• <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 ?

    基于局部均值分解與拉普拉斯特征映射的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

    2016-12-13 04:36:22徐倩倩侯和平徐卓飛
    中國機(jī)械工程 2016年22期
    關(guān)鍵詞:高維降維特征提取

    徐倩倩 劉 凱 侯和平 徐卓飛

    西安理工大學(xué),西安,710048

    ?

    基于局部均值分解與拉普拉斯特征映射的滾動(dòng)軸承故障診斷方法

    徐倩倩 劉 凱 侯和平 徐卓飛

    西安理工大學(xué),西安,710048

    針對(duì)滾動(dòng)軸承非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)的特征提取及維數(shù)優(yōu)化問題,提出了融合局部均值分解與拉普拉斯特征映射的軸承故障診斷方法。首先,通過局部均值分解對(duì)非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行平穩(wěn)化分解,提取乘積函數(shù)分量、瞬時(shí)頻率及瞬時(shí)幅值的高維信號(hào)特征集;然后,將高維特征集作為拉普拉斯特征映射算法的學(xué)習(xí)對(duì)象,提取軸承高維故障特征集的內(nèi)在流形分布,以獲得敏感、穩(wěn)定的軸承振動(dòng)特征參數(shù),實(shí)現(xiàn)基于非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)分析的滾動(dòng)軸承故障特征提??;最后,結(jié)合支持向量分類模型量化LMD-LE方法的特征提取效果,實(shí)現(xiàn)不同狀況下的軸承故障分類。軸承故障樣本分類識(shí)別平均正確率達(dá)到91.17%,表明LMD-LE方法有效實(shí)現(xiàn)了高維局部均值分解特征集合的降噪,所提取的特征矩陣對(duì)軸承故障特征描述準(zhǔn)確。

    非平穩(wěn)信號(hào);局部均值分解;拉普拉斯特征映射;故障診斷

    0 引言

    滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械中最常用也是最易損壞的零部件。據(jù)統(tǒng)計(jì),旋轉(zhuǎn)機(jī)械中30%的故障是由軸承缺陷引起的。因此,對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行工況監(jiān)測(cè)和故障診斷是非常必要的。然而在工程實(shí)際應(yīng)用中,軸承的運(yùn)行狀態(tài)是動(dòng)態(tài)變化的,尤其在設(shè)備故障突發(fā)期間,機(jī)械系統(tǒng)的驅(qū)動(dòng)力、阻尼力及彈性力等動(dòng)力學(xué)參數(shù)呈現(xiàn)非線性變化,往往會(huì)導(dǎo)致所觀測(cè)的振動(dòng)信號(hào)表現(xiàn)出較強(qiáng)的非平穩(wěn)特性。

    局部均值分解 (local mean decomposition, LMD) 方法是一種自適應(yīng)時(shí)頻分析方法,通過自適應(yīng)的信號(hào)分解和降噪能力兼顧了信號(hào)在時(shí)域和頻域的局部化特征和全貌。相比線性時(shí)頻分析、雙線性時(shí)頻分析及參數(shù)化時(shí)頻分析方法[1],LMD可解決固定類型基函數(shù)可能會(huì)產(chǎn)生虛假的時(shí)頻信息問題、多參數(shù)優(yōu)化導(dǎo)致計(jì)算量大問題及Heisenberg原理在時(shí)頻域的限制性問題, 在軸承故障信號(hào)處理中應(yīng)用廣泛。文獻(xiàn)[2-7]應(yīng)用LMD處理軸承振動(dòng)信號(hào),取得了較好的應(yīng)用效果;文獻(xiàn)[8-11]分別將LMD與非局部均值去噪、雙樹復(fù)小波降噪、奇異值差分譜、改進(jìn)形態(tài)濾波法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了振動(dòng)信號(hào)及分量的降噪處理;文獻(xiàn)[12-15]分別利用馬氏距離、灰色相似關(guān)聯(lián)度、變量預(yù)測(cè)模型、隱馬爾可夫模型等故障分類方法實(shí)現(xiàn)了基于LMD的軸承故障分類。

    然而,在信號(hào)分量中提取的豐富信號(hào)特征集往往存在著大量冗余信息和相關(guān)信息,反而會(huì)彼此干擾并產(chǎn)生模式混淆,在很大程度上影響故障模式識(shí)別的效果。因此,有必要對(duì)冗余信號(hào)特征集進(jìn)行維數(shù)優(yōu)化處理以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降噪。但現(xiàn)有基于LMD的軸承故障診斷方法并未對(duì)高維特征矩陣進(jìn)行優(yōu)化處理,故本文進(jìn)一步提出了融合LMD與拉普拉斯特征映射(Laplacian eigenmap,LE)算法的軸承故障診斷方法,將局部均值分解的特征集合作為LE算法的高維特征輸入,完成高維特征集的準(zhǔn)確提取,最終實(shí)現(xiàn)不同故障程度、不同故障類型的軸承故障分類。

    1 基于LMD的非平穩(wěn)信號(hào)分解

    近年來,眾多學(xué)者提出了一些結(jié)合復(fù)雜信號(hào)自身特點(diǎn)的自適應(yīng)分解時(shí)頻分析方法,其中應(yīng)用最為廣泛的是經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical model decomposition, EMD)。LMD是由EMD方法原理發(fā)展而來的,可以有效解決EMD有可能產(chǎn)生的物理意義無法解釋的瞬時(shí)頻率問題,避免EMD的過包絡(luò)和欠包絡(luò)問題,成為現(xiàn)有自適應(yīng)時(shí)頻分析方法的研究熱點(diǎn)。對(duì)于任意檢測(cè)信號(hào)x(t),其LMD算法步驟如下。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    然后,分別計(jì)算瞬時(shí)幅值ai(t)、瞬時(shí)頻率fi(t)及信號(hào)分量PFi(t),并獲得新的信號(hào)ui(t)=x(t)-PFi(t),若ui(t)不是單調(diào)函數(shù),則將ui(t)作為新的信號(hào)重復(fù)上述步驟,直至ui(t)滿足單調(diào)函數(shù)條件。即

