• <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 ?

    自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振提取微弱故障特征

    2017-07-12 18:45:37李志星石博強(qiáng)
    關(guān)鍵詞:背景噪聲特征頻率互信息

    李志星,石博強(qiáng)

    (1. 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,北京 100083; 2. 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,包頭 014000)

    自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振提取微弱故障特征

    李志星1,2,石博強(qiáng)1※

    (1. 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,北京 100083; 2. 內(nèi)蒙古科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,包頭 014000)

    針對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備在強(qiáng)背景噪聲下微弱故障特征難以提取的問題,提出一種基于自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振微弱故障特征提取方法。首先,將原始信號(hào)奇異值分解并重構(gòu)得到分量信號(hào),構(gòu)建互信息差分譜,權(quán)衡各分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率,自適應(yīng)選取有效奇異值個(gè)數(shù),以克服已有方法人為主觀選擇或僅考慮奇異值大小等不足;其次,對(duì)選取的有效奇異值對(duì)應(yīng)的分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振,使其微弱故障特征增強(qiáng);最后,對(duì)增強(qiáng)的分量信號(hào)統(tǒng)計(jì)學(xué)平均以提取微弱故障特征。仿真和軸承外圈故障試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅克服了強(qiáng)背景噪聲下有效奇異值的選取困難,而且結(jié)合自適應(yīng)隨機(jī)共振,有效提取出仿真信號(hào)100 Hz和軸承外圈 155.5 Hz的故障特征頻率,因此,所提方法不僅能夠更好的增強(qiáng)微弱故障特征,而且分析結(jié)果優(yōu)于單純的奇異值分解和隨機(jī)共振方法。該文提出的方法不僅可適用于強(qiáng)噪聲背景下軸承的故障診斷,同時(shí)為農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的軸承故障診斷提供參考。

    振動(dòng);農(nóng)業(yè)機(jī)械;故障檢測(cè);奇異值分解;互信息差分譜;微弱特征

    0 引 言

    近年來,隨著農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備不斷向大功率、大型化、高速化方向發(fā)展,而軸承是農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的重要部件之一,其故障嚴(yán)重危害設(shè)備的健康運(yùn)行,嚴(yán)重情況下可能導(dǎo)致機(jī)毀人亡,因此,農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的故障診斷越來越受到重視[1-3]。對(duì)其進(jìn)行故障診斷時(shí),利用振動(dòng)信號(hào)提取故障特征是最常用的方法,但對(duì)于強(qiáng)背景噪聲干擾下的微弱故障特征往往難以提取[4-5],因此,提取強(qiáng)背景噪聲下極低信噪比的微弱故障特征成為農(nóng)業(yè)機(jī)械軸承故障診斷的關(guān)鍵。

    針對(duì)強(qiáng)背景噪聲下的微弱故障特征提取一般有2種方法。一種方法是從抑制或消除噪聲的角度提取微弱故障特征,如小波分析[6-8],奇異值分解(singular value decomposition, SVD)[9-10]及總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[11-13]等,其中SVD在軸承故障診斷中具有優(yōu)異的降噪特性[14-15],尤其是脈沖信號(hào)。趙學(xué)智等[16]提出奇異值分解與小波變換具有相似性并研究了奇異值分解的機(jī)理,何田等[17]用奇異值分解方法檢測(cè)信號(hào)中的突變信息,Kang等[18]利用奇異值分解對(duì)感應(yīng)電機(jī)提取故障,并利用支持向量機(jī)對(duì)故障分類,鄭安總等[19]通過奇異值分解尋找特征信號(hào)分量與噪聲強(qiáng)度相匹配的分量信號(hào),以獲取強(qiáng)噪聲背景下的特征信號(hào),以上研究均根據(jù)奇異值曲線選取k個(gè)奇異值,其余奇異值置0,奇異值的個(gè)數(shù)選擇取決于人為設(shè)定,奇異值選擇過多,會(huì)使有用信號(hào)混入過多噪聲,選擇過少,則使有用信號(hào)丟失,因此有必要研究一種有效奇異值的選擇方法。楊文獻(xiàn)等[20]利用奇異值熵增量選擇有效奇異值,需人為經(jīng)驗(yàn)才能確定奇異值個(gè)數(shù),趙學(xué)智等[21]通過構(gòu)造奇異值差分譜實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)選擇,但僅考慮奇異值的大小,容易使隱藏在強(qiáng)背景噪聲下的有用信號(hào)被移除,影響微弱故障的檢測(cè)結(jié)果,因此,有效奇異值選擇問題并未從根本上解決[22]。

