• <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 ?

    地鐵車輛電動塞拉門的剩余壽命預(yù)測

    2016-12-13 04:36:07陳長駿陳錫愛那文波
    中國機械工程 2016年22期
    關(guān)鍵詞:塞拉劣化使用壽命

    王 凌 陳長駿 潘 靜 許 宏 陳錫愛 那文波

    中國計量大學(xué),杭州,310018

    ?

    地鐵車輛電動塞拉門的剩余壽命預(yù)測

    王 凌 陳長駿 潘 靜 許 宏 陳錫愛 那文波

    中國計量大學(xué),杭州,310018

    針對地鐵車輛客室電動塞拉門傳動裝置潤滑不良的問題,提出了基于自組織映射(SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隱馬爾可夫鏈(HMC)模型和蒙特卡羅(MC)仿真的剩余使用壽命預(yù)測方法。該方法首先對采集到的電機電流信號進行特征提取;然后利用SOM對提取出的多維特征數(shù)據(jù)進行融合與編碼,將所得結(jié)果作為HMC的輸入向量,訓(xùn)練得到全部壽命下劣化狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;最后利用MC方法實現(xiàn)對其劣化過程的剩余使用壽命預(yù)測。故障模擬實驗結(jié)果表明,該方法可以在考慮潤滑不良故障模式下,有效預(yù)測得到電動塞拉門絲桿的剩余使用壽命。

    電動塞拉門;潤滑不良;剩余使用壽命預(yù)測;隱馬爾可夫鏈模型;自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);蒙特卡羅仿真

    0 引言

    絲桿作為地鐵電動塞拉門的關(guān)鍵傳動部件,其運行狀態(tài)直接關(guān)系到機械設(shè)備本身的運行安全,同時也會對后續(xù)的運行造成直接影響。據(jù)統(tǒng)計,潤滑不良所造成的機械故障約占整個機械故障的75%[1],潤滑不良同時也是地鐵車輛客室電動塞拉門的主要故障之一[2]。因此,對地鐵電動塞拉門絲桿潤滑不良的故障進行預(yù)測具有十分重要的理論研究與工程實用價值。目前,已有一些利用振動信號實現(xiàn)機電設(shè)備故障預(yù)測的方法,而基于電機電流信號進行機電設(shè)備故障預(yù)測的研究正逐步成為熱點[3]?;跀?shù)據(jù)驅(qū)動的故障預(yù)測[4]方法是通過對采集到的相似設(shè)備歷史數(shù)據(jù)集進行建模的,因此,設(shè)備劣化過程數(shù)據(jù)的采集是實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測的關(guān)鍵。文獻[5]利用PCA方法對軸承振動信號中的多種特征參數(shù)進行融合,然后輸入已構(gòu)建的極限學(xué)習(xí)機模型,實驗結(jié)果表明該方法有較好的預(yù)測精度。文獻[6]提出了一種融合最小二乘支持向量機和統(tǒng)計過程控制技術(shù)的故障預(yù)測方法,該方法能夠及時地判斷風(fēng)電機組齒輪箱的異常狀態(tài)。文獻[7]構(gòu)建了SVM與馬爾可夫模型,對軸承進行了壽命預(yù)測。文獻[8]結(jié)合粗糙集與灰色理論,利用粗糙集進行特征提取,然后通過灰色模型對設(shè)備實現(xiàn)了準確預(yù)測。

    隱馬爾可夫鏈[9](hidden Markov chain,HMC)模型可以很好地描述內(nèi)部狀態(tài)與外部測量結(jié)果之間的關(guān)系,并能根據(jù)觀測序列識別出隱含的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。為了更加全面準確地反映設(shè)備地鐵車輛客室電動塞拉門絲桿的劣化狀態(tài),本文采用自組織映射(self-organizing feature map, SOM)網(wǎng)絡(luò)對提取的多個電機電流信號進行特征融合,構(gòu)建了基于自組織映射網(wǎng)絡(luò)、HMC和蒙特卡羅(Monte Carlo,MC)仿真的剩余使用壽命(remaining useful life, RUL)預(yù)測方法,相比文獻[5-8],該方法的優(yōu)點在于,不僅可以得到設(shè)備劣化過程模型,而且可以估計剩余使用壽命。最后,將該方法應(yīng)用于地鐵電動塞拉門絲桿潤滑不良實驗。

    1 基于SOM-HMC-MC的剩余使用壽命預(yù)測方法

    SOM-HMC-MC剩余使用壽命預(yù)測方法由四個步驟組成:①數(shù)據(jù)處理和特征提取,即首先對采集到的電機電流信號進行濾波,再分別提取均方根、峰峰值、偏度指標、峭度指標和Shannon小波能量熵值特征參數(shù)的過程;②利用SOM方法對獲取的全壽命多維特征向量進行信息融合并編碼的過程;③將編碼后的結(jié)果作為特征向量輸入HMC進行訓(xùn)練并得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的過程;④利用Viterbi算法獲取觀測序列下的狀態(tài),再用MC方法在線估計設(shè)備RUL的過程。

    1.1 電流信號特征提取

    采集到的大量原始數(shù)據(jù)不可避免地存在一些冗余以及與劣化狀態(tài)不相關(guān)的監(jiān)測數(shù)據(jù),這會導(dǎo)致預(yù)測過程中計算量增大、精度下降。因此,在原始數(shù)據(jù)中提取出能有效表征其劣化特征的參數(shù),對于后續(xù)預(yù)測分析尤為重要。

    Shannon能量熵值反映了信號能量概率分布的均勻性[10],它能提供信號在動態(tài)過程中的有用信息,因此,選擇容錯性強的Shannon能量熵作為時頻特征向量。本文選取sym4小波對信號進行3層小波包變換,分解得到8個頻段,計算出不同頻段能量cj,k(i),再根據(jù)下式:

