• <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 ?

    一種滾動(dòng)軸承故障特征提取方法研究

    2017-03-04 01:06:31吳進(jìn)陳燕平周海燕
    海峽科技與產(chǎn)業(yè) 2017年1期
    關(guān)鍵詞:滾動(dòng)軸承小波特征提取

    吳進(jìn)+陳燕平+周海燕

    摘 要:針對(duì)滾動(dòng)軸承共振解調(diào)中如何快速獲取最優(yōu)濾波器的難題,提出了一種新的故障特征提取方法。利用morlet小波函數(shù)構(gòu)造基于組合小波函數(shù)的濾波器,并結(jié)合量子行為粒子群優(yōu)化算法對(duì)軸承故障信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化濾波,以相關(guān)峭度作為評(píng)定指標(biāo)選取最優(yōu)濾波信號(hào)。本方法增強(qiáng)了濾波的帶通特性,提高了優(yōu)化濾波的速度和優(yōu)化效果,能夠較快的收斂于最優(yōu)解。仿真研究結(jié)果表明,與一般的經(jīng)典算法相比,該方法得出的最優(yōu)濾波信號(hào)的故障特征更明顯,同等濾波效果所用的優(yōu)化時(shí)間更少。為濾波器參數(shù)的選取提供了保障。

    關(guān)鍵詞:小波;量子行為粒子群;滾動(dòng)軸承;特征提取

    共振解調(diào)技術(shù)可有效用于軸承故障特征提取,帶通濾波器的濾波效果則直接影響所含故障信息量的大小。因此,如何獲取最優(yōu)濾波器是故障特征提取的關(guān)鍵。針對(duì)該問(wèn)題,Peter W. Tse等人提出了一種自動(dòng)選取最優(yōu)小波濾波器方法[1],利用遺傳算法找到濾波器的最優(yōu)中心頻率。文獻(xiàn)[2]通過(guò)遺傳算法對(duì)濾波器的截止頻率、波紋、帶寬等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,利用譜峭度作為選取指標(biāo)得到最優(yōu)濾波器。文獻(xiàn)[3]利用遺傳算法和小波包分解覆蓋全部的共振頻帶進(jìn)行優(yōu)化濾波,并得到了最優(yōu)濾波器。Zhiwen Liu提出了一種基于粒子群算法和支持向量機(jī)的方法進(jìn)行故障特征提取[4]。Adam Docekal提出了一種基于小生境遺傳算法的最優(yōu)頻帶自適應(yīng)選擇法[5],通過(guò)建立濾波器組并在其中選取最優(yōu)濾波器。以上方法運(yùn)用智能優(yōu)化算法對(duì)濾波器進(jìn)行優(yōu)化,能夠在整個(gè)分析頻域上進(jìn)行優(yōu)化并得到最優(yōu)濾波器,但運(yùn)算量較大,優(yōu)化過(guò)程中容易造成局部收斂。量子粒子群優(yōu)化(QPSO)算法是一種新的群體智能優(yōu)化算法。本文提出了一種基于組合小波和量子行為粒子群優(yōu)化算法的故障特征提取方法。

    1 故障特征提取原理

    1.1 量子行為粒子群優(yōu)化算法原理

    文獻(xiàn)[6][7]提出了基于量子行為粒子群優(yōu)化算法,設(shè)在d維搜尋空間中有M個(gè)粒子f(x)作為粒子適應(yīng)度函數(shù),第i個(gè)粒子的當(dāng)前位置向量表示為Xi=(xi1,xi2,…,xid),當(dāng)前速度向量表示為Vi=(vi1,vi2,…,vid),所經(jīng)歷的最佳位置向量表示為Pi=(pi1,pi2,…,pid),群體中全部粒子所經(jīng)歷的最佳位置向量pBest表示為Pg=(g1,g2,…,gd)。則基于量子行為的粒子群優(yōu)化算法公式:

    其中:t表示迭代次數(shù)。rand1j(),rand2j()是0到1之間的隨機(jī)數(shù),mBest是粒子群pBest的中間位置,PPij為Pij和Pgj之間的隨機(jī)點(diǎn)。ω為收斂系數(shù),第t次迭代時(shí)可取,(根據(jù)情況而定),是最大的迭代次數(shù)。算法中,由概率密度函數(shù)描述的束縛狀態(tài)的粒子可以一定概率出現(xiàn)在整個(gè)可行搜索空間的任何區(qū)間,使算法達(dá)到全局收斂。