    另一種方法不是消除噪聲而是利用噪聲提高信噪比以提取微弱故障特征,主要是隨機(jī)共振理論。隨機(jī)共振最早由Benzi等[23]在研究古氣象冰川問題時(shí)提出,它與傳統(tǒng)降噪方法相比,反其道而行之,利用噪聲能量向微弱信號(hào)轉(zhuǎn)移,在增強(qiáng)微弱故障特征的同時(shí)削弱部分噪聲,由于隨機(jī)共振在強(qiáng)背景噪聲中提取微弱故障特征的優(yōu)良特性,成為近年眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)[24]。Li等[25]提出一種變步長(zhǎng)隨機(jī)共振用于軸承的故障診斷,雷亞國等[26-28]利用蟻群算法優(yōu)化隨機(jī)共振參數(shù),使隨機(jī)共振效果達(dá)到最優(yōu),以上研究為檢測(cè)大參數(shù)信號(hào)[29-30](不滿足信號(hào)幅值A(chǔ)<<1,噪聲強(qiáng)度D<<1,信號(hào)頻率f<<1的信號(hào))及隨機(jī)共振參數(shù)優(yōu)化提供了理論依據(jù),尤其對(duì)提取強(qiáng)背景噪聲下的微弱故障特征具有重要意義。

    結(jié)合SVD降噪和隨機(jī)共振各自的優(yōu)勢(shì),本文提出自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振微弱故障特征提取方法。首先對(duì)含噪信號(hào)奇異值分解并重構(gòu)得到k個(gè)分量信號(hào),然后構(gòu)造互信息差分譜,選取有效奇異值,對(duì)選取的有效分量自適應(yīng)隨機(jī)共振,通過有效分量信號(hào)合成并統(tǒng)計(jì)學(xué)平均,以期提取出強(qiáng)背景噪聲下的微弱故障特征。

    1 SVD降噪原理

    對(duì)于實(shí)矩陣A∈Rm×n(假設(shè)m>n),其奇異值分解存在正交矩陣U∈Rm×n和V∈Rm×n,以及矩陣,使得

    式中σ1≥σ2≥σ3…σq>0稱為矩陣A的奇異值。其中q≤min(m, n),U、V分別稱為矩陣A的左、右奇異矩陣。

    對(duì)于實(shí)測(cè)信號(hào)X=[x(1), x(2), …, x(N)],利用此信號(hào)構(gòu)造Hankel矩陣如下:

    式中1

    式中ui∈Rm×1,vi∈Rn×1,i=1,2,··,q, q=min(m, n)。設(shè)Ai的第一個(gè)行矢量用Pi,n表示,而Hi,n是Ai最后一個(gè)列矢量減去第一個(gè)元素后的子列矢量,將Pi,1和Hi,n的轉(zhuǎn)置首尾相接構(gòu)成一個(gè)分量信號(hào)Pi,寫成矢量形式:

    其中,Pi,1∈R1×n,Hi,1∈R(m-1)×1,所有分量信號(hào)Pi的線性疊加構(gòu)成了原始信號(hào)X的分解,即:

    2 隨機(jī)共振理論

    隨機(jī)共振系統(tǒng)一般包括非線性系統(tǒng)、周期信號(hào)及噪聲,當(dāng)三者達(dá)到最佳匹配時(shí)共振現(xiàn)象最為明顯。常用的隨機(jī)共振模型是雙穩(wěn)系統(tǒng),用Langevin方程可表示為:

    式中a>0,b>0為系統(tǒng)參數(shù),s(t)為周期信號(hào),n(t)是零均值的高斯白噪聲,雙穩(wěn)系統(tǒng)的勢(shì)函數(shù)為:

    3 有效奇異值選擇和隨機(jī)共振方法的提出

    3.1 構(gòu)建互信息差分譜

    互信息(mutual information,MI)是信息理論中的基本概念,通常用于描述系統(tǒng)之間的相關(guān)性。根據(jù)奇異值分解理論可知,原始信號(hào)可分解成一組分量信號(hào)。分量信號(hào)A與原始信號(hào)B的互信息用公式表示為:

    QA(a)、QB(b)分別為分量信號(hào)與原始信號(hào)的邊緣概率分布,其公式:

    QAB(a,b)是分量信號(hào)與原始信號(hào)的聯(lián)合概率分布,用2個(gè)信號(hào)重疊區(qū)域的歸一化聯(lián)合直方圖表示。

    各分量信號(hào)的互信息不僅體現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率,而且包含強(qiáng)背景噪聲下的全部故障信息,原始信號(hào)各分量的互信息所形成的序列S=[MI1,MI2,··MIq],為了描述互信息之間突變信息,引入互信息差分譜的概念:

