇人妻 视频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 最近中文字幕高清免费大全6| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 日本vs欧美在线观看视频| 国产av一区二区精品久久| 久久国产亚洲av麻豆专区| 边亲边吃奶的免费视频| 纯流量卡能插随身wifi吗| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 国产毛片在线视频| 国产亚洲精品久久久com| av播播在线观看一区| 在线观看人妻少妇| 免费大片18禁| 成年美女黄网站色视频大全免费 | 七月丁香在线播放| 欧美激情 高清一区二区三区| 能在线免费看毛片的网站| 2022亚洲国产成人精品| 国产日韩欧美亚洲二区| 日韩强制内射视频| 99视频精品全部免费 在线| 少妇 在线观看| 人人妻人人澡人人看| 精品人妻在线不人妻| 国产成人a∨麻豆精品| 天天操日日干夜夜撸| 中文字幕制服av| 亚洲综合色网址| 久久鲁丝午夜福利片| 一本一本综合久久| 日韩中字成人| 精品一品国产午夜福利视频| 久久韩国三级中文字幕| 亚洲一区二区三区欧美精品| 精品人妻一区二区三区麻豆| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 日韩 亚洲 欧美在线| 国产精品秋霞免费鲁丝片| av视频免费观看在线观看| 久久午夜福利片| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 久久久久久久国产电影| 十分钟在线观看高清视频www| 中文字幕制服av| 我要看黄色一级片免费的| 国产精品一区二区在线观看99| 久久精品久久精品一区二区三区| 亚洲精品美女久久av网站| 最近手机中文字幕大全| 亚洲精品自拍成人| 欧美 日韩 精品 国产| 桃花免费在线播放| 国产淫语在线视频| 制服人妻中文乱码| av有码第一页| a级毛片黄视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕 | 久久久久久久精品精品| 伦精品一区二区三区| 午夜91福利影院| 日韩人妻高清精品专区| 91精品国产九色| 爱豆传媒免费全集在线观看| 另类亚洲欧美激情| 日本爱情动作片www.在线观看| 99国产综合亚洲精品| 97精品久久久久久久久久精品| 成人手机av| 久久久久久久大尺度免费视频| 亚洲综合色惰| 久久婷婷青草| 国产精品一区二区在线不卡| 91精品三级在线观看| 高清不卡的av网站| 亚洲人成77777在线视频| 午夜91福利影院| 精品熟女少妇av免费看| 精品人妻熟女av久视频| 成人手机av| 亚洲av在线观看美女高潮| 久久人人爽人人爽人人片va| 在线播放无遮挡| 免费观看无遮挡的男女| 久久人妻熟女aⅴ| 亚洲精品成人av观看孕妇| 最黄视频免费看| 少妇精品久久久久久久| av一本久久久久| 精品酒店卫生间| 国产精品嫩草影院av在线观看| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产爽快片一区二区三区| 大码成人一级视频| 久久亚洲国产成人精品v| 美女福利国产在线| 日本黄大片高清| 国产69精品久久久久777片| 亚洲美女视频黄频| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 午夜免费鲁丝|