    (5)

    PFi(t)=ai(tj)si,j(t)

    (6)

    fi(t)=d(arccos(si,j(t)))/(2πdt)

    (7)

    最終,LMD通過三重循環(huán)將x(t)分解為一系列PFi(t)分量與余項(xiàng)ui(t)的和,將非平穩(wěn)信號(hào)的特征提取問題轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)分量的特征提取問題。即

    x(t)=∑PFi(t)+ui(t)

    (8)

    2 基于LE的故障特征集維數(shù)優(yōu)化

    現(xiàn)有的高維數(shù)據(jù)降維方法可分為線性降維方法、基于核函數(shù)的非線性降維方法以及基于特征值的非線性降維方法,其代表性方法分別為主元分析(principle component analysis, PCA)法、核主元分析(kernel principle component analysis, KPCA)法及LE算法。研究表明LE算法適用于設(shè)備工況特征的高維數(shù)據(jù)的非線性特征挖掘和降維,并取得了良好的去冗余效果[16-19]。

    根據(jù)圖譜理論,如果數(shù)據(jù)均勻采樣自高維空間中的低維流形,流形上的拉式算子可以由圖上的Laplacian逼近,而圖上最前面的幾個(gè)特征向量就是流形上 L-B算子特征函數(shù)的離散逼近,最終實(shí)現(xiàn)高維流形的最優(yōu)嵌入。若第i個(gè)節(jié)點(diǎn)xi和第j個(gè)節(jié)點(diǎn)xj之間有邊連接,由熱核法確定邊的權(quán)值為

    Wij=exp(-‖xi-xj‖2/σ2)

    (9)

    構(gòu)建拉普拉斯特征矩陣L=D-W,假設(shè)構(gòu)建的近對(duì)鄰圖是連通的,那么尋找低維嵌入的問題就歸結(jié)為對(duì)廣義特征向量問題的求解:

    Ly=λDy

    (10)

    可見,LE算法通過對(duì)矩陣特征值和特征向量的求解實(shí)現(xiàn)了特征集的降維和特征提取,不需要進(jìn)行迭代運(yùn)算,減小了計(jì)算量,縮短了算法運(yùn)行時(shí)間。為有效實(shí)現(xiàn)高維軸承故障特征集的維數(shù)優(yōu)化,獲得故障特征的精確描述,本文采用LE算法進(jìn)行軸承故障冗余特征集處理,通過對(duì)高維非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,從高維非線性數(shù)據(jù)中找出隱藏在高維觀測(cè)空間數(shù)據(jù)中的低維結(jié)構(gòu)表示,揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在流形分布。

    3 LMD與LE融合算法

    如圖1所示,基于LMD和LE的軸承故障診斷方法步驟如下:

    (1)根據(jù)LMD算法對(duì)多樣本軸承故障信號(hào)x(t)進(jìn)行LMD分解。獲得信號(hào)分量曲線PFi、瞬時(shí)幅值曲線a及瞬時(shí)頻率曲線f。依據(jù)峭度最大原則選擇PF1作為故障特征頻帶[22],分別提取PF1曲線的波形指標(biāo)、裕度指標(biāo)、峭度指標(biāo)、脈沖指標(biāo)、峰值指標(biāo)共5個(gè)時(shí)域特征及PF1、a1、f1曲線的均方根值、絕對(duì)平均值、方根幅值、峭度、偏斜度、峰-峰值共6個(gè)線型特征,構(gòu)成23維故障特征集X。

    (2)根據(jù)LE算法對(duì)特征集X進(jìn)行維數(shù)優(yōu)化。將23維故障特征集作為LE算法的高維特征輸入,選用K近鄰域(KNN)法構(gòu)建近鄰圖G,計(jì)算高維矩陣X映射到低維空間的權(quán)重矩陣W及拉普拉斯特征矩陣L的特征向量構(gòu)成的低維坐標(biāo)矩陣T。

    (3)通過SVM分類模型完成軸承故障樣本的分類識(shí)別。將特征映射矩陣T作為軸承故障樣本特征參數(shù),由多類故障數(shù)據(jù)集構(gòu)成SVM模型的訓(xùn)練樣本及測(cè)試樣本,通過模型參數(shù)的交叉驗(yàn)證尋優(yōu)完善SVM模型,實(shí)現(xiàn)多類軸承故障的分類識(shí)別。

    圖1 基于LMD和LE的軸承故障診斷方法

    4 SKF6205-2RS軸承故障實(shí)驗(yàn)

    SKF6205-2RS型滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)中采用的數(shù)據(jù)均來自美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣實(shí)驗(yàn)室的軸承故障數(shù)據(jù)庫。電機(jī)負(fù)載約1470 W,轉(zhuǎn)速為1750 r/min,采樣頻率為12 kHz,其傳感器位置為驅(qū)動(dòng)端的軸承座上垂直位置。損傷程度a、b、c分別代表0.178 mm、0.356 mm、0.533 mm,軸承故障A、B、C、D分別代表正常狀態(tài)及不同損傷程度下故障、滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障,建立故障數(shù)據(jù)庫:

    其中,M.n表示n損傷程度下的M類故障數(shù)據(jù),具體故障樣本分組見表1。

    表1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分組

    在本實(shí)驗(yàn)中,以軸承轉(zhuǎn)一圈所采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)的兩倍作為確定樣本長度的參考[23],則軸承正常及各種故障狀態(tài)下的數(shù)據(jù)采樣長度N=1000,樣本數(shù)為100。圖2~圖4所示分別為軸承滾動(dòng)體故障、內(nèi)圈故障及外圈故障數(shù)據(jù)經(jīng)LMD獲得的PF1、a1、f1曲線。提取軸承每組故障信號(hào)的100個(gè)樣本構(gòu)成100×23維故障數(shù)據(jù)集,作為降維算法的高維特征集輸入。

    圖2 PF1、a1、f1 曲線(滾動(dòng)體故障)

    圖3 PF1、a1、f1 曲線(內(nèi)圈故障)

    圖4 PF1、a1、f1 曲線(外圈故障)

    分別采用PCA、KPCA及LE算法對(duì)軸承狀態(tài)特征矩陣進(jìn)行維數(shù)優(yōu)化處理,選取優(yōu)化目標(biāo)維數(shù)為3。圖5~圖10所示分別為故障集1~故障集6的LMD特征降維效果。

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖5 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集1)

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖6 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集2)

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖7 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集3)

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖8 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集4)

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖9 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集5)

    (a)PCA (b)KPCA (c)LE圖10 三種降維方法對(duì)LMD特征聚類效果(故障集6)

    由圖5~圖10對(duì)比發(fā)現(xiàn),三種方法都成功分離出正常樣本數(shù)據(jù),但對(duì)其余三類樣本的聚類效果并不相同:PCA方法處理使得不同工況樣本類內(nèi)距最小,有效實(shí)現(xiàn)了同類樣本的聚集,但類間距最小,無法區(qū)分出不同類別故障樣本,樣本聚類可視化效果差;KPCA方法相比PCA方法,擴(kuò)大了類間距,不同類樣本的分離效果略有提高,但是不同類別樣本重合度高,使得樣本聚類效果變差,增加了軸承故障診斷的復(fù)雜度;LE方法相比前兩種方法,類間距明顯增大,樣本點(diǎn)雖有重合但樣本聚類效果最強(qiáng),故障特征更具有代表性,有利于軸承故障類型的診斷識(shí)別。

    可見,基于特征的LE降維方法對(duì)不同類型樣本的類間距最大,分類識(shí)別效果優(yōu)于線性降維及基于核函數(shù)的降維方法。故本文選取LE算法對(duì)LMD特征集進(jìn)行維數(shù)優(yōu)化,去除特征向量間的冗余性,降低軸承故障分類識(shí)別的復(fù)雜度。

    為量化LMD-LE方法的特征提取效果,本文結(jié)合支持向量機(jī)(SVM)作為故障類型的分類識(shí)別工具。取每類故障的前50組樣本作為訓(xùn)練矩陣,并對(duì)后50組樣本作為測(cè)試樣本進(jìn)行類型預(yù)測(cè),測(cè)試樣本正確識(shí)別率見表2。可見7組故障集的測(cè)試樣本識(shí)別正確率平均達(dá)到91.17%:故障集1~故障集3代表同一故障程度下的滾動(dòng)體、內(nèi)圈、外圈故障,其測(cè)試樣本識(shí)別正確率達(dá)到92%以上,說明本文方法對(duì)不同類軸承故障特征提取效果明顯;故障集4~故障集6代表不同故障程度下同一類故障,其測(cè)試樣本識(shí)別正確率略低于不同類故障的識(shí)別率,測(cè)試樣本的故障類型與預(yù)測(cè)結(jié)果基本吻合;故障集7屬于不同故障程度、不同故障類型下的復(fù)雜多類別故障分類問題,在分類正確率上低于前6組故障集。圖11為第7組故障集的測(cè)試樣本類型預(yù)測(cè)圖,錯(cuò)誤分類樣本均勻分布在多個(gè)故障樣本中,屬于全局性問題,或由信號(hào)噪聲、算法誤差造成,但分類正確率仍達(dá)到85%以上,基本實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜故障樣本的分類。

    表2 SVM測(cè)試樣本識(shí)別正確率

    圖11 第7組測(cè)試樣本分類預(yù)測(cè)結(jié)果

    5 結(jié)論

    (1)LE方法在去除故障特征集合的冗余性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。

    (2)LMD與LE的融合應(yīng)用對(duì)滾動(dòng)軸承故障特征提取效果良好,降低了故障特征集的復(fù)雜程度,為非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)特征參數(shù)提取提供了新的方法。后續(xù)研究應(yīng)結(jié)合信號(hào)濾波降噪法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,更進(jìn)一步提高特征提取準(zhǔn)確性。

    [1] 唐友福.基于廣義局部頻率的非線性非平穩(wěn)信號(hào)故障特征提取方法研究[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào),2015,51(11):81-81. Tang Youfu. Study on Fault Feature Extraction for Nonlinear Nonstationary Signals Based on General Local Frequency[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2015, 51(11): 81-81.

    [2] 陳保家,何正嘉,陳雪峰,等.機(jī)車故障診斷的局域均值分解解調(diào)方法[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào),2010,44(5):40-44. Chen Baojia, He Zhengjia, Cheng Xuefeng,et al. Locomotive Fault Diagnosis Based on Local Mean Decomposition Demodulating Approach [J]. Journal of Xi’an Jiaotong University, 2010,44(5):40-44.