    其中i=1,2,··,q+1,所有λi形成的序列C=[λ1, λ2,··,λq-1]稱為互信息差分譜(difference spectrum of mutual information,DSMI)。文中將奇異值重構(gòu)得到分量信號(hào),各分量信號(hào)中都有可能包含有用信號(hào)與噪聲成分,采用互信息差分譜選取有效奇異值,重點(diǎn)考慮各分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的互信息,通過互信息突變選取有效奇異值。當(dāng)相鄰互信息差別較大時(shí),互信息差分譜發(fā)生突變,即相鄰兩分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率發(fā)生突變,在整個(gè)差分譜序列中必有一個(gè)最大突變峰值ki,它不僅反映了分量信號(hào)與原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率變化達(dá)到極大值,而且說明信號(hào)在性質(zhì)上發(fā)生了根本性變化,也就是有用信號(hào)與噪聲信號(hào)之間發(fā)生轉(zhuǎn)變的自然反映,即前k個(gè)分量信號(hào)為有用信號(hào)(對(duì)應(yīng)k個(gè)奇異值),其余為噪聲信號(hào)。

    3.2 自適應(yīng)隨機(jī)共振

    由于隨機(jī)共振僅適用于幅值、噪聲強(qiáng)度和頻率遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1的情形,為滿足小參數(shù)要求,首先將選取的k個(gè)有效分量信號(hào)(對(duì)應(yīng)k個(gè)奇異值)移頻變尺度處理,即設(shè)計(jì)一個(gè)頻率壓縮尺度R,將信號(hào)頻率壓縮,然后利用蟻群算法自適應(yīng)優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)a和b,在0

    本文方法具體步驟如下:1)原始信號(hào)X重構(gòu)得到Hankel矩陣,求出N個(gè)奇異值σi;2)對(duì)每個(gè)奇異值σi重構(gòu)得到N個(gè)分量信號(hào)Pi;3)計(jì)算分量信號(hào)Pi與原始信號(hào)X的邊緣概率分布及聯(lián)合概率分布,得出各分量信號(hào)的互信息,并求取各分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率;4)計(jì)算各分量信號(hào)Pi的互信息差分譜,根據(jù)最大突變峰值ki選取有效分量,即選取有效奇異值個(gè)數(shù);5)將選取的k個(gè)有效奇異值σi對(duì)應(yīng)的分量信號(hào)Pi移頻變尺度處理,使其滿足小參數(shù)要求;6)將移頻變尺度處理后的分量信號(hào)Pi輸入到隨機(jī)共振系統(tǒng),利用蟻群算法自適應(yīng)優(yōu)化隨機(jī)共振的2個(gè)參數(shù)a和b,得到k個(gè)被增強(qiáng)的有效分量信號(hào);7)計(jì)算k個(gè)有效分量信號(hào)的均值,最終提取微弱故障特征。

    4 自適應(yīng)選取仿真信號(hào)的奇異值及特征提取

    為了驗(yàn)證所提方法的有效性,仿真一個(gè)周期信號(hào)[31],采樣頻率為10 KHz,特征頻率是100 Hz,采樣時(shí)間是0.3 s,如圖1a所示。為了模仿強(qiáng)背景噪聲下的軸承故障信號(hào),向周期信號(hào)加入標(biāo)準(zhǔn)差為0.5的高斯白噪聲,如圖1b所示。

    圖1 仿真信號(hào)時(shí)域波形和頻譜圖Fig.1 Time domain waveform and spectrum of simulation signal

    由于周期信號(hào)被強(qiáng)噪聲所淹沒,在圖1c頻譜中不能獲取周期信號(hào)的特征頻率,因此,采用奇異值分解降噪,構(gòu)建行列式為1 700×30的Hankel矩陣,得到30個(gè)從大到小依次排列的奇異值,如圖2a所示。為了獲取強(qiáng)噪聲背景下的有效奇異值,將所有奇異值重構(gòu)得到30個(gè)分量信號(hào),根據(jù)式(8)得出30個(gè)分量信號(hào)的互信息,如圖2b所示。從圖2b中可知,每個(gè)分量信號(hào)互信息不同,而各分量信號(hào)互信息與所有分量信號(hào)互信息的百分比以貢獻(xiàn)率衡量,由此得出各分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率,如表1所示。

    圖2 互信息差分譜選取的有效奇異值Fig.2 Difference spectra of mutual information select effective singular value

    表1 奇異值重構(gòu)的分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率Table 1 Contribution rate of singular value reconstruction component signal to raw signal