    1.2 基于Morlet小波的組合小波函數(shù)

    文獻(xiàn)[8]提出了一種基于Morlet小波的組合小波。morlet小波的母小波 :

    以a為尺度參數(shù),以b為位置參數(shù)構(gòu)建小波:

    根據(jù)文獻(xiàn)[7],式(2)變換得到:

    式(6)可以看作一個(gè)帶通濾波器的濾波函數(shù),和相當(dāng)于帶通濾波器的帶寬的上下限頻率。通過(guò)設(shè)置和就可以得到不同的帶寬B和中心頻率f0。此濾波器的帶通衰減與a相關(guān),帶通內(nèi)的紋波振蕩與a和相關(guān)。增大a可以加快帶通的衰減速度,減小可以減少帶通內(nèi)的紋波振蕩。通過(guò)選取適合a和可以提高濾波器的帶通效果。此濾波器具有較好的快速收斂性、恒定的帶通增益和較少的相位損失等優(yōu)點(diǎn),比一般的濾波器具有更好的帶通特性。通過(guò)設(shè)置尺度參數(shù),可以保證足夠的帶通衰減速度,帶通增益振蕩可以確保在內(nèi)。

    1.3 相關(guān)峭度

    文獻(xiàn)[9]提出了相關(guān)峭度(Correlated Kurtosis,CK),它是反映振動(dòng)信號(hào)中周期脈沖信號(hào)強(qiáng)度的參數(shù),其計(jì)算公式為:

    公式中,yi為濾波后的信號(hào);T是故障脈沖信號(hào)的周期;M為偏移的周期個(gè)數(shù)。相關(guān)峭度既考慮了信號(hào)的沖擊性,又考慮了沖擊信號(hào)的周期性。

    相關(guān)峭度作為一個(gè)局部指標(biāo)克服了峭度無(wú)法反映特定信號(hào)分量特征的缺點(diǎn),在給定偏移周期T的情況下,能夠準(zhǔn)確反映信號(hào)中周期脈沖信號(hào)的強(qiáng)度,適用于軸承表面損傷類故障。CK值越大,說(shuō)明信號(hào)中周期脈沖信號(hào)所占的比重越多,比峭度更適合作為目標(biāo)函數(shù)應(yīng)用小波變換對(duì)共振解調(diào)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

    1.4 故障特征提取方法

    基于Morlet組合小波和量子行為粒子群優(yōu)化算法的故障特征提取,基原理是將濾波器的中心頻率作為QPSO算法的粒子并設(shè)置初始值,以濾波后信號(hào)的相關(guān)峭度作為QPSO算法的適應(yīng)度值。相關(guān)峭度值較大時(shí)說(shuō)明濾波得到的信號(hào)效果好。根據(jù)較大適應(yīng)度值對(duì)應(yīng)的粒子更新個(gè)體和種群的最優(yōu)粒子,最后迭代至算法收斂,此時(shí)對(duì)應(yīng)的種群最優(yōu)粒子即為最優(yōu)濾波的中心頻率。

    實(shí)現(xiàn)的步驟如下:

    (1)根據(jù)2.1節(jié)的步驟構(gòu)建基于Morlet小波的組合小波。

    (2)設(shè)置基于分析小波的濾波器的中心頻率f0和品質(zhì)因子Q。對(duì)QPSO算法的粒子群進(jìn)行初始化:設(shè)置粒子數(shù)量、粒子位置向量以及初始最優(yōu)位置向量等變量。

    (3)根據(jù)QPSO的粒子對(duì)應(yīng)的中心頻率f0和品質(zhì)因子Q計(jì)算組合小波濾波器的帶寬B,并利用組合小波濾波器對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波,計(jì)算濾波后的信號(hào)的相關(guān)峭度,將其作為適應(yīng)度函數(shù)值。

    (4)根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值更新每個(gè)粒子的最優(yōu)位置向量及相關(guān)變量。更新種群最優(yōu)位置及相關(guān)變量。