    [3] 楊宇,王歡歡,程軍圣,等.基于LMD的包絡(luò)譜特征值在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2012,27(5):1153-1158. Yang Yu, Wang Huanhuan, Cheng Junsheng, et al. Application of Envelope Spectrum Characteristics Based on LMD to Roller Bearing Fault Diagnosis[J].Journal of Aerospace Power,2012,27(5):1153-1158.

    [4] 侯蒙蒙,許同樂,高朋飛,等.基于LMD分解的風(fēng)機(jī)軸承故障信號(hào)提取研究[J].中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào),2015,36(2):277-279. Hou Mengmeng, Xu Tongle, Gao Pengfei, et al. Methods of Bearing Fault Characteristic Signal Extraction[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization,2015,36(2):277-279.

    [5] 程軍圣,楊怡,楊宇,等.基于LMD的能量算子解調(diào)機(jī)械故障診斷方法[J].振動(dòng)、測(cè)試與診斷,2012,32(6):915-919. Cheng Junsheng, Yang Yi, Yang Yu, et al. Mechanical Fault Diagnosis Method of Energy Operator Demodulating Approach Based on LMD[J].Journal of Vibration Measurement & Diagnosis,2012,32(6):915-919.

    [6] 王衍學(xué),何正嘉,訾艷陽,等.基于LMD的時(shí)頻分析方法及其機(jī)械故障診斷應(yīng)用研究[J].振動(dòng)與沖擊,2012,31(9):9-12. Wang Yanxue,He Zhengjia,Zi Yanyang, et al.Several Key Issues of Local Mean Decomposition Method Used in Mechanical Fault Diagnosis[J]. Journal of Vibration and Shock, 2012,31(9):9-12.

    [7] 黃浩,呂勇,肖涵,等.基于PCA和LMD分解的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[J].儀表技術(shù)與傳感器,2015(4):76-78. Huang Hao, Lü Yong, Xiao Han, et al.Feature Extraction Method of Rolling Bearing Fault Based on Principal Component Analysis and Local Mean Decomposition[J]. Instrument Technique and Sensor, 2015(4):76-78.

    [8] 祝青林,呂勇,李寧,等.非局部均值去噪和LMD綜合的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].機(jī)床與液壓,2015,43(13):172-176. Zhu Qinglin,Lü Yong, Li Ning, et al.Fault Diagnosis to Rolling Bearing by Integration of Nonlocal Means De-noising and LMD[J]. Machine Tool & Hydraulics, 2015,43(13):172-176.

    [9] 侯蒙蒙,許同樂.基于DT-LMD機(jī)床軸承故障信號(hào)提取研究[J].機(jī)床與液壓,2015,43(7):185-188. Hou Mengmeng, Xu Tongle. Study of Bearing Fault Signal Extraction of Machine Tool Based on DT-LMD[J]. Machine Tool & Hydraulics,2015,43(7):185-188.

    [10] 馬朝永,劉茜,段建民,等.基于LMD與奇異值差分譜的滾動(dòng)軸承故障診斷方法[J].北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2014,40(2):182-188. Ma Chaoyong, Liu Qian, Duan Jianmin, et al.Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings Based on LMD and Singular Value Difference Spectrum[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2014,40(2):182-188.

    [11] 馮研研,艾延廷,周海侖,等.改進(jìn)形態(tài)濾波與LMD結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法研究[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2015(1): 83-86. Feng Yanyan, Ai Yanting, Zhou Hailun,et al. Study on Improved Morphological Filter and LMD Fault Diagnosis of Roller Bearing[J]. Machinery Design & Manufacture, 2015(1):83-86.

    [12] 葛明濤,董素鴿.LMD及馬氏距離敏感閾值的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2015(2):210-213. Ge Mingtao, Dong Suge. Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings Based on LMD and Mahalanobis Distance Sensitive Threshold [J]. Machinery Design & Manufacture, 2015(2):210-213.

    [13] 程軍圣,羅頌榮,楊斌,等.LMD能量矩和變量預(yù)測(cè)模型模式識(shí)別在軸承故障智能診斷中的應(yīng)用[J].振動(dòng)工程學(xué)報(bào),2013,26(5):751-757. Cheng Junsheng, Luo Songrong, Yang Bin, et al. LMD Energy Moment and Variable Predictive Model Based Class Discriminate and Their Application in Intelligent Fault Diagnosis of Roller Bearing [J]. Journal of Vibration Engineering,2013,26(5):751-757.

    [14] 孟宗,閆曉麗,王亞超.基于LMD和HMM的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[J].中國機(jī)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.

    [15] 裴峻峰,于志遠(yuǎn),董雪,等.基于LMD和灰色相似關(guān)聯(lián)度的軸承故障診斷方法[J].機(jī)械設(shè)計(jì)與制造,2015(4):66-69. Peng Junfeng, Yu Zhiyuan, Dong Xue, et al. Roller Bearing Fault Diagnosis Method Based on LMD and Grey Similar Incidence[J]. Machinery Design & Manufacture, 2015(4):66-69.

    [16] 賈茂林,王孫安,梁霖.利用非線性流形學(xué)習(xí)的軸承早期故障特征提取方法[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào),2010,44(5):45-49. Jia Maolin, Wang Sun’an, Liang Lin. Feature Extraction for Incipient Fault Diagnosis of Rolling Bearings Based on Non-linear Manifold Learning[J]. Journal of Xi’an Jiaotong University,2010,44(5):45-49.