    由圖2a可知,序列號(hào)4具有較大奇異值,但對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率最小僅為0.7%;同理,序列號(hào)14也具有較大奇異值,但對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率為2.0%,與其他奇異值對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率相比數(shù)值較小,根據(jù)互信息差分譜選取有效奇異值的方法,在序列號(hào)3處突變最大,因此選取前3個(gè)奇異值為有用信號(hào),即得到3個(gè)有效奇異值,說明序列號(hào)4和14雖然具有較大奇異值,但并非有用信號(hào),即奇異值大不一定包含有用信息,在強(qiáng)噪聲背景下可能為噪聲干擾。根據(jù)選取的前3個(gè)奇異值分別重構(gòu)分量信號(hào),每個(gè)分量信號(hào)的頻譜圖,如圖3a所示。

    圖3 自適應(yīng)選取的分量信號(hào)頻譜Fig.3 Spectrum of adaptive selected component signal

    由圖3a可知,分量信號(hào)P1和P2高頻段頻率比較明顯,但特征頻率不在其范圍內(nèi),而分量信號(hào)P3在低頻段有明顯頻率,但無法識(shí)別目標(biāo)頻率,說明對(duì)于強(qiáng)背景噪聲下的微弱故障特征,僅SVD降噪難以提取出特征頻率,因此,將3個(gè)有效分量信號(hào)分別輸入到隨機(jī)共振,首先采用移頻變尺度處理,由于目標(biāo)頻率是100 Hz,載波頻率是1 000 Hz,因此設(shè)定高通濾波器的通過頻率和截止頻率是分別是90和85 Hz,調(diào)制頻率為85 Hz,變尺度壓縮率是400,則預(yù)處理后的目標(biāo)頻率被壓縮為0.0751,滿足小參數(shù)要求,利用蟻群算法在0<α<10,0

    從圖3b可知,有效分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振處理后,強(qiáng)背景噪聲下的周期信號(hào)特征頻率被明顯增強(qiáng),但每個(gè)有效分量隨機(jī)共振的最大譜峰頻率不同,P1、P2分量信號(hào)的最大譜峰頻率為100 Hz,P3分量信號(hào)的最大譜峰頻率為96.67 Hz,由于故障特征頻率被載波信號(hào)所調(diào)制,在頻譜中表現(xiàn)為以載波頻率為中心,以故障特征頻率為邊帶的一個(gè)共振頻帶,因此不能根據(jù)P1和P2判斷故障頻率,只能判斷是否存在共振頻帶,另外,有效分量信號(hào)的最大譜峰頻率并不都是目標(biāo)頻率,因此,將3個(gè)有效分量信號(hào)統(tǒng)計(jì)學(xué)平均得出最終頻譜圖,如圖4所示。

    圖4 統(tǒng)計(jì)學(xué)平均的頻譜圖Fig.4 Spectra of statistical average

    由圖4可知,通過統(tǒng)計(jì)學(xué)平均后部分噪聲被過濾,噪聲減少意味著干擾減少,從而要提取的故障特征頻率100 Hz被明顯凸顯出來,幅值為0.106 9,與周期信號(hào)的特征頻率完全相同,從而驗(yàn)證了所提方法的有效性。

    5 試驗(yàn)驗(yàn)證

    試驗(yàn)中采用Spectra Quest公司生產(chǎn)的機(jī)械設(shè)備故障綜合試驗(yàn)臺(tái),如圖5所示。信號(hào)則由IOtech公司生產(chǎn)的Zonic Book/618E 型數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)采集,該設(shè)備由8個(gè)信號(hào)輸出通道,幅值精度可達(dá)±0.5 dB,試驗(yàn)中采用ER-10k滾動(dòng)軸承作為故障軸承,其幾何尺寸D=33.5,d=7.939 5 mm,α=0°, Z=8,采樣頻率為2 560 Hz,轉(zhuǎn)速為3 060 r/min,根據(jù)振動(dòng)理論分析可知,軸承外圈的特征頻率是155.664 Hz,原始信號(hào)的時(shí)域和頻譜圖如圖6所示。

    圖5 機(jī)械設(shè)備綜合故障試驗(yàn)臺(tái)Fig.5 Comprehensive failure test of mechanical equipment

    由圖6a原始信號(hào)時(shí)域波形可知,由于軸承外圈故障頻率被強(qiáng)背景噪聲所淹沒信噪比極低,看不出任何故障特征,而在頻譜圖6b中有明顯的轉(zhuǎn)頻50.52 Hz以及轉(zhuǎn)頻的4~9倍頻,但無法看到155.664 Hz的故障頻率,為了提取微弱故障特征,利用本文所提出的方法檢測(cè)軸承外圈故障,將原始信號(hào)構(gòu)建行列式為1 700×20的Hankel矩陣,得出20個(gè)奇異值序列,如圖7a所示。