    (5)根據(jù)公式(1)計(jì)算mBest。

    (6)根據(jù)公式(2)計(jì)算每個(gè)粒子隨機(jī)點(diǎn)PPij。

    (7)根據(jù)公式(3)更新每個(gè)粒子位置向量。

    (8)重復(fù)步驟(3)至(7)直到滿足迭代次數(shù)為止。

    當(dāng)進(jìn)行頻譜分析時(shí),濾波器的帶寬不能小于故障頻率的3階頻率。粒子數(shù)量一般設(shè)置在5~20個(gè),迭代次數(shù)根據(jù)實(shí)際的需要而定。

    2 仿真試驗(yàn)

    為了驗(yàn)證本文算法的優(yōu)勢(shì),采用文獻(xiàn)[2]提出的基于遺傳算法和譜峭度的滾動(dòng)軸承故障檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比仿真,此算法的基本的原理是以譜峭度作為適應(yīng)度值,利用遺傳算法對(duì)帶通濾波器的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。具體過(guò)程參考文獻(xiàn)[2]。

    2.1 仿真信號(hào)

    機(jī)械設(shè)備滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)模型采用故障沖擊信號(hào)、齒輪諧波信號(hào)和白噪聲信號(hào)的疊加,具體如下:

    式(8)中,Ai為以1/fr為周期的幅值調(diào)制,fr為軸的轉(zhuǎn)頻;B(t)為背景諧波分量,fn為系統(tǒng)的自然頻率,S(t)為指數(shù)衰減脈沖,兩相鄰沖擊的間隔為T,τi為滑移引起的第i個(gè)脈沖的周期延遲,ξ為系統(tǒng)阻尼系數(shù),n(t)為白噪聲。本文仿真信號(hào)具體取值:fr=40,fn=1600,T=1/150,τi=1,A0=2,B0=4,cA=0.5。仿真信號(hào)如圖1所示。

    2.2 仿真分析

    圖2表示兩種算法取不同迭代次數(shù)與其對(duì)應(yīng)的最優(yōu)濾波信號(hào)的相關(guān)峭度對(duì)照?qǐng)D。圖3表示兩種算法的迭代次數(shù)與時(shí)間對(duì)照?qǐng)D,本文算法所取粒子數(shù)為10,文獻(xiàn)[2]算法所取種群數(shù)為10。

    從圖2中可以看出,本文算法的迭代次數(shù)達(dá)到第18次時(shí)達(dá)到收斂,收斂的相關(guān)峭度值為0.0002左右。文獻(xiàn)[2]算法收斂時(shí)的迭代次數(shù)為第59次,且收斂時(shí)的相關(guān)峭度值為0.00018左右。本文算法起始時(shí)的相關(guān)峭度值就在0.00016左右,很快就達(dá)到了收斂,且收斂時(shí)的相關(guān)峭度值要大于文獻(xiàn)[2]算法的收斂時(shí)的相關(guān)峭度。從圖3中可以看出,本文算法收斂時(shí)的迭代時(shí)間是52.2s,另一種算法收斂時(shí)的迭代時(shí)間是64.1s。本文算法的收斂時(shí)間比文獻(xiàn)[2]算法的收斂時(shí)間要短。

    本文算法最終收斂時(shí)得到的濾波后相關(guān)峭度最大的信號(hào)頻譜,如圖4所示。此時(shí)的迭代次數(shù)為18次。文獻(xiàn)[2]算法最終收斂時(shí)得到的濾波后相關(guān)峭度最大的信號(hào)的頻譜,如圖5所示。此時(shí)的迭代次數(shù)為58次。

    圖4中的故障頻率階數(shù)是5,最高的能量幅值是0.11,對(duì)應(yīng)的中心頻率是1431Hz,帶寬是976Hz。圖5中的故障頻率階數(shù)是4,最高的能量幅值是0.09,對(duì)應(yīng)的中心頻率是2121Hz,帶寬是1567Hz。圖4的故障特征效果要好于圖5。說(shuō)明本文算法得到的最優(yōu)濾波信號(hào)要好于文獻(xiàn)[2]提出的算法。

    3.總結(jié)