    [17] 趙斐,陸寧云,楊毅,等.基于工況識(shí)別的注塑過程產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測(cè)方法[J].化工學(xué)報(bào),2013,64(7):2526-2534. Zhao Fei, Lu Ningyun, Yang Yi, et al. Product Quality Prediction Method for Injection Molding Process Based on Operating Mode Recognition[J]. CIESC Jorunal,2013,64(7):2526-2534.

    [18] 劉海濤,汪增福,曹洋,等.基于流形學(xué)習(xí)的三維步態(tài)魯棒識(shí)別方法[J].模式識(shí)別與人工智能,2011,24(4):464-472. Liu Haitao, Wang Zengfu, Cao Yang, et al. 3D Robust Gait Recognition Based on Manifold Learning[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2011,24(4):464-472.

    [19] 李月仙,韓振南,黃宏臣,等.基于拉普拉斯特征映射的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障識(shí)別[J].振動(dòng)與沖擊,2014,33(18):21-25. Li Yuexian, Han Zhennan, Huang Hongchen, et al. Fault Diagnosis of Rotating Machineries Based on Laplacian Eigenmaps[J].Journal of Vibration and Shock, 2014,33(18):21-25.

    [20] He Qingbo. Vibration Signal Classification by Wavelet Packet Energy Flow Manifold Learning[J].Journal of Sound and Vibration,2013,332(7):1881-1894.

    [21] He Qingbo. Time-frequency Manifold for Nonlinear Feature Extraction in Machinery Fault Diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2013,35(1/2):200-218.

    [22] 李宏坤, 趙長生,周帥,等. 基于小波包-坐標(biāo)變換的滾動(dòng)軸承故障特征增強(qiáng)方法[J].機(jī)械工程學(xué)報(bào), 2011,47(19):74-80. Li Hongkun, Zhao Changsheng, Zhou Shuai, et al. Fault Feature Enhancement Method for Rolling Bearing Based on Wavelet Packet-coordinate Transformation[J].Journal of Mechanical Engineering, 2011,47(19):74-80.

    [23] 張媛,秦勇,邢宗義,等.基于LMD-PCA-LSSVM的滾動(dòng)軸承安全域估計(jì)和狀態(tài)辨識(shí)方法[J].振動(dòng)與沖擊,2013,32(20): 172-178. Zhang Yuan, Qin Yong, Xing Zongyi, et al.Safety Region Estimation and State Identification of Rolling Bearings Based on LMD-PCA-LSSVM[J]. Journal of Vibration and Shock, 2013, 32(20):172-178.

    (編輯 陳 勇)

    Fault Diagnosis Method of Bearings Based on LMD and LE

    Xu Qianqian Liu Kai Hou Heping Xu Zhuofei

    Xi’an University of Technology, Xi’an, 710048

    A new diagnosis method for feature extraction of non-stationary vibration signals and fault classification of rolling bearings was proposed based on LMD and LE. Firstly, the non-stationary vibration signals of rolling bearings were decomposed into several product functions with LMD. Then, dimensional fault feature sets were established by the time-frequency domain features of product function, instantaneous frequency and amplitude. Secondly, LE was introduced to extract the sensitive and stable characteristic parameters to describe the running states of rolling bearings effectively and accurately. Finally, support vector machine classification model was built to realize the classification of fault bearings. For test samples classification, the average prediction accuracy is as 91.17%.It means that the fusion method of the LMD and LE is suitable and feasible for the bearing fault feature extraction.

    non-stationary signal; local mean decomposition(LMD); Laplacian eigenmap(LE); fault diagnosis

    2015-10-21

    國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51275406);國家青年科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51305340)

    TH17

    10.3969/j.issn.1004-132X.2016.22.016

    徐倩倩,女,1989年生。西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院博士研究生。主要研究方向?yàn)闄C(jī)械狀態(tài)信號(hào)處理、故障診斷。劉 凱,男,1957年生。西安理工大學(xué)機(jī)械與精密儀器工程學(xué)院教授、博士。侯和平,男,1978年生。西安理工大學(xué)印刷包裝與數(shù)字媒體學(xué)院副教授、博士研究生。徐卓飛,男,1985年生。西安理工大學(xué)印刷包裝與數(shù)字媒體學(xué)院講師、博士。