    (1)

    分別提取出8個頻段的能譜熵向量W=(W3,0,W3,1,…,W3,7)。其中,cj,k(i)為第j層節(jié)點k上的小波包能量,同時為了得到劣化數(shù)據(jù)更多的信息,進一步提取均方根、峰峰值、偏度指標、峭度指標作為時域特征向量。

    1.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合

    信息特征融合可將高維特征數(shù)據(jù)降至較低空間中,并保留原始空間中的一些基本性質(zhì)。將具有共同特點的樣本數(shù)據(jù)在降維后聚集在一起的同時,也能夠?qū)⒍鄠€特征數(shù)據(jù)之間的冗余信息予以消除。SOM是實現(xiàn)該方法的理想選擇[10]。

    SOM是一種無監(jiān)督、自組織、自學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11],可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)規(guī)律對輸入數(shù)據(jù)之間的相似度進行自組織分類。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上,它由輸入層和映射層構(gòu)成,映射層之間各神經(jīng)元為相互連接,且各神經(jīng)元之間通過相互興奮、抑制和競爭來獲取對輸入模式的響應(yīng)機會。通過訓(xùn)練得到以最優(yōu)神經(jīng)元為中心、其相鄰區(qū)域Nj*(t)內(nèi)的若干神經(jīng)元共同來表示輸入模式的聚類結(jié)果。

    本文在進行地鐵車輛客室電動塞拉門傳動裝置剩余使用壽命預(yù)測的過程中,首先通過訓(xùn)練好的SOM建立一種分類模型,通過向該模型輸入多維特征向量,輸出該特征向量的編碼實現(xiàn)信息的融合,作為后續(xù)HMC模型的輸入觀測值。

    1.3 HMC模型原理

    HMC模型是一種狀態(tài)空間模型,其真實劣化狀態(tài)是不可見的,通過對觀測序列的隨機過程來感知某一狀態(tài)的存在,故該模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣表現(xiàn)為隱式隨機過程,與其相關(guān)聯(lián)的觀測值為顯示隨機過程。HMC模型不僅可體現(xiàn)各狀態(tài)之間的相關(guān)性,而且考慮到在各狀態(tài)下的觀測序列的獨立性,HMC模型一般用5個主要參數(shù)表示:

    λ=(N,M,A,B,π)

    (4)

    式中,N為隱狀態(tài)數(shù);M為每個狀態(tài)可能對應(yīng)的觀測值個數(shù);A為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;π為初始狀態(tài)的概率分布矩陣;B為觀測值概率矩陣。

    將HMC模型應(yīng)用到實際工程中,通常采用Forward-Backward算法來解決模型參數(shù)估計問題,即在給定的模型結(jié)構(gòu)和觀測序列條件下,計算并估計最優(yōu)的模型參數(shù),能夠有效地得出產(chǎn)生觀測序列的概率。采用Viterbi算法求解出最優(yōu)狀態(tài)序列,即給定觀測序列和模型,得到某一時刻的最佳狀態(tài)。采用Baum-Welch算法通過不斷的迭代計算獲得HMC模型修正后的參數(shù),即給定初始模型參數(shù)和觀測序列,得到調(diào)整后的參數(shù)。

    綜上所述,在考慮潤滑不良故障時,基于SOM-HMC-MC的電動塞拉門絲桿的RUL預(yù)測過程如圖1所示。其中,“參數(shù)初始化”設(shè)定如下:當(dāng)前使用壽命長度Rul=0,仿真循環(huán)次數(shù)閾值Ns=10 000,已仿真的使用壽命周期數(shù)Cyct=1,dmax為故障狀態(tài)。

    本文采用平均絕對百分誤差(mean absolute percentage error,MAPE)Emap、累積相對精度(cumulative relative accuracy,CRA)Acr、擬合系數(shù)(R-square)Rsqu以及均方根誤差(root mean square error,RMSE)Erms對SOM-HMC-MC算法的預(yù)測性能進行評估。其中,MAPE、CRA和RMSE越小,擬合系數(shù)越高,表明模型預(yù)測性能越好。各變量表達式分別為

    (5)

    (6)

    (7)

    (8)

    2 故障劣化模型

    地鐵車輛客室塞拉門絲桿的潤滑狀態(tài)從正常到失效需要經(jīng)歷一系列的劣化狀態(tài),最終到達故障狀態(tài)。在不考慮設(shè)備維修的情況下,其劣化過程是不可逆的,每個狀態(tài)有一定概率向自身進行狀態(tài)轉(zhuǎn)移,同時也可能轉(zhuǎn)移到其右側(cè)更高的狀態(tài)編號[12],其拓撲結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    由于機械類故障的漸變幾乎都服從指數(shù)退化模型[13],其劣化過程需要數(shù)月甚至數(shù)年之久,故較難獲得其充分的故障劣化數(shù)據(jù)。本文基于文獻[14]提出的人為模擬潤滑不良劣化過程的思想,在實驗中通過對其負載逐漸的增大來模擬潤滑不良劣化過程。

    在無先驗信息的條件下,不同樣本下的劣化過程由下式給出[13]:

    (9)

    其中,Φ為模型常數(shù);β為正態(tài)分布隨機變量(均值為μβ,標準差為σβ);ε(ti)為誤差項,服從標準正態(tài)分布N(0, σ2)??紤]到本文故障模擬實驗條件和特點,其中參數(shù)確定為Φ=0.1,μβ=0.9,

    圖1 基于SOM-HMC-MC的電動塞拉門絲桿RUL預(yù)測流程(考慮潤滑不良故障)