    提出的基于組合小波和量子行為粒子群優(yōu)化算法的滾動(dòng)軸承特征提取方法,較好解決了滾動(dòng)軸承共振解調(diào)中如何合理選取帶通濾波器參數(shù)和快速獲取最優(yōu)頻帶的難題,通過(guò)仿真驗(yàn)證可以得出,本文的算法能夠以收斂于全局最優(yōu)解,運(yùn)算過(guò)程中的優(yōu)化速度快。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Tse P W, Yang W, Tam H Y. Machine fault diagnosis through an effective exact wavelet analysis

    [J]. Journal of Sound and Vibration, 2004, 277(4): 1005-1024.

    [2] Zhang Y, Randall R B. Rolling element bearing fault diagnosis based on the combination of genetic

    algorithms and fast kurtogram[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(5): 1509-1517.

    [3] Tse P W, Wang D. The automatic selection of an optimal wavelet filter and its enhancement by the new

    sparsogram for bearing fault detection: Part 2 of the two related manuscripts that have a joint title as Two

    automatic vibration-based fault diagnostic methods using the novel sparsity measurement—Parts 1 and 2”[J].

    Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 40(2): 520-544.

    [4] Liu Z, Cao H, Chen X, et al. Multi-fault classification based on wavelet SVM with PSO algorithm to analyze

    vibration signals from rolling element bearings[J]. Neurocomputing, 2013, 99: 399-410.

    [5] Adam Docekal, RadislavSmid, MarcelKreidl, et al. Detecting dominant resonant modes of rolling bearing

    faults using the niching genetic algorithm[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25: 2559–2572.

    [6] Sun, Jun, Wenbo Xu, and Bin Feng. "A global search strategy of quantum-behaved particle swarm

    optimization." Cybernetics and Intelligent Systems, 2004 IEEE Conference on. Vol. 1. IEEE, 2004.

    [7] Sun, Jun, Bin Feng, and Wenbo Xu. "Particle swarm optimization with particles having quantum behavior."

    Congress on Evolutionary Computation. 2004.

    [8] Sheen, Yuh-Tay, and Chun-Kai Hung. "Constructing a wavelet-based envelope function for vibration signal

    analysis." Mechanical Systems and Signal Processing 18.1 (2004): 119-126.

    [9] McDonald, Geoff L., Qing Zhao, and Ming J. Zuo. "Maximum correlated Kurtosis deconvolution and

    application on gear tooth chip fault detection." Mechanical Systems and Signal Processing 33 (2012): 237-255.