    圖6 原始信號(hào)的時(shí)域波形和頻譜Fig.6 Time domain waveform and spectrum of raw signal

    圖7 互信息差分譜選取有效奇異值Fig.7 Difference spectra of mutual information selecting effective singular value

    通過重構(gòu)奇異值獲取20個(gè)分量信號(hào),利用式(8)求取各分量信號(hào)的互信息,如圖7b所示。由圖7b可知,每個(gè)分量信號(hào)互信息不同,序列號(hào)11和15具有相對(duì)較大的奇異值,但貢獻(xiàn)率較小,由表2可知,其值分別為3.8%和3.3%,且序列號(hào)15的互信息達(dá)到最小,而根據(jù)互信息差分譜選取有效奇異值的方法,在序列號(hào)10處出現(xiàn)最大突變,因此選取前10個(gè)分量信號(hào)為有效分量,即選取前10個(gè)奇異值為有效奇異值,而序列號(hào)11和15并非有效奇異值,從而通過試驗(yàn)驗(yàn)證奇異值較大不一定為有效奇異值,有可能為噪聲信息。根據(jù)選取的前10個(gè)有效奇異值重構(gòu)得到分量信號(hào),隨機(jī)選取不同貢獻(xiàn)率的分量信號(hào),即序號(hào)為2、3、6、8和10的分量信號(hào)作為分析樣本,對(duì)其頻譜分析,如圖8所示。

    表2 軸承外圈信號(hào)奇異值重構(gòu)的分量信號(hào)對(duì)原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率Table 2 Contribution rate of component signal by singular value reconstruction to raw signal for bearing inner ring

    圖8 P2,P3,P6,P8,P10分量信號(hào)頻譜圖Fig.8 Spectrum of P2, P3, P6, P8, P10component signal

    由圖8可知,各分量信號(hào)噪聲有所降低,但仍難以提取故障特征,同樣說明在信噪比極低情況下僅奇異值分解無法提取故障特征,因此將選取的5個(gè)有效分量樣本信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振。由于軸承外圈的故障特征頻率是155.664 Hz,首先采用移頻變尺度處理,設(shè)定高通濾波器的通過頻率和截止頻率分別是是154和150 Hz,調(diào)制頻率為150 Hz,變尺度壓縮率是400,則預(yù)處理后的目標(biāo)頻率被壓縮為0.014 16,滿足小參數(shù)要求,利用蟻群算法在0<α<10,0

    圖9 P2,P3,P6,P8,P10分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振頻譜圖Fig.9 Spectra of P2, P3, P6, P8, P10component signal adaptive stochastic resonance

    由圖9可知,強(qiáng)背景噪聲中的微弱故障特征被明顯增強(qiáng), P2,P6,P8,P10分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振的最大譜峰頻率接近于故障頻率155.664 Hz,但最大譜峰頻率大小不同,P3分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振的最大譜峰頻率為161.9 Hz,與特征頻率155.664 Hz相差較大,不能真實(shí)反映軸承的外圈故障,因此將各有效分量信號(hào)合成并統(tǒng)計(jì)學(xué)平均得出最終的頻譜圖,如圖10所示。

    圖10 統(tǒng)計(jì)學(xué)平均頻域圖Fig.10 Spectra of statistical average

    由圖10可知,最大譜峰頻率是155.5 Hz,與隨機(jī)選取分量信號(hào)自適應(yīng)隨機(jī)共振的最大譜峰頻率相比,統(tǒng)計(jì)學(xué)平均的最大譜峰頻率辨識(shí)度更高,更接近于軸承外圈故障頻率155.664 Hz,因此,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)平均隨機(jī)共振比單個(gè)分量信號(hào)的隨機(jī)共振效果更優(yōu),更接近于特征頻率,從而通過試驗(yàn)再次驗(yàn)證了所提方法的有效性。

    6 結(jié) 論

    提出了自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振微弱故障特征提取方法,可有效提取強(qiáng)背景噪聲下的微弱故障特征。

    1)通過構(gòu)造互信息差分譜,提出了一種有效奇異值選擇方法。該方法考慮分量信號(hào)與原始信號(hào)的貢獻(xiàn)率,一方面防止了有用信號(hào)的剔除;另一方面實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)選取,有效避免人為選擇的主觀性。另外,利用互信息差分譜,在仿真和軸承外圈信號(hào)中分別得出在序列號(hào)3和序列號(hào)10發(fā)生突變,因此,可分別選取3個(gè)和10個(gè)有效奇異值。

    2)由于強(qiáng)背景噪聲的存在,較大的奇異值可能有較小的互信息,但并非是有效奇異值,說明奇異值較大不一定包含有用信息,有可能是噪聲干擾,因此有效奇異值的選擇不應(yīng)以奇異值的大小作為判定依據(jù)。