    圖2 地鐵車輛電動塞拉門絲桿的劣化狀態(tài)變遷過程

    σβ=0.15,其結(jié)果如圖3所示。圖3為10組全壽命下的數(shù)據(jù)樣本,其中縱軸表示人為施加的劣化過程(分為10個劣化狀態(tài),例如y取值從1.5到2為劣化2),橫軸表示每個劣化過程所持續(xù)的時間。后文基于上述樣本數(shù)據(jù),根據(jù)劣化曲線組合成不同全壽命下劣化樣本進行預(yù)測分析。

    圖3 地鐵車輛電動塞拉門絲桿的潤滑不良故障劣化曲線

    3 實驗仿真與結(jié)果分析

    3.1 數(shù)據(jù)采集

    圖4 地鐵車輛客室電動塞拉門的絲桿潤滑不良故障模擬實驗裝置

    本文針對地鐵車輛客室電動塞拉門的絲桿潤滑不良故障進行故障模擬實驗。如圖4所示,實驗設(shè)備包括一臺24 V直流電機,與之連接的是減速比為3的減速箱,減速后額定轉(zhuǎn)速為600 r/min,并通過聯(lián)軸器驅(qū)動有效行程為300 mm、導(dǎo)程為10 mm的絲杠來模擬地鐵電動塞拉門絲桿潤滑不良故障。實驗中利用±5V電流傳感器采集直流電機工作電流,采用研華PCI1710采集卡與LABVIEW數(shù)據(jù)采集軟件對模擬信號進行連續(xù)采集,并傳輸計算機以文本形式保存。

    A.潤滑良好健康狀態(tài) B.潤滑不良劣化過程 C.故障狀態(tài)圖5 電動塞拉門絲桿潤滑不良故障劣化過程

    實驗中每隔4.5 s采樣保存一組數(shù)據(jù),采樣頻率為512 Hz,故一組數(shù)據(jù)長度為2300,通過在絲桿垂直方向上施加負載,即在沒有施加任何負載工況下(僅有固定負載模擬車門),視為絲桿運行處于正常,隨后逐漸施加不同質(zhì)量負載模擬為一種劣化情況進行采集。實驗中共準備了9塊不同質(zhì)量的鐵塊,并且將鐵塊的質(zhì)量以從小到大施加到設(shè)備上,以模擬潤滑不良劣化過程的指數(shù)趨勢。每施加一次負載都代表一個離散劣化過程(并非實際狀態(tài))。每施加一次負載都代表一個劣化過程(并非實際狀態(tài)),負載全部施加上表示故障狀態(tài)。在實驗中,模擬10種劣化過程,每種劣化情況下均取15組數(shù)據(jù),共組成150組實驗數(shù)據(jù),再根據(jù)第2節(jié)的劣化曲線從這150組數(shù)據(jù)中組成10組樣本數(shù)據(jù)。圖5所示為塞拉門從潤滑良好到故障過程中采集并濾波得到的電流信號,其中橫坐標“數(shù)據(jù)點數(shù)”表示采集得到的數(shù)字信號的序號。

    通過對采集到信號采用sym4進行小波包分解,再分別提取出第3層的8個頻率的能量值,最后根據(jù)式(1)獲得Shannon能量熵值。同時分別提取信號的均方根、峰峰值、偏度指標、峭度指標,劣化過程的部分特征向量見表1、表2。

    表1 部分訓(xùn)練樣本的Shannon能量熵值

    表2 部分訓(xùn)練樣本的幅值域指標

    3.2 基于SOM-HMC-MC的剩余使用壽命預(yù)測分析

    首先,將10組全壽命劣化樣本分為8組訓(xùn)練集(共166組數(shù)據(jù))、2組測試集。其次,通過上述特征提取方法提取出電機電流信號中的多種特征指標,時域為均方根、偏度指標等,頻域為Shannon能量熵值。因此,每組數(shù)據(jù)可用一個1×12的特征向量表示。最后利用SOM自適應(yīng)聚類能力融合樣本特征數(shù)據(jù),實現(xiàn)對觀測數(shù)據(jù)的編碼,結(jié)果見表3。本文設(shè)置SOM的最大編碼數(shù)為6。

    為了增加模型的泛化特性,通過建立多觀測樣本HMC,即選取前8組融合編碼處理后的全壽命劣化樣本(表3前8行),并將其用來訓(xùn)練HMC。模型的隱狀態(tài)數(shù)目N=4,觀測值數(shù)目M=6。通過調(diào)整使各觀測樣本序列等長,且假定每一個觀測樣本都獨立于其他樣本。初始條件下,初始狀態(tài)概率分布矩陣為π=[1 0 0 0],狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A和觀測概率矩陣B采用隨機方法選取。經(jīng)過7次迭代訓(xùn)練模型達到收斂(本文中收斂誤差設(shè)置為0.0001),訓(xùn)練曲線如圖6所示。再用Viterbi算法計算t時刻觀察序列下最優(yōu)的劣化狀態(tài),若所獲得結(jié)果無狀態(tài)的返跳變或某狀態(tài)缺失,則認為該模型能夠滿足實際預(yù)測,并獲得全壽命下的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A,這是求取RUL的基礎(chǔ)。

    表3 樣本特征數(shù)據(jù)融合編碼后的結(jié)果

    圖6 模型參數(shù)訓(xùn)練迭代過程

    利用已訓(xùn)練好的HMC模型,基于Viterbi算法計算出該觀測序列下最優(yōu)的劣化狀態(tài),再根據(jù)得到的轉(zhuǎn)移矩陣通過MC仿真獲得預(yù)測的數(shù)據(jù)樣本,在每次仿真過程中,通過在(0,1)均勻分布產(chǎn)生隨機數(shù)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Aij依次相比較,來決定是否跳變到下一狀態(tài)。每次獲得的下一狀態(tài)都將作為當(dāng)前狀態(tài),直至到達故障狀態(tài)。最后通過對轉(zhuǎn)移次數(shù)的統(tǒng)計來獲得RUL值。