    猜你喜歡
    滾動(dòng)軸承小波特征提取
    構(gòu)造Daubechies小波的一些注記
    基于MATLAB的小波降噪研究
    電子制作(2019年13期)2020-01-14 03:15:32
    基于Gazebo仿真環(huán)境的ORB特征提取與比對(duì)的研究
    電子制作(2019年15期)2019-08-27 01:12:00
    基于改進(jìn)的G-SVS LMS 與冗余提升小波的滾動(dòng)軸承故障診斷
    一種基于LBP 特征提取和稀疏表示的肝病識(shí)別算法
    滾動(dòng)軸承裝配方法及注意事項(xiàng)
    滾動(dòng)軸承安裝使用中的幾個(gè)問(wèn)題
    基于小波包絡(luò)分析的滾動(dòng)軸承典型故障診斷技術(shù)研究
    商情(2016年11期)2016-04-15 07:39:54
    基于包絡(luò)分析法的軸承故障分析
    基于MED和循環(huán)域解調(diào)的多故障特征提取
    91在线精品国自产拍蜜月 | 日本免费a在线| 日本五十路高清| 一区二区三区国产精品乱码| 99久久国产精品久久久| 偷拍熟女少妇极品色| 国产一区在线观看成人免费| 国产黄片美女视频| 国产精品一区二区免费欧美| 欧美日韩一级在线毛片| 黄色视频,在线免费观看| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 亚洲欧美日韩东京热| av黄色大香蕉| 久久久国产成人免费| or卡值多少钱| 色噜噜av男人的天堂激情| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲 欧美一区二区三区| 成年免费大片在线观看| 免费人成视频x8x8入口观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 国产高清视频在线播放一区| 亚洲无线观看免费| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 国产精华一区二区三区| 国产一区二区激情短视频| 在线视频色国产色| 精品不卡国产一区二区三区| 日日夜夜操网爽| 首页视频小说图片口味搜索| 国产精品 国内视频| 哪里可以看免费的av片| 最好的美女福利视频网| 国产黄片美女视频| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产日本99.免费观看| 母亲3免费完整高清在线观看| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 我的老师免费观看完整版| 99久久99久久久精品蜜桃| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 欧美色视频一区免费| 综合色av麻豆| 一区福利在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 韩国av一区二区三区四区| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 日韩欧美免费精品| 国产精品久久久久久精品电影| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 99国产精品一区二区蜜桃av| 男女床上黄色一级片免费看| 2021天堂中文幕一二区在线观| 亚洲专区国产一区二区| 可以在线观看毛片的网站| 国产成人欧美在线观看| 禁无遮挡网站| 我要搜黄色片| 久久久久久久久久黄片| 国产野战对白在线观看| 村上凉子中文字幕在线| 午夜a级毛片| 亚洲自拍偷在线| 久久这里只有精品中国| 久久久水蜜桃国产精品网| 亚洲成人久久性| 免费av不卡在线播放| 91在线观看av| 天堂网av新在线| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 久久久久国产一级毛片高清牌| 午夜精品在线福利| 久久久久久久精品吃奶| 久久久国产精品麻豆| 国产私拍福利视频在线观看| 午夜免费成人在线视频| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 精品无人区乱码1区二区| 在线观看午夜福利视频| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 黄片小视频在线播放| 在线观看一区二区三区| av中文乱码字幕在线| 国产极品精品免费视频能看的| 激情在线观看视频在线高清| 人人妻人人看人人澡| 天堂网av新在线| 国产av一区在线观看免费| 欧美丝袜亚洲另类 | 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 国产亚洲av嫩草精品影院| 两个人视频免费观看高清| or卡值多少钱| 亚洲熟妇熟女久久| 在线免费观看的www视频| 丁香欧美五月| av中文乱码字幕在线| 又粗又爽又猛毛片免费看| 国产一区二区三区视频了| 国产精品一区二区三区四区免费观看 | 一个人看的www免费观看视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 99热这里只有精品一区 | 国产亚洲精品综合一区在线观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 一本精品99久久精品77| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 男人和女人高潮做爰伦理| 长腿黑丝高跟| 成人三级黄色视频| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 老司机在亚洲福利影院| 天天一区二区日本电影三级| 亚洲国产欧美网| 成人一区二区视频在线观看| 国产 一区 欧美 日韩| 午夜福利成人在线免费观看| 国产亚洲欧美98| 一级作爱视频免费观看| 中国美女看黄片| 亚洲精品中文字幕一二三四区| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲国产欧美人成| 成年女人看的毛片在线观看| 