    猜你喜歡
    高維降維特征提取
    Three-Body’s epic scale and fiercely guarded fanbase present challenges to adaptations
    降維打擊
    海峽姐妹(2019年12期)2020-01-14 03:24:40
    一種改進(jìn)的GP-CLIQUE自適應(yīng)高維子空間聚類算法
    基于Daubechies(dbN)的飛行器音頻特征提取
    電子制作(2018年19期)2018-11-14 02:37:08
    基于加權(quán)自學(xué)習(xí)散列的高維數(shù)據(jù)最近鄰查詢算法
    Bagging RCSP腦電特征提取算法
    一般非齊次非線性擴(kuò)散方程的等價(jià)變換和高維不變子空間
    基于MED和循環(huán)域解調(diào)的多故障特征提取
    高維Kramers系統(tǒng)離出點(diǎn)的分布問題
    拋物化Navier-Stokes方程的降維仿真模型
    久久久久久久午夜电影| 国内精品宾馆在线| 国产av一区在线观看免费| 久久久久免费精品人妻一区二区| 国内精品美女久久久久久| av免费观看日本| 变态另类丝袜制服| 春色校园在线视频观看| 人妻夜夜爽99麻豆av| 哪个播放器可以免费观看大片| 99久久中文字幕三级久久日本| 国产黄色小视频在线观看| 51国产日韩欧美| 男女那种视频在线观看| 国产成人精品久久久久久| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 日本av手机在线免费观看| 一级黄片播放器| 成人一区二区视频在线观看| 成年女人看的毛片在线观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 性插视频无遮挡在线免费观看| 免费看日本二区| 亚洲成av人片在线播放无| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | av在线老鸭窝| 天堂中文最新版在线下载 | 女人被狂操c到高潮| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日本五十路高清| 精品久久国产蜜桃| 午夜激情福利司机影院| 国产av一区在线观看免费| 国产黄片美女视频| 国产精品av视频在线免费观看| 日本免费a在线| 欧美色欧美亚洲另类二区| 日韩大尺度精品在线看网址| 国内精品美女久久久久久| 亚洲精品色激情综合| 国产成人影院久久av| 日本在线视频免费播放| 全区人妻精品视频| 亚洲国产欧美在线一区| 午夜老司机福利剧场| 亚洲图色成人| 国产老妇女一区| 99久久精品热视频| 好男人视频免费观看在线| 亚洲精品456在线播放app| 欧美日韩国产亚洲二区| 免费看a级黄色片| 国产精品爽爽va在线观看网站| 一进一出抽搐动态| 中文资源天堂在线| 日韩中字成人| 国产精品久久视频播放| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 免费看光身美女| 亚洲欧美日韩无卡精品| 免费搜索国产男女视频| 老司机福利观看| 亚洲欧美日韩东京热| 亚洲国产精品sss在线观看| 天美传媒精品一区二区| 99久久人妻综合| 波野结衣二区三区在线| 国产精品人妻久久久影院| 美女cb高潮喷水在线观看| 高清在线视频一区二区三区 | 此物有八面人人有两片| 日本免费a在线| 如何舔出高潮| 九九在线视频观看精品| 床上黄色一级片| 国产片特级美女逼逼视频| 99热精品在线国产| av天堂在线播放| 舔av片在线| 99热这里只有是精品在线观看| 国产亚洲精品av在线| 亚洲真实伦在线观看| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 极品教师在线视频| 女同久久另类99精品国产91| 天堂√8在线中文| 麻豆成人午夜福利视频| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产爱豆传媒在线观看| 国产av在哪里看| 国产不卡一卡二| 国产极品精品免费视频能看的| 九九在线视频观看精品| 久久欧美精品欧美久久欧美| 色吧在线观看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 91久久精品国产一区二区成人| 老司机影院成人| 国产91av在线免费观看| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产黄片美女视频| 哪里可以看免费的av片| 欧美色欧美亚洲另类二区| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久中文看片网| 久久久色成人| 国产成人一区二区在线| 99久久精品热视频| 最近的中文字幕免费完整| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 久久国产乱子免费精品| 一本久久中文字幕| 日韩成人伦理影院| 婷婷六月久久综合丁香| 国产人妻一区二区三区在| 国产激情偷乱视频一区二区| 黄片无遮挡物在线观看| 能在线免费看毛片的网站| 黄色欧美视频在线观看| 国产 一区精品| 亚洲av熟女| 日本三级黄在线观看| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产一区亚洲一区在线观看| 成年免费大片在线观看| 人体艺术视频欧美日本| 国产亚洲91精品色在线| 国产精品伦人一区二区| 国产精品一区二区在线观看99 | 身体一侧抽搐| 国产视频首页在线观看| 免费看日本二区| 变态另类成人亚洲欧美熟女| АⅤ资源中文在线天堂| 亚洲成a人片在线一区二区| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 五月玫瑰六月丁香| 国产视频内射| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 亚洲精品粉嫩美女一区| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产伦在线观看视频一区| 国产一区二区在线观看日韩| 人妻少妇偷人精品九色| 国产毛片a区久久久久| 国产成人91sexporn| 国产片特级美女逼逼视频| 中文资源天堂在线| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 日日摸夜夜添夜夜爱| 级片在线观看| 亚洲真实伦在线观看| 69av精品久久久久久| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产高潮美女av| 亚洲av一区综合| 亚洲不卡免费看| 亚洲电影在线观看av| a级毛片a级免费在线| 国产精品伦人一区二区| 国产成人精品久久久久久| 舔av片在线| 内地一区二区视频在线| 欧美+亚洲+日韩+国产| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲在线观看片| 男人舔奶头视频| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产精品野战在线观看| www日本黄色视频网| 亚洲va在线va天堂va国产| 少妇的逼水好多| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 一区二区三区免费毛片| 成人永久免费在线观看视频| АⅤ资源中文在线天堂| 久久精品国产亚洲av天美| 永久网站在线| 成人午夜高清在线视频| 中文字幕av在线有码专区| 日韩精品有码人妻一区| 麻豆成人午夜福利视频| 久久久久久久久久久免费av| 欧美性猛交黑人性爽| 国产精品蜜桃在线观看 | 六月丁香七月| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 一级黄片播放器| .