    對識別后的狀態(tài)序列根據(jù)Aij進行10 000次MC仿真,可統(tǒng)計得到當(dāng)前設(shè)備的剩余使用壽命概率分布。為了作進一步說明,本文根據(jù)全壽命為19的劣化樣本1分別提取出其第1,3,6,8,10,12,14,18次開關(guān)(推拉)后的數(shù)據(jù),給出了其剩余使用壽命概率分布,如圖7所示,其中,采集i表示第i次開關(guān)(推拉)動作時的剩余使用壽命概率分布。由圖7可知,隨著設(shè)備潤滑不良過程的逐漸劣化,RUL的概率分布逐漸減小,RUL的預(yù)測精度不斷提高。

    圖7 劣化樣本1的剩余使用壽命概率分布

    為了更有效地估計RUL,對蒙特卡羅仿真得到的預(yù)測值給出了其80%置信區(qū)間。其預(yù)測區(qū)間上下限即在所有的RUL的概率分布中最小范圍的值。預(yù)測區(qū)間的公式如下:

    (10)

    其中,r表示RUL預(yù)測值,s表示MC仿真數(shù),b和e分別表示預(yù)測下限和上限,cf表示置信區(qū)間。本文以樣本1為例對其RUL進行預(yù)測分析,給出了其80%的置信區(qū)間,結(jié)果如圖8所示。

    圖8 樣本1的RUL預(yù)測結(jié)果

    從圖8中可看到,設(shè)備使用初期,即潤滑良好情況下,預(yù)測區(qū)間的寬度較大,預(yù)測精度較差。隨著設(shè)備在使用過程中潤滑不良程度的增加,其預(yù)測區(qū)間的寬度逐漸減小,預(yù)測精度得到了提高,預(yù)測結(jié)果更接近真實值,表明本文方法的預(yù)測結(jié)果更具有理論價值。圖9分別給出了10組全壽命劣化樣本的預(yù)測RUL與實際RUL,其中前8組為訓(xùn)練集,后2組為測試集,由于各樣本求取預(yù)測區(qū)間方法與樣本1相類似,故不再給出其置信區(qū)間。

    圖9 10組電動塞拉門絲桿潤滑不良劣化過程剩余使用壽命預(yù)測值

    從上述預(yù)測結(jié)果中可看到,本文提出的預(yù)測方法對塞拉門潤滑不良的故障具有較好的預(yù)測效果。為了定量分析,利用式(5)~式(8)所示的平均絕對百分誤差、累積相對精度、擬合系數(shù)以及均方根誤差對測試集預(yù)測值進行預(yù)測評估[15]。從表4可以看出,模型預(yù)測精度較高且具有較高的準確性。模擬實驗結(jié)果表明,考慮潤滑不良情況下,本文方法能較好地實現(xiàn)電動塞拉門絲桿的剩余使用壽命預(yù)測。

    表4 預(yù)測結(jié)果性能評估

    4 結(jié)語

    本文在考慮潤滑不良故障情況下,提出了一種基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、HMC模型和MC仿真的地鐵電動塞拉門絲桿的剩余使用壽命預(yù)測方法。通過人為模擬離散潤滑不良劣化過程,采集電機電流信號分別提取時域及時頻全壽命下的特征信息組成特征向量;并利用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合特性將所提取的特征信息經(jīng)過編碼融合;再利用其輸出結(jié)果建立全壽命下的HMC模型,獲得全壽命下狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;最后利用蒙特卡羅仿真得到大量預(yù)測值,經(jīng)統(tǒng)計獲得最佳RUL預(yù)測值。實驗結(jié)果表明:本文方法能夠有效預(yù)測在考慮潤滑不良時電動塞拉門絲桿的剩余使用壽命。該方法忽略了各劣化狀態(tài)之間的駐留影響,故今后將引入狀態(tài)駐留信息來進一步改進本文的預(yù)測方法。

    [1] 王振東.機械潤滑故障分析與預(yù)防[J].露天采礦技術(shù), 2003(5):31-32. Wang Zhendong.Failure Analysis and Prevention of Mechanical Lubrication[J].Opencast Mining Technology,2003(5):31-32.

    [2] 潘憶寧,夏軍,邢宗義,等.地鐵車輛車門系統(tǒng)的FMECA分析研究[J].軌道交通裝備與技術(shù), 2013(5):16-19. Pan Yining,Xia Jun,Xing Zongyi,et al. FMECA Analysis of Door System for Metro Vehicles[J].Rail Transportation Equipment and Technology, 2013(5):16-19.

    [3] 楊江天,趙明元,張志強,等. 基于定子電流小波包分析的牽引電機軸承故障診斷[J]. 鐵道學(xué)報,2013,35(2):32-36. Yang Jiangtian, Zhao Mingyuan, Zhang Zhiqiang, et al.Traction Motor Bearing Fault Detection via Wavelet Packet Analysis of Stator Currents[J].Journal of the China Railway,2013,35(2):32-36.

    [4] Langone R, Alzate C, Ketelaere B D,et al.LS-SVM Based Spectral Clustering and Regression for Predicting Maintenance of Industrial Machines[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence,2015,37(37):268-278.

    [5] 何群,李磊,江國乾,等.基于PCA和多變量極限學(xué)習(xí)機的軸承剩余使用壽命預(yù)測[J].中國機械工程, 2014,25(7):984-989. He Qun, Li Lei, Jiang Guoqian, et al.Residual Life Predictions for Bearings Based on PCA and MELM[J]. China Mechanical Engineering,2014,25(7):984-989.