    3)由于強(qiáng)背景噪聲下信噪比極低,僅通過奇異值分解不能提取微弱故障特征,而利用隨機(jī)共振提取分量信號(hào)的故障特征,最大譜峰頻率大小不同,本文將兩者結(jié)合,不僅克服了強(qiáng)背景噪聲下有效奇異值的選取困難,而且能夠更好的增強(qiáng)微弱故障特征,通過仿真和軸承外圈試驗(yàn)有效提取出100和155.5 Hz的微弱故障特征,從而得出該方法提取效果優(yōu)于單純的奇異值分解和隨機(jī)共振方法。

    該研究可廣泛應(yīng)用于強(qiáng)噪聲背景下的軸承故障診斷,可對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)械及大功率、高轉(zhuǎn)速設(shè)備的軸承故障診斷提供參考。

    [1] 鐘成義,王素珍,常春. 農(nóng)業(yè)機(jī)械故障診斷技術(shù)研究現(xiàn)狀及展望[J]. 中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào),2014,35(2):29-31. Zhong Chengyi, Wang Suzhen, Chang Chun. Review on research status for agricultural machinery fault diagnosis technology[J]. Journal of Chinese Agricultural Mechanization, 2014, 35(2): 29-31. (in Chinese with English abstract)

    [2] Dhekale R B, Jadhav B D, Patil P M. Satellite image (multispectral) enhancement techniques in wavelet domain: An overview[J]. International Journal of Computer Applications, 2015, 112(11): 16-20.

    [3] Randall R B, Antoni J. Rolling element bearing diagnostics: A tutorial[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(2): 485-520.

    [4] Wong M L D, Zhang M, Nandi A K. Effects of compressed sensing on classification of bearing faults with entropic features[C]//Signal Processing Conference, 2015: 2256-2260.

    [5] Abboud D, Antoni J, Sieg Zieba S, et al. Envelope analysis of rotating machine vibrations in variable speed conditions: A comprehensive treatment[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 84: 200-226.

    [6] Gryllias K C, Antoniadis I A. Estimation of the instantaneous rotation speed using complex shifted Monet wavelets[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 38(1): 78-95.

    [7] 胥永剛,孟志鵬,趙國亮,等. 基于雙樹復(fù)小波包變換能量泄漏特性分析的齒輪故障診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2014,30(2):72-77. Xu Yonggang, Meng Zhipeng, Zhao Guoliang, et al. Analysis of energy leakage characteristics of dual-tree complex wavelet packet transform and its application on gear fault diagnosis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(2): 72-77. (in Chinese with English abstract)

    [8] 胡振邦,許睦旬,姜歌東,等. 基于小波降噪和短時(shí)傅里葉變換的主軸突加不平衡非平穩(wěn)信號(hào)分析[J]. 振動(dòng)與沖擊,2014,33(5):20-23. Hu Zhenbang, Xu Muxun, Jiang Gedong, et al. Analysis of non-stationary signal of a sudden unbalanced spindle based on wavelet noise reduction and short-time Fourier transformation[J]. Journal of Vibration and Shock, 2014, 33(5): 20-23. (in Chinese with English abstract)

    [9] 孟宗,王亞超. 基于微分局部均值分解的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2014,50(11):101-107. Meng Zong, Wang Yachao. Rotating machinery fault diagnosis method based on the differential local mean decomposition[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2014, 50(11): 101-107. (in Chinese with English abstract)

    [10] 王建國,李健,萬旭東. 基于奇異值分解和局域均值分解的滾動(dòng)軸承故障特征提取方法[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2015,51(3):104-110. Wang Jianguo, Li Jian, Wan Xudong. Fault feature extraction method of rolling bearings based on singular value decomposition and local mean decomposition[J]. Journal of Agricultural Engineering, 2015, 51(3): 104-110. (in Chinese with English abstract)

    [11] Li Z X, Shi B Q. Research of fault diagnosis based on sensitive intrinsic mode function selection of EEMD and adaptive stochastic resonance[J]. Shock and Vibration, 2016(11): 1-12.

    [12] 周智,朱永生,張優(yōu)云,等. 基于EEMD和共振解調(diào)的滾動(dòng)軸承自適應(yīng)故障診斷[J]. 振動(dòng)與沖擊,2013,33(2):76-80. Zhou Zhi, Zhu Yongsheng, Zhang Youyun, et al. Adaptive fault diagnosis of rolling bearings based on EEMD and demodulated resonance[J]. Journal of Vibration and Shock, 2013, 33(2): 76-80. (in Chinese with English abstract)

    [13] Georgoulas G, Tsoumas I P, Antonino Daviu J A, et al. Automatic pattern identification based on the complex empirical mode decomposition of the startup current for the diagnosis of rotor asymmetries in asynchronous machines[J]. IEEE Trans on Industrial Electronics, 2014, 61(9): 4937-4946.