特级一级黄色大片| 一级毛片高清免费大全| 成人18禁在线播放| 亚洲成人久久爱视频| 精品久久久久久久末码| 国产三级黄色录像| 午夜a级毛片| 97碰自拍视频| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| av天堂中文字幕网| 亚洲无线观看免费| 中文资源天堂在线| 国产激情欧美一区二区| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 国产高清三级在线| 国产精品久久电影中文字幕| 欧美色欧美亚洲另类二区| 又大又爽又粗| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 亚洲九九香蕉| 亚洲九九香蕉| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产精品爽爽va在线观看网站| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 丰满人妻一区二区三区视频av | 国产1区2区3区精品| 99久久成人亚洲精品观看| 国产成人av激情在线播放| www日本在线高清视频| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲 欧美一区二区三区| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产成人一区二区三区免费视频网站| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 欧美成人性av电影在线观看| 床上黄色一级片| 亚洲av免费在线观看| 亚洲精品色激情综合| 久久99热这里只有精品18| 亚洲国产看品久久| 成人三级黄色视频| 亚洲国产高清在线一区二区三| 国产黄片美女视频| 激情在线观看视频在线高清| 一个人看视频在线观看www免费 | 欧美国产日韩亚洲一区| 成人鲁丝片一二三区免费| 无人区码免费观看不卡| 最近在线观看免费完整版| 桃红色精品国产亚洲av| 久久久久九九精品影院| 毛片女人毛片| 一本一本综合久久| 国产淫片久久久久久久久 | 婷婷丁香在线五月| 99久久综合精品五月天人人| 老司机福利观看| 欧美中文综合在线视频| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产久久久一区二区三区| 精品国产乱子伦一区二区三区| 狂野欧美激情性xxxx| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 亚洲国产精品久久男人天堂| 久久午夜综合久久蜜桃| 91老司机精品| 99国产精品99久久久久| 亚洲国产精品合色在线| 欧美三级亚洲精品| 国产不卡一卡二| 99在线人妻在线中文字幕| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 香蕉国产在线看| 99热这里只有精品一区 | 亚洲精品一区av在线观看| 亚洲国产看品久久| 国产欧美日韩一区二区三| 亚洲自拍偷在线| 香蕉久久夜色| 亚洲精品乱码久久久v下载方式 | 亚洲欧美日韩东京热| 又紧又爽又黄一区二区| 99国产极品粉嫩在线观看| 国产久久久一区二区三区| 一级毛片高清免费大全| 美女扒开内裤让男人捅视频| 亚洲av第一区精品v没综合| 免费大片18禁| 夜夜爽天天搞| 禁无遮挡网站| 两人在一起打扑克的视频| 一级毛片精品| 日韩欧美 国产精品| 日韩免费av在线播放| 最近最新中文字幕大全电影3| 窝窝影院91人妻| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 国产亚洲av高清不卡| 久久精品人妻少妇| 国产一区二区在线观看日韩 | 精品不卡国产一区二区三区| 国产乱人视频| 在线观看一区二区三区| 长腿黑丝高跟| 亚洲七黄色美女视频| 久久午夜亚洲精品久久| aaaaa片日本免费| 久久久久精品国产欧美久久久| 丁香六月欧美| 手机成人av网站| 日韩欧美 国产精品| 国产一区二区在线观看日韩 | 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 国产熟女xx| 搡老岳熟女国产| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 高清在线国产一区| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 国产一区二区在线观看日韩 | 网址你懂的国产日韩在线| 12—13女人毛片做爰片一| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 欧美色视频一区免费| 国产成人av激情在线播放| 网址你懂的国产日韩在线| 亚洲专区中文字幕在线| 国产爱豆传媒在线观看| 成人av一区二区三区在线看| 亚洲av免费在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 久久久色成人| 国产av麻豆久久久久久久| 国产伦一二天堂av在线观看| 小说图片视频综合网站| 久久国产精品影院| 老熟妇仑乱视频hdxx| 婷婷六月久久综合丁香| 久久久久久久精品吃奶| 成人鲁丝片一二三区免费| 国产久久久一区二区三区| 中文字幕av在线有码专区| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 国产一区二区三区视频了| 大型黄色视频在线免费观看| 国产成人系列免费观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲一区高清亚洲精品| www国产在线视频色| 制服人妻中文乱码| 99热精品在线国产| 激情在线观看视频在线高清| 久久香蕉精品热| 国产精品久久视频播放| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 日本黄大片高清| 国产一区二区在线av高清观看| 国产美女午夜福利| 亚洲一区二区三区不卡视频| 色视频www国产| 12—13女人毛片做爰片一| 中国美女看黄片| 757午夜福利合集在线观看| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 