    [6] 趙洪山, 胡慶春, 李志為.基于統(tǒng)計過程控制的風(fēng)機齒輪箱故障預(yù)測[J].電力系統(tǒng)保護與控制,2012,40(13): 67-73. Zhao Hongshan, Hu Qingchun, Li Zhiwei.Failure Prediction of Wind Turbine Gearbox Based on Statistical Process Control[J].Power System Protection and Control,2012,40(13):67-73.

    [7] Dong Shaojiang, Yin Shirong, Tang Baoping,et al.Bearing Degradation Process Prediction Based on the Support Vector Machine and Markov Model[J].Shock and Vibration, 2014,2014(1/2):1-15.

    [8] Niu W, Cheng J, Wang G Q,et al.Fast Fault Prediction Model Based on Rough Sets and Grey Model[J]. Journal of Computational and Theotetical Nanoscience, 2013,10(6): 1460-1464.

    [9] 孟宗,閆曉麗,王亞超.基于LMD和HMM的旋轉(zhuǎn)機械故障診斷[J].中國機械工程, 2014,25(21):2942-2946. Meng Zong, Yan Xiaoli, Wang Yachao.Rotating Machinery Fault Diagnosis Based on Local Mean Decomposition and Hidden Markov Model[J].China Mechanical Engineering, 2014,25(21):2942-2946.

    [10] 蔣永華,程光明,闞君武,等. 基于NGA優(yōu)化SVM的滾動軸承故障診斷[J].儀器儀表學(xué)報,2013,34(12): 2684-2689. Jiang Yonghua,Cheng Guangming, Kan Junwu,et al. Rolling Bearing Fault Diagnosis Based on NGA Optimized SVM[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2013,34(12):2684-2689.

    [11] 申弢,黃樹紅,韓守木,等.基于SOFM網(wǎng)絡(luò)的機械設(shè)備多類型信息融合與狀態(tài)識別[J].機械工程學(xué)報,2001,37(1): 37-41. Shen Tao, Huang Shuhong, Han Shoumu, et al. Multi Type Information Fusion and State Identification of Mechanical Equipment Based on SOFM Network[J]. Journal of Mechanical Engineering,2001,37(1):37-41.

    [12] 吳軍,邵新宇,鄧超. 隱馬爾科夫鏈模型在裝備運行可靠性預(yù)測中的應(yīng)用[J].中國機械工程, 2010,21(19): 2345-2349. Wu Jun, Shao Xingyu, Deng Chao.A HMC-based Equipment Operation Reliability Prediction with Multiple Observation Sequences[J]. China Mechanical Engineering,2010,21(19):2345-2349.

    [13] Gebraeel N, Elwany A, Pan Jing.Residual Life Predictions in the Absence of Prior Degraduation Knowledge[J]. IEEE Trans. on Reliability,2009,58(1): 106-117.

    [14] Eker O F, Camci F, Guclu A,et al.A Simple State-based Prognostic Model for Railway Turnout System[J].IEEE Trans. Industrial Electronics, 2011,58(5):1718-1726.

    [15] Szaxena A, Celaya J, Saha A, et al.Metrics for Offline Evaluation of Prognostic Performance[J]. Prognostics and Health Mange, 2010,1(1):2153-2648.

    (編輯 陳 勇)

    Prediction of Remaining Useful Life for Electrical Sliding Plug Door of Metro Vehicles

    Wang Ling Chen Changjun Pan Jing Xu Hong Chen Xiai Na Wenbo

    China Jiliang University, Hangzhou,310018

    To solve the problems of poor lubrication associated with elecrical sliding plug doors of metro vehicles, a prediction model of the remaining useful life was proposed herein based on self-organizing feature map(SOM), hidden Markov chain(HMC) and Monte Carlo(MC) simulation. Firstly, the motor current signals were collected and the features were extracted. Secondly, the SOM method was used to achieve data fusion and encoding for the multi-dimensional feature data. Then the results were used as input vector of the HMC in order to obtain state transition probabilities for the whole life. Finally, the MC simulation was used to predict the remaining useful life of the degradation process. The fault simulation experimental results show that the method can predict the remaining useful life effectively of the electrical sliding plug door with the consideration of the failure mode of poor lubrication.

    electrical sliding plug door; poor lubrication; remaining useful life prediction; hidden Markov chain; self-organizing feature map neural network; Monte Carlo simulation

    2015-09-30

    國家自然科學(xué)基金資助項目(51504228);浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY14F030019, LQ14F050003)

    TH17; TP18

    10.3969/j.issn.1004-132X.2016.22.003

    王 凌,男,1980年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院副教授。主要研究方向為故障診斷、故障預(yù)測等。陳長駿,男,1990年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院碩士研究生。潘 靜,女,1990年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院碩士研究生。許 宏,男,1966年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院副教授。陳錫愛,男,1981年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院講師。那文波,男,1963年生。中國計量大學(xué)機電工程學(xué)院教授。