    [14] Pan Zhengrong, Qiao Zijian. Feature extraction based on improved SVD denoising and spectral kurtosis in early fault diagnosis of rolling element bearings[C]//Proceedings of the 5th International Symposium on Test Automation and Instrumentation, 2014, 1(10): 123-133.

    [15] 趙學(xué)智,聶振國,葉艷邦,等. 信號(hào)有效奇異值的數(shù)量規(guī)律及其在特征提取中的應(yīng)用[J]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào),2016,3(29):532-541. Zhao Xuezhi, Nie Zhenguo, Ye Yanbang, et al. Number law of effective singular values of signal and its application to feature extraction[J]. Journal of Vibration Engineering, 2016, 3(29): 532-541. (in Chinese with English abstract)

    [16] 趙學(xué)智,葉彥邦. SVD和小波變換的信號(hào)處理效果相似性及其機(jī)理分析[J]. 電子學(xué)報(bào),2008,36(8):1582-1589. Zhao Xuezhi, Ye Bangyan. The similarity of signal processing effect between SVD and wavelet transform and its mechanism analysis[J]. Journal of Electronic, 2008, 36(8): 1582-1589. (in Chinese with English abstract)

    [17] 何田,劉獻(xiàn)棟,李其漢. 噪聲背景下檢測(cè)突變信息的奇異值分解技術(shù)[J]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào),2006,19(3):399-403. He Tian, Liu Xiandong, Li Qihan. An improved method of detecting abrupt information based on singular value decomposition in noise background[J]. Journal of Vibration Engineering, 2006, 19(3): 399-403. (in Chinese with English abstract)

    [18] Kang Myeongsu, Kim Jongmyon. Singular value decomposition based feature extraction approaches for classifying faults of induction motors[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2013, 41(1): 348-356.

    [19] 鄭安總,冷永剛,范勝波. 基于奇異值分解的隨機(jī)共振特征提取研究[J]. 物理學(xué)報(bào),2012,21(16):210503. Zhang Anzong, Leng Yongang, Fan Shengbo. Features extraction based on singular value decomposition and stochastic resonance[J]. Journal of Physics, 2012, 21(16): 210503. (in Chinese with English abstract)

    [20] 楊文獻(xiàn),姜節(jié)勝. 機(jī)械信號(hào)奇異熵研究[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2000,36(12):9-13. Yang Wenxian, Jiang Jiesheng. Study on the singular entropy of mechanical signal[J]. Chinese Journal of Mechanical Engineering, 2000, 36(12): 9-13. (in Chinese with English abstract)

    [21] 趙學(xué)智,葉邦彥,陳統(tǒng)堅(jiān). 奇異值差分譜理論及其在車床主軸箱故障診斷中的應(yīng)用[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2010,46(1):100-108. Zhao Xuezhi, Ye Yanbang, Chen Tongjian. Difference spectrum theory of singular value and its application to the fault diagnosis of headstock of lathe[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010, 46(1): 100-108. (in Chinese with English abstract)

    [22] Qiao Zijian, Pan Zhengrong. SVD principle analysis and fault diagnosis for bearings based on the correlation coefficient[J]. Measurement Science and Technology. 2015, 26(8): 085014.

    [23] Benzi R, Sutera A, Vulpiani A. Mechanism of stochastic resonance[J]. Physical A, 1981, 14(11): L453-L457.

    [24] 謝有浩,劉曉樂,劉后廣,等. 基于改進(jìn)移頻變尺度隨機(jī)共振的齒輪故障診斷[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2016,32(8):70-76. Xie Youhao, Liu Xiaole, Liu Houguang, et al. Improved frequency-shifted and re-scaling stochastic resonance for gear fault diagnosis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(8): 70-76. (in Chinese with English abstract)

    [25] Li Qiang, Wang Taiyong, Leng Yonggang, et al. Engineering signal processing based on adaptive step-changed stochastic resonance[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2007, 21(5): 2267-2279.

    [26] 雷亞國,韓冬,林京,等. 自適應(yīng)隨機(jī)共振新方法及其在故障診斷中的應(yīng)用[J]. 機(jī)械工程學(xué)報(bào),2012,48(7):62-67. Lei Yaguo, Han Dong, Lin Jing, et al. New adaptivestochastic resonance method and its application to fault diagnosis[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(7): 62-67. (in Chinese with English abstract)

    [27] Lei YG, Qiao Z J, Xu X, et al. An underdamped stochastic resonance method with stable-state matching for incipient fault diagnosis of rolling element bearings[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 94: 148-164.