国产欧美日韩精品亚洲av| 亚洲国产精品久久男人天堂| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 在线观看免费午夜福利视频| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 1024手机看黄色片| 亚洲熟女毛片儿| cao死你这个sao货| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 国产伦精品一区二区三区四那| 久久久久久久久久黄片| 在线播放国产精品三级| 欧美av亚洲av综合av国产av| 国产视频内射| 神马国产精品三级电影在线观看| 无人区码免费观看不卡| 一区二区三区高清视频在线| 午夜精品久久久久久毛片777| 欧美日韩综合久久久久久 | 制服人妻中文乱码| 99re在线观看精品视频| 又爽又黄无遮挡网站| 91字幕亚洲| 欧美色视频一区免费| 在线观看免费视频日本深夜| 亚洲精品久久国产高清桃花| 国产精品1区2区在线观看.| 男女之事视频高清在线观看| 日韩欧美精品v在线| 国产欧美日韩一区二区精品| 身体一侧抽搐| 欧美色视频一区免费| 一级黄色大片毛片| 夜夜爽天天搞| 免费无遮挡裸体视频| 久久中文字幕人妻熟女| 人妻丰满熟妇av一区二区三区| 1024香蕉在线观看| 欧美乱码精品一区二区三区| www.999成人在线观看| 天堂影院成人在线观看| 亚洲美女视频黄频| 女人被狂操c到高潮| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 国产日本99.免费观看| 久久久久久九九精品二区国产| 午夜精品在线福利| 日本黄色视频三级网站网址| 成人无遮挡网站| 日韩精品中文字幕看吧| 日本a在线网址| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲无线在线观看| 麻豆一二三区av精品| АⅤ资源中文在线天堂| 精品一区二区三区av网在线观看| 十八禁网站免费在线| xxx96com| 五月玫瑰六月丁香| 淫妇啪啪啪对白视频| avwww免费| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 少妇人妻一区二区三区视频| 午夜福利成人在线免费观看| 亚洲美女视频黄频| www.精华液| 久久精品夜夜夜夜夜久久蜜豆| 亚洲欧美精品综合久久99| 日韩欧美精品v在线| 欧美丝袜亚洲另类 | 亚洲一区高清亚洲精品| 国产野战对白在线观看| 又爽又黄无遮挡网站| 午夜影院日韩av| 日本黄色片子视频| 亚洲乱码一区二区免费版| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 99国产极品粉嫩在线观看| 热99re8久久精品国产| 又粗又爽又猛毛片免费看| 在线观看免费午夜福利视频| 午夜福利在线在线| av片东京热男人的天堂| 精品久久久久久,| 亚洲一区高清亚洲精品| 在线视频色国产色| 色综合欧美亚洲国产小说| 美女大奶头视频| 特大巨黑吊av在线直播| 男人舔女人下体高潮全视频| 免费看日本二区| 欧美av亚洲av综合av国产av| 成年女人毛片免费观看观看9| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲精品456在线播放app | 亚洲精华国产精华精| 国产毛片a区久久久久| 最近最新中文字幕大全免费视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 18美女黄网站色大片免费观看| av天堂中文字幕网| 男插女下体视频免费在线播放| 全区人妻精品视频| 香蕉国产在线看| 麻豆久久精品国产亚洲av| 麻豆成人午夜福利视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 美女 人体艺术 gogo| 亚洲精品一区av在线观看| 桃色一区二区三区在线观看| 91av网一区二区| 午夜福利成人在线免费观看| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 亚洲在线自拍视频| 国产一区二区在线av高清观看| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 午夜福利免费观看在线| 国产午夜精品论理片| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 99久久99久久久精品蜜桃| 极品教师在线免费播放| 亚洲专区字幕在线| 成人午夜高清在线视频| h日本视频在线播放| 中国美女看黄片| 麻豆成人av在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 国产精品亚洲一级av第二区| 亚洲成av人片免费观看| 日韩免费av在线播放| aaaaa片日本免费| 日韩精品青青久久久久久| 精品无人区乱码1区二区| 2021天堂中文幕一二区在线观| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 99re在线观看精品视频| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 18禁国产床啪视频网站| 脱女人内裤的视频| 黄色视频,在线免费观看| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 欧美在线一区亚洲| 欧美三级亚洲精品| 国产麻豆成人av免费视频| 国产三级在线视频| www.精华液| 国产精品,欧美在线| 日本一本二区三区精品| 亚洲无线在线观看| 日韩国内少妇激情av| cao死你这个sao货| 亚洲电影在线观看av| 一区二区三区激情视频| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产高潮美女av| 欧美色欧美亚洲另类二区| av国产免费在线观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 久久久久久久久久黄片| 看黄色毛片网站| 国产伦人伦偷精品视频| 精品不卡国产一区二区三区| 99精品久久久久人妻精品| av天堂在线播放| www国产在线视频色| 亚洲美女视频黄频| 日韩大尺度精品在线看网址| 国产精品av久久久久免费| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 久久久国产成人精品二区| 亚洲美女视频黄频| 怎么达到女性高潮| 精品国产乱码久久久久久男人| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 桃红色精品国产亚洲av| www.