    猜你喜歡
    塞拉劣化使用壽命
    筒間密封裝置使用壽命研究
    卡西米羅·吉塞拉的詩
    基于S形試件五軸數(shù)控機床動態(tài)性能劣化評價
    跨海橋梁混凝土劣化分析及預(yù)養(yǎng)護
    上海公路(2017年1期)2017-07-21 13:38:33
    提高齒輪對輥式破碎機滾齒使用壽命的探討
    電子制作(2017年8期)2017-06-05 09:36:15
    延長攪拌主機刀臂使用壽命的方法
    中國公路(2017年12期)2017-02-06 03:07:37
    八鋼2500m3高爐適應(yīng)焦炭質(zhì)量劣化的生產(chǎn)實踐
    新疆鋼鐵(2016年3期)2016-02-28 19:18:52
    硝基苯催化加氫Pt-MoS2/C催化劑的制備及使用壽命的研究
    裂紋齒輪嚙合剛度的劣化特性
    洪都拉斯逮捕塞拉亞支持者
    2022亚洲国产成人精品| 日韩中字成人| 久久精品国产自在天天线| 久久久久视频综合| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 亚洲av中文av极速乱| 国产av码专区亚洲av| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 免费观看无遮挡的男女| 最近手机中文字幕大全| 最近的中文字幕免费完整| 午夜福利视频在线观看免费| 免费看光身美女| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 日本黄大片高清| 日韩中字成人| 在线观看美女被高潮喷水网站| av电影中文网址| 一级黄片播放器| 一个人免费看片子| 免费高清在线观看日韩| 国产精品成人在线| 欧美性感艳星| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 国产色婷婷99| 高清午夜精品一区二区三区| 久久99蜜桃精品久久| 亚州av有码| 9色porny在线观看| 久久韩国三级中文字幕| 男女啪啪激烈高潮av片| a级片在线免费高清观看视频| 免费看光身美女| 久久99一区二区三区| 亚洲少妇的诱惑av| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 久久热精品热| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 久久久久精品性色| 狂野欧美白嫩少妇大欣赏| 久热久热在线精品观看| 欧美 日韩 精品 国产| 亚洲国产成人一精品久久久| 黄色视频在线播放观看不卡| 欧美成人精品欧美一级黄| 免费黄网站久久成人精品| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久久久久久国产电影| 51国产日韩欧美| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| av不卡在线播放| 51国产日韩欧美| 久久久久久久国产电影| 涩涩av久久男人的天堂| 一级a做视频免费观看| 高清av免费在线| 精品少妇久久久久久888优播| 伦理电影免费视频| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 好男人视频免费观看在线| 国产精品一二三区在线看| 精品视频人人做人人爽| 欧美精品一区二区大全| 国产男女内射视频| 97精品久久久久久久久久精品| 日本欧美视频一区| 亚洲精品aⅴ在线观看| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 一个人免费看片子| 在线看a的网站| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 亚洲不卡免费看| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| av免费观看日本| 亚洲国产精品一区三区| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 国产不卡av网站在线观看| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚洲av福利一区| 最近手机中文字幕大全| 日韩视频在线欧美| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 色哟哟·www| 在线精品无人区一区二区三| 国产永久视频网站| 免费av中文字幕在线| 人妻少妇偷人精品九色| 精品亚洲成国产av| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 欧美日韩在线观看h| 久久ye,这里只有精品| 韩国av在线不卡| 一区二区日韩欧美中文字幕 | 亚洲色图 男人天堂 中文字幕 | 国产精品久久久久久av不卡| 午夜福利视频在线观看免费| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | av专区在线播放| 久久久亚洲精品成人影院| 欧美少妇被猛烈插入视频| 熟女人妻精品中文字幕| 91精品三级在线观看| 欧美日韩精品成人综合77777| 免费观看无遮挡的男女| 十八禁高潮呻吟视频| 国产有黄有色有爽视频| 五月玫瑰六月丁香| 国产精品99久久99久久久不卡 | 美女内射精品一级片tv| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 亚洲av福利一区| 欧美日韩av久久| 久久久精品免费免费高清| 母亲3免费完整高清在线观看 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 久久午夜综合久久蜜桃| 丝瓜视频免费看黄片| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲综合色惰| 亚洲人与动物交配视频| 欧美人与善性xxx| 草草在线视频免费看| 亚洲色图综合在线观看| 欧美一级a爱片免费观看看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 人人澡人人妻人| 中文字幕亚洲精品专区| 色网站视频免费| 国产成人免费观看mmmm| 国产在视频线精品| 在线播放无遮挡| 亚洲熟女精品中文字幕| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| av视频免费观看在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 91在线精品国自产拍蜜月| 久久久久久人妻| 人体艺术视频欧美日本| av一本久久久久| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 五月开心婷婷网| 亚洲国产av新网站| 一级毛片我不卡| 美女中出高潮动态图| 国产黄色免费在线视频| 国产黄片视频在线免费观看| 天天影视国产精品| 观看av在线不卡| 国产免费一区二区三区四区乱码| 丁香六月天网| 美女大奶头黄色视频| 国国产精品蜜臀av免费| 自线自在国产av| 久久国产精品大桥未久av| 色吧在线观看| a级毛色黄片| 久久精品人人爽人人爽视色| 欧美少妇被猛烈插入视频| 婷婷成人精品国产| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 国产片内射在线| 成人二区视频| .