国产精品久久| 九色成人免费人妻av| 晚上一个人看的免费电影| 成人特级黄色片久久久久久久| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 国产精品久久久久久久久免| 男女啪啪激烈高潮av片| 亚洲av熟女| 精品国内亚洲2022精品成人| 久久亚洲精品不卡| 国产69精品久久久久777片| 欧美日韩综合久久久久久| 男女边吃奶边做爰视频| 天堂影院成人在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 99在线视频只有这里精品首页| 特级一级黄色大片| 国产精品免费一区二区三区在线| 亚洲精品456在线播放app| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 99热这里只有是精品50| 久久精品国产自在天天线| 亚洲最大成人手机在线| 黄色一级大片看看| 18禁在线播放成人免费| 麻豆成人av视频| 日本黄大片高清| 最近视频中文字幕2019在线8| 亚洲图色成人| 免费看a级黄色片| 久久久久九九精品影院| 国产精品.久久久| 99在线人妻在线中文字幕| 欧美3d第一页| 国产精品一区二区性色av| 一区二区三区四区激情视频 | 观看美女的网站| 国产色爽女视频免费观看| 欧美日韩在线观看h| 男插女下体视频免费在线播放| 国产亚洲精品av在线| 国产精品,欧美在线| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 日本成人三级电影网站| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 国产精品久久久久久精品电影小说 | 欧美精品国产亚洲| 国产一级毛片在线| 日本免费一区二区三区高清不卡| 国产成人影院久久av| 欧美人与善性xxx| 久久人人爽人人爽人人片va| 色尼玛亚洲综合影院| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲五月天丁香| 18+在线观看网站| 在线免费观看的www视频| 日韩一区二区三区影片| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 午夜老司机福利剧场| 久久久久久久久久成人| 中文字幕熟女人妻在线| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 免费看a级黄色片| 亚洲av免费高清在线观看| 欧美激情久久久久久爽电影| 青春草亚洲视频在线观看| 乱码一卡2卡4卡精品| 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产亚洲欧美98| 亚洲第一区二区三区不卡| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 国产欧美日韩精品一区二区| 99久久精品热视频| 成年av动漫网址| 国产三级中文精品| 最近手机中文字幕大全| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产在线男女| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久久久久久亚洲中文字幕| 免费电影在线观看免费观看| 色尼玛亚洲综合影院| 深夜a级毛片| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久精品91蜜桃| 国产高清有码在线观看视频| 欧美日本视频| 中文字幕熟女人妻在线| 国产午夜精品一二区理论片| 99在线人妻在线中文字幕| 国产乱人偷精品视频| 精品人妻视频免费看| 简卡轻食公司| 亚洲一区二区三区色噜噜| 日本爱情动作片www.在线观看| 免费观看精品视频网站| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产v大片淫在线免费观看| 日韩人妻高清精品专区| 久99久视频精品免费| 在线观看免费视频日本深夜| 久久韩国三级中文字幕| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 亚洲天堂国产精品一区在线| 色综合亚洲欧美另类图片| 国产精品蜜桃在线观看 | 国产真实乱freesex| 全区人妻精品视频| 亚洲精品国产av成人精品| 成年版毛片免费区| 亚洲七黄色美女视频| 亚洲成av人片在线播放无| 在线免费观看的www视频| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 只有这里有精品99| 一进一出抽搐动态| 精品一区二区三区人妻视频| 高清毛片免费观看视频网站| 全区人妻精品视频| 春色校园在线视频观看| 日本黄色视频三级网站网址| 最后的刺客免费高清国语| a级一级毛片免费在线观看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 成人午夜高清在线视频| 波多野结衣高清无吗| 偷拍熟女少妇极品色| 青春草视频在线免费观看| 日日撸夜夜添| 99久久成人亚洲精品观看| 亚洲精品成人久久久久久| 久久人人爽人人片av| 日韩人妻高清精品专区| 少妇人妻精品综合一区二区 | 最后的刺客免费高清国语| 色综合色国产| 精品免费久久久久久久清纯| 日本熟妇午夜| 日本免费a在线| 久久亚洲国产成人精品v| a级毛片免费高清观看在线播放| 久久久久久久亚洲中文字幕| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 免费人成在线观看视频色| 精品午夜福利在线看| 在线播放国产精品三级| 精品一区二区免费观看| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 校园春色视频在线观看| 久久这里只有精品中国| 日本三级黄在线观看| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 婷婷色av中文字幕| 91av网一区二区| 国产精品一二三区在线看| 1000部很黄的大片| 成人永久免费在线观看视频| 亚洲最大成人av| 少妇的逼水好多| 国产精品日韩av在线免费观看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 久久久久久久久大av| 亚洲第一电影网av| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久久久久久久久黄片| 久久久久久久亚洲中文字幕| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产伦精品一区二区三区四那| 哪里可以看免费的av片| 青春草视频在线免费观看| 又粗又硬又长又爽又黄的视频 | 亚洲激情五月婷婷啪啪| 午夜激情福利司机影院| 欧美日本亚洲视频在线播放| 美女高潮的动态| 亚洲自拍偷在线| 亚洲成a人片在线一区二区| 日本五十路高清| 少妇熟女欧美另类| 人人妻人人澡欧美一区二区| 如何舔出高潮| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 午夜老司机福利剧场| 中文亚洲av片在线观看爽| 最近手机中文字幕大全| 我的老师免费观看完整版| 亚洲四区av| 人妻夜夜爽99麻豆av| 成人av在线播放网站| 日韩av不卡免费在线播放| 美女 人体艺术 gogo| 亚洲精品亚洲一区二区| a级毛色黄片| 久久人人精品亚洲av| 成人二区视频| 久久这里只有精品中国| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久 | 美女大奶头视频| 男人狂女人下面高潮的视频| 亚洲欧美成人综合另类久久久 | av天堂中文字幕网| 日本欧美国产在线视频| 91久久精品电影网| 