自偷自拍.com| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 国产精品,欧美在线| 波多野结衣高清作品| 99久国产av精品| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 成人欧美大片| 男女之事视频高清在线观看| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 最近最新中文字幕大全免费视频| 熟女电影av网| 很黄的视频免费| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 淫妇啪啪啪对白视频| 露出奶头的视频| 曰老女人黄片| 国产欧美日韩一区二区精品| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产午夜精品久久久久久| 亚洲专区字幕在线| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 香蕉久久夜色| 国内毛片毛片毛片毛片毛片| 一级毛片高清免费大全| 天堂动漫精品| 精品久久久久久成人av| 国产又色又爽无遮挡免费看| 特大巨黑吊av在线直播| 国产野战对白在线观看| 国内精品久久久久久久电影| 国产乱人视频| 人妻夜夜爽99麻豆av| 成人无遮挡网站| 欧美日韩综合久久久久久 | 99热只有精品国产| 中文在线观看免费www的网站| 国产又色又爽无遮挡免费看| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 国产av在哪里看| 三级毛片av免费| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 一级作爱视频免费观看| 国产一区二区三区视频了| 毛片女人毛片| 国产极品精品免费视频能看的| 性色avwww在线观看| 中文亚洲av片在线观看爽| 久久久久国内视频| 在线a可以看的网站| 国模一区二区三区四区视频 | 岛国在线免费视频观看| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 一个人免费在线观看电影 | 免费大片18禁| 天天一区二区日本电影三级| 国产黄色小视频在线观看| 在线a可以看的网站| 三级毛片av免费| 一区福利在线观看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 18禁美女被吸乳视频| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 色吧在线观看| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产激情久久老熟女| 亚洲av成人av| 在线十欧美十亚洲十日本专区| 久久九九热精品免费| 亚洲美女黄片视频| 99热这里只有是精品50| 日本免费a在线| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 国产蜜桃级精品一区二区三区| 波多野结衣巨乳人妻| 欧美激情在线99| 日韩欧美 国产精品| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 亚洲熟妇熟女久久| 亚洲av五月六月丁香网| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 精品国产三级普通话版| 99精品在免费线老司机午夜| а√天堂www在线а√下载| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 国产精品久久久久久精品电影| 国产激情偷乱视频一区二区| 最近视频中文字幕2019在线8| 91在线观看av| 夜夜爽天天搞| 成人国产一区最新在线观看| 成年女人毛片免费观看观看9| 热99在线观看视频| 九色国产91popny在线| 亚洲性夜色夜夜综合| 国产视频一区二区在线看| 无人区码免费观看不卡| 香蕉av资源在线| 香蕉久久夜色| 免费观看的影片在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 脱女人内裤的视频| 久久亚洲真实| 亚洲精品在线观看二区| 真实男女啪啪啪动态图| 久久中文字幕人妻熟女| 日本黄色视频三级网站网址| 成年女人毛片免费观看观看9| 九色成人免费人妻av| 亚洲av五月六月丁香网| 三级毛片av免费| 宅男免费午夜| 国产成+人综合+亚洲专区| 给我免费播放毛片高清在线观看| 午夜福利18| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 久久久久久久精品吃奶| 国产精品影院久久| 亚洲天堂国产精品一区在线| 国产黄色小视频在线观看| 两个人的视频大全免费| svipshipincom国产片| 亚洲性夜色夜夜综合| 日本黄大片高清| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 特级一级黄色大片| 精品欧美国产一区二区三| 在线观看一区二区三区| netflix在线观看网站| 日本一二三区视频观看| 亚洲国产看品久久| 人人妻人人看人人澡| 国产亚洲av嫩草精品影院| 99re在线观看精品视频| 亚洲av片天天在线观看| 国产亚洲av嫩草精品影院| 国产又色又爽无遮挡免费看| 亚洲中文日韩欧美视频| 国产亚洲av嫩草精品影院| 最新中文字幕久久久久 | 99精品欧美一区二区三区四区| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲欧美日韩高清专用| 草草在线视频免费看|