国产精品久久| 少妇丰满av| 免费av中文字幕在线| 午夜老司机福利剧场| 午夜精品国产一区二区电影| 亚洲国产精品999| 国产精品.久久久| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 精品熟女少妇av免费看| 69精品国产乱码久久久| av福利片在线| 国产成人精品婷婷| 卡戴珊不雅视频在线播放| 成年人午夜在线观看视频| 亚洲精品456在线播放app| 美女中出高潮动态图| 99精国产麻豆久久婷婷| 22中文网久久字幕| 26uuu在线亚洲综合色| 少妇的逼好多水| 国模一区二区三区四区视频| 国产精品久久久久久久久免| 久久人人爽人人爽人人片va| 男女国产视频网站| 91精品伊人久久大香线蕉| 热re99久久国产66热| 亚洲精品成人av观看孕妇| 欧美日韩av久久| 熟妇人妻不卡中文字幕| 999精品在线视频| 老熟女久久久| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲经典国产精华液单| 永久免费av网站大全| 日韩伦理黄色片| 国产综合精华液| 热re99久久精品国产66热6| 女人久久www免费人成看片| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产成人精品久久久久久| 十分钟在线观看高清视频www| 丝袜脚勾引网站| 精品少妇黑人巨大在线播放| 日韩制服骚丝袜av| 五月天丁香电影| 天天影视国产精品| 欧美亚洲日本最大视频资源| 在线 av 中文字幕| 久久精品国产a三级三级三级| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 日韩中字成人| 18禁在线播放成人免费| 欧美丝袜亚洲另类| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲av中文av极速乱| a级毛片免费高清观看在线播放| av国产久精品久网站免费入址| 午夜精品国产一区二区电影| 边亲边吃奶的免费视频| 在线观看免费高清a一片| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 黄色毛片三级朝国网站| 免费看不卡的av| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久久久久久久久成人| 2018国产大陆天天弄谢| 99久久人妻综合| 欧美精品一区二区大全| 一区二区三区免费毛片| 亚洲欧美成人精品一区二区| 精品一区二区免费观看| 99热全是精品| 在线看a的网站| 亚洲,一卡二卡三卡| 一级爰片在线观看| 又大又黄又爽视频免费| 国产日韩欧美视频二区| 日本-黄色视频高清免费观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 中文字幕久久专区| 日韩精品有码人妻一区| 久久99热6这里只有精品| 国产av码专区亚洲av| 成人漫画全彩无遮挡| av在线老鸭窝| 免费av不卡在线播放| 亚洲熟女精品中文字幕| 91精品伊人久久大香线蕉| tube8黄色片| 满18在线观看网站| 午夜福利视频精品| 尾随美女入室| 激情五月婷婷亚洲| 国产色婷婷99| 日韩三级伦理在线观看| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 欧美日韩成人在线一区二区| 国产 精品1| 国产成人精品福利久久| 成人漫画全彩无遮挡| 日韩视频在线欧美| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 国产黄色视频一区二区在线观看| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 日本爱情动作片www.在线观看| 天天影视国产精品| 亚洲国产av新网站| 香蕉精品网在线| 美女大奶头黄色视频| 99九九在线精品视频| 亚洲无线观看免费| 97在线视频观看| 欧美成人午夜免费资源| av播播在线观看一区| 免费观看的影片在线观看| 国产一区二区三区综合在线观看 | 9色porny在线观看| 两个人免费观看高清视频| 又大又黄又爽视频免费| 少妇熟女欧美另类| 久久免费观看电影| 99久国产av精品国产电影| av有码第一页| 亚洲色图综合在线观看| a级片在线免费高清观看视频| 黑人高潮一二区| 欧美成人午夜免费资源| 日本午夜av视频| 九色亚洲精品在线播放| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 高清av免费在线| 麻豆乱淫一区二区| 午夜免费男女啪啪视频观看| 国产极品天堂在线| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 大陆偷拍与自拍| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产精品99久久久久久久久| 欧美性感艳星| a级片在线免费高清观看视频| 国产成人精品婷婷| 中文字幕制服av| 国产精品国产av在线观看| 如何舔出高潮| 另类亚洲欧美激情| 人人妻人人澡人人看| 亚洲精品日本国产第一区| 性高湖久久久久久久久免费观看| 亚洲国产精品一区三区| 久热这里只有精品99| 日本vs欧美在线观看视频| 成人二区视频| 亚洲精品,欧美精品| 国产老妇伦熟女老妇高清| 免费高清在线观看日韩| 男女边吃奶边做爰视频| 亚洲欧美清纯卡通| a级毛片免费高清观看在线播放| av国产久精品久网站免费入址| 嘟嘟电影网在线观看| 在线精品无人区一区二区三| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 国产成人免费观看mmmm| 一区二区三区免费毛片| 亚洲美女搞黄在线观看| av.在线天堂| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 美女国产高潮福利片在线看| 精品视频人人做人人爽| 国产永久视频网站| av在线播放精品| 丝袜喷水一区| 亚洲熟女精品中文字幕| 性色av一级| 母亲3免费完整高清在线观看 | 日本vs欧美在线观看视频| 如何舔出高潮| 日本午夜av视频| 青春草国产在线视频| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 一级毛片我不卡| 久久亚洲国产成人精品v| 最黄视频免费看| 男人爽女人下面视频在线观看| 在线精品无人区一区二区三| a级毛色黄片| 久久女婷五月综合色啪小说| 午夜激情久久久久久久| 秋霞在线观看毛片| 熟女电影av网| 国产综合精华液| 免费少妇av软件| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 一级黄片播放器| 日本黄大片高清| 在线观看免费高清a一片| 一区二区日韩欧美中文字幕 | 永久网站在线| 观看美女的网站| 精品亚洲成国产av| 国产极品天堂在线| 色哟哟·www| 国产爽快片一区二区三区| 国产精品成人在线| 啦啦啦啦在线视频资源| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 亚洲人与动物交配视频| 美女大奶头黄色视频| 五月天丁香电影| av.