最近手机中文字幕大全| 久久久久久九九精品二区国产| 一进一出抽搐动态| 亚洲成人精品中文字幕电影| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 99久久人妻综合| 在线免费观看的www视频| 国内精品久久久久精免费| 麻豆国产97在线/欧美| 国产精品野战在线观看| 久久综合国产亚洲精品| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 六月丁香七月| 国内精品美女久久久久久| 能在线免费观看的黄片| 亚洲乱码一区二区免费版| 色视频www国产| 日韩中字成人| 真实男女啪啪啪动态图| av免费在线看不卡| 日韩大尺度精品在线看网址| 我要看日韩黄色一级片| 国产精品乱码一区二三区的特点| 男女视频在线观看网站免费| 高清午夜精品一区二区三区 | 久久国产乱子免费精品| 久久久久久久久久久丰满| 99热只有精品国产| 美女被艹到高潮喷水动态| 国产视频首页在线观看| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 日韩高清综合在线| 久久热精品热| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 真实男女啪啪啪动态图| 欧美性猛交黑人性爽| 欧美人与善性xxx| 国产成人a∨麻豆精品| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 成人性生交大片免费视频hd| 日韩欧美精品v在线| 国产精品蜜桃在线观看 | 亚洲精品456在线播放app| 国产高清激情床上av| 久久久久久久亚洲中文字幕| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 天天一区二区日本电影三级| 亚洲va在线va天堂va国产| 91久久精品电影网| 一级av片app| 久久亚洲精品不卡| 91久久精品国产一区二区三区| 国产精品人妻久久久久久| 日日干狠狠操夜夜爽| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲四区av| 波多野结衣高清无吗| 国产高清三级在线| 丰满的人妻完整版| 久久这里有精品视频免费| 青青草视频在线视频观看| 大香蕉久久网| 亚洲欧美日韩高清专用| 日本五十路高清| 99热这里只有精品一区| 长腿黑丝高跟| 久久久久免费精品人妻一区二区| 亚洲高清免费不卡视频| 成人毛片60女人毛片免费| 桃色一区二区三区在线观看| 欧美bdsm另类| 日韩视频在线欧美| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 99久久九九国产精品国产免费| 男插女下体视频免费在线播放| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产91av在线免费观看| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 97超碰精品成人国产| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲第一区二区三区不卡| 韩国av在线不卡| 午夜精品在线福利| 久久热精品热| 校园春色视频在线观看| 国产av不卡久久| 中国美白少妇内射xxxbb| 男女视频在线观看网站免费| 国产精品综合久久久久久久免费| 极品教师在线视频| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 欧美日本视频| 最后的刺客免费高清国语| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产精品蜜桃在线观看 | 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 内射极品少妇av片p| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕 | av又黄又爽大尺度在线免费看 | 又爽又黄无遮挡网站| 悠悠久久av| 美女cb高潮喷水在线观看| 婷婷亚洲欧美| 狠狠狠狠99中文字幕| 久久久久免费精品人妻一区二区| 淫秽高清视频在线观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 国产黄a三级三级三级人| 亚洲在线观看片| 亚洲精品色激情综合| 老女人水多毛片| 久久久久久伊人网av| 中文在线观看免费www的网站| 草草在线视频免费看| 日本三级黄在线观看| 一区福利在线观看| 精品久久久久久成人av| 少妇丰满av| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 精品人妻视频免费看| 久久草成人影院| 国产不卡一卡二| 乱码一卡2卡4卡精品| 青春草亚洲视频在线观看| 日本成人三级电影网站| a级毛色黄片| 我的女老师完整版在线观看| 18+在线观看网站| videossex国产| 神马国产精品三级电影在线观看| 日本三级黄在线观看| 成人特级av手机在线观看| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜 | 中文字幕熟女人妻在线| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产精品一二三区在线看| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产午夜精品论理片| 欧美成人a在线观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 久久久精品欧美日韩精品| 夫妻性生交免费视频一级片| 人妻系列 视频| 美女黄网站色视频| 内射极品少妇av片p| 日韩亚洲欧美综合| 男人舔女人下体高潮全视频| 成人一区二区视频在线观看| 免费搜索国产男女视频| 亚洲av中文av极速乱| 天堂影院成人在线观看| 我要搜黄色片| 寂寞人妻少妇视频99o| 男人狂女人下面高潮的视频| 久久精品影院6| 少妇熟女aⅴ在线视频| 成人av在线播放网站| 国产高清激情床上av| 免费av观看视频| 亚洲欧美清纯卡通| 91aial.com中文字幕在线观看| 黄色欧美视频在线观看| 色播亚洲综合网| 国产乱人视频| 乱码一卡2卡4卡精品| 午夜亚洲福利在线播放| 欧美精品一区二区大全| 日本在线视频免费播放| 欧美性感艳星| 1000部很黄的大片| 亚洲国产精品久久男人天堂| 黄色视频,在线免费观看| 91久久精品国产一区二区三区| 成人亚洲欧美一区二区av| 美女高潮的动态| 久久人人爽人人爽人人片va| 国产黄片美女视频| 国产老妇伦熟女老妇高清| 波多野结衣高清无吗| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 日韩制服骚丝袜av| 特大巨黑吊av在线直播| 99热网站在线观看| 久久久久久久亚洲中文字幕| 床上黄色一级片| 欧美+日韩+精品| 色播亚洲综合网| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 少妇熟女欧美另类| 免费观看a级毛片全部| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产成人福利小说| 国产成人午夜福利电影在线观看| 18禁在线播放成人免费| 网址你懂的国产日韩在线| 国产精华一区二区三区| 中文字幕av成人在线电影| 日本三级黄在线观看| 我要看日韩黄色一级片| 国产精品一区二区性色av| 直男gayav资源| 国产精品精品国产色婷婷| 国产免费一级a男人的天堂| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 一个人免费在线观看电影| 国产高潮美女av| 乱码一卡2卡4卡精品| 超碰av人人做人人爽久久| 色哟哟哟哟哟哟|