在线天堂| 亚洲欧美清纯卡通| 寂寞人妻少妇视频99o| 日韩免费高清中文字幕av| 成人免费观看视频高清| 亚洲成人手机| 精品国产露脸久久av麻豆| 能在线免费看毛片的网站| 少妇高潮的动态图| 精品国产国语对白av| 国产成人精品福利久久| 91精品伊人久久大香线蕉| 伊人久久精品亚洲午夜| av国产精品久久久久影院| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 久久ye,这里只有精品| av视频免费观看在线观看| 大码成人一级视频| 国产高清三级在线| 爱豆传媒免费全集在线观看| 久久狼人影院| 夫妻午夜视频| 成人综合一区亚洲| av一本久久久久| 亚洲精品一二三| 搡老乐熟女国产| 日韩在线高清观看一区二区三区| 人人澡人人妻人| 久久久久国产网址| 性色avwww在线观看| 大陆偷拍与自拍| 能在线免费看毛片的网站| 国产高清不卡午夜福利| 亚洲精品国产av成人精品| 十八禁网站网址无遮挡| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 美女福利国产在线| 免费高清在线观看日韩| 亚洲av免费高清在线观看| 人妻夜夜爽99麻豆av| 色婷婷久久久亚洲欧美| 男女边摸边吃奶| 久久精品久久久久久久性| 国产精品成人在线| 热re99久久精品国产66热6| 欧美日韩在线观看h| 国产69精品久久久久777片| 国产免费福利视频在线观看| 精品一区在线观看国产| 中国美白少妇内射xxxbb| 久久ye,这里只有精品| 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久99热这里只频精品6学生| a级片在线免费高清观看视频| 一级二级三级毛片免费看| 国产毛片在线视频| 色视频在线一区二区三区| www.av在线官网国产| 男女高潮啪啪啪动态图| 高清视频免费观看一区二区| 黄片播放在线免费| 女人久久www免费人成看片| 99九九在线精品视频| 五月开心婷婷网| 午夜91福利影院| 欧美三级亚洲精品| 国产精品一区www在线观看| 最新的欧美精品一区二区| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 午夜影院在线不卡| 男女高潮啪啪啪动态图| a级片在线免费高清观看视频| 国产综合精华液| 亚洲成色77777| 男女高潮啪啪啪动态图| 黄色一级大片看看| 有码 亚洲区| 日韩电影二区| 久久影院123| 麻豆成人av视频| 少妇的逼好多水| 91精品一卡2卡3卡4卡| 亚洲情色 制服丝袜| 国产一区二区三区综合在线观看 | 在线 av 中文字幕| 午夜福利网站1000一区二区三区| 最后的刺客免费高清国语| 国产极品天堂在线| 在线看a的网站| 午夜福利视频精品| 午夜福利,免费看| 亚洲内射少妇av| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 91aial.com中文字幕在线观看| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产成人精品久久久久久| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 伊人久久精品亚洲午夜| 丰满迷人的少妇在线观看| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 熟女电影av网| 一区二区三区免费毛片| 久久久久国产网址| 视频中文字幕在线观看| 91精品一卡2卡3卡4卡| 午夜久久久在线观看| 国产色爽女视频免费观看| 精品一区二区免费观看| 亚洲精品一区蜜桃| 草草在线视频免费看| 18禁观看日本| 人人妻人人澡人人看| 嘟嘟电影网在线观看| 亚洲天堂av无毛| 成人二区视频| 日韩av不卡免费在线播放| a级毛片黄视频| 三级国产精品欧美在线观看| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 亚洲精品亚洲一区二区| 在线观看www视频免费| 免费观看a级毛片全部| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲精品乱久久久久久| 成人综合一区亚洲| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲无线观看免费| 欧美国产精品一级二级三级| 国产精品一二三区在线看| 天天操日日干夜夜撸| 五月天丁香电影| av有码第一页| 精品少妇久久久久久888优播| www.av在线官网国产| 亚洲成人手机| 伦理电影大哥的女人| 久久国产亚洲av麻豆专区| 亚洲精品一区蜜桃| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 青春草视频在线免费观看| 99热网站在线观看| 亚洲精品国产av蜜桃| 日韩精品有码人妻一区| 妹子高潮喷水视频| 中文欧美无线码| 高清欧美精品videossex| 免费高清在线观看日韩| 一二三四中文在线观看免费高清| 免费看不卡的av| 只有这里有精品99| 一边摸一边做爽爽视频免费| 亚洲国产精品999| 亚洲精品久久成人aⅴ小说 | 亚洲久久久国产精品| 久久久国产一区二区| 亚洲精品第二区| 人体艺术视频欧美日本| 久久99热这里只频精品6学生| 久久精品夜色国产| 亚洲国产色片| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 成人无遮挡网站| 国产精品久久久久久久电影| 天美传媒精品一区二区| 亚洲中文av在线| 一本大道久久a久久精品| 交换朋友夫妻互换小说| 久久久精品区二区三区| 如日韩欧美国产精品一区二区三区 | 婷婷色av中文字幕| 亚洲怡红院男人天堂| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 午夜影院在线不卡| 精品久久久久久电影网| 日韩电影二区| 天堂8中文在线网| 国产成人freesex在线| 精品少妇久久久久久888优播| 国产av精品麻豆| a 毛片基地| 哪个播放器可以免费观看大片| 亚洲人与动物交配视频| 欧美日韩精品成人综合77777| 欧美成人精品欧美一级黄| 亚洲精品色激情综合| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 欧美性感艳星| 国产成人精品在线电影| 简卡轻食公司| 3wmmmm亚洲av在线观看| 天天影视国产精品| 天堂8中文在线网| 日本免费在线观看一区| 青春草国产在线视频| 亚洲国产av影院在线观看| tube8黄色片| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 亚洲综合色惰| 久久婷婷青草| 国产精品三级大全| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 午夜老司机福利剧场| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲人成网站在线播| 久久久久久伊人网av| 秋霞伦理黄片| 国产黄片视频在线免费观看| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 午夜激情福利司机影院| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 亚洲精品一区蜜桃| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 精品少妇黑人巨大在线播放| 一区二区三区乱码不卡18| a级毛片在线看网站| 中文字幕制服av| 黑人高潮一二区| 亚洲性久久影院| 国产在视频线精品| 婷婷色麻豆天堂久久| 香蕉精品网在线| 七月丁香在线播放| 欧美变态另类bdsm刘玥| 人人澡人人妻人| 久久久久国产网址| 美女福利国产在线| 黄色一级大片看看| 久久99热这里只频精品6学生| 最后的刺客免费高清国语| 久久精品久久久久久久性| 一区二区三区精品91|