    [28] Qiao Z J, Lei Y G, Lin J, et al. An adaptive unsaturated bistable stochastic resonance method and its application in mechanical fault diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2017, 84: 731-746.

    [29] Mcnamara B, Wiesenfeld K. Theory of stochastic resonance[J]. Physical Review A, 1989, 39(9): 4854-4869.

    [30] Tan Jiyong, Chen Xuefeng, Wang Junying, et al. Study of frequency-shifted and re-scaling stochastic resonance and its application to fault diagnosis[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2009, 23(3): 811-822.

    [31] Robert Benzi, Randall, Antonib Jér?me. Rolling element bearing diagnostics-a tutorial[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2011, 25(2): 485-520.

    Extracting weak fault characteristics with adaptive singular value decomposition and stochastic resonance

    Li Zhixing1,2, Shi Boqiang1※
    (1. School of Mechanical Engineering, University of Science & Technology Beijing, Beijing 100083, China; 2. School of Mechanical Engineering, University of Science & Technology Inner Mongolia, Baotou 014000, China)

    Bearings are the important component of agricultural machinery and equipment, whose failure may seriously endanger the healthy operation of equipment and even lead to bodily injury. So the fault diagnosis of agricultural machinery and equipment gains more and more attention. Using the vibration signal to extract the fault characteristics is the most common method, but it is difficult to extract the weak fault characteristics in strong background noise. Therefore, the extraction of weak fault characteristics with very low SNR (signal-to-noise ratio) under strong background noise becomes the key to the fault diagnosis of agricultural machinery bearings. There are 2 general methods for weak feature extraction under weak background noise. One method is to extract weak faults from the perspective of suppressing or eliminating noise. The other one is not to eliminate noise but using noise to improve the SNR to extract the weak fault characteristics, such as stochastic resonance (SR) theory. Compared to the traditional noise reduction method, SR makes use of noise energy transfer to weak signal, so the weak fault characteristics are enhanced while some of the noises are weakened. Because of the excellent features of extracting weak fault characteristics in strong background noise, SR has become a hot topic for many scholars in recent years. In this paper, the weak fault characteristics extraction method of SR based on adaptive SVD (singular value decomposition) was proposed. In the method, firstly, the original signal was decomposed by singular value and reconstructed to obtain the component signal; the difference spectrum of mutual information was constructed, the mutual information of each component signal and the original signal was weighed, and the number of valid singular values was selected adaptively, in order to overcome the problem of existing methods including human subjective choice or only considering the size of singular values and other deficiencies. Using the mutual information difference spectrum, 3 and 10 effective singular values were obtained in the simulation signal and bearing outer ring signal, respectively. Secondly, the adaptive SR was performed for the component signal corresponding to the selected effective singular value which enhances weak fault characteristics. Finally, the enhanced component signals were statistically averaged to extract the weak fault characteristics. In this paper, constructing the mutual information differential spectrum, and considering the mutual information of the component signal and the original signal, on the one hand, it avoids the elimination of the useful signals; on the other hand, the adaptive selection is realized which avoids the subjectivity of the artificial selection. In addition, due to the presence of strong background noise, the larger singular value may have smaller mutual information, but it is not valid singular value. It indicates that large singular value does not necessarily contain useful information, and there may be noise interference. Hence, the selection of effective singular values should not be based on the size of the singular value. The above analysis shows that it is difficult to extract the weak fault characteristics by SVD in strong background noise. We combine the 2 methods to process the effective component signal selected by mutual information difference spectrum in SR, and the maximum spectral frequency of each component is obtained. The statistical average is used to achieve noise filtering in order to highlight the characteristics of weak fault frequency. The results of simulation and bearing outer ring test show that, the proposed method is superior to the SVD and SR method. The method can effectively extract 100 and 155.5 Hz weak fault characteristics respectively for simulation signal and bearing outer ring signal. The proposed method can be applied not only to the fault diagnosis of bearing in strong noise background, but also to provide reference for bearing fault diagnosis of agricultural machinery and equipment.

    vibrations; agricultural machinery; fault detection; singular value decomposition; difference spectrum of mutual information; weak characteristic

    10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.008

    TN911.72

    A

    1002-6819(2017)-11-0060-08

    李志星,石博強(qiáng). 自適應(yīng)奇異值分解的隨機(jī)共振提取微弱故障特征[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2017,33(11):60-67.

    10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.008 http://www.tcsae.org

    Li Zhixing, Shi Boqiang. Extracting weak fault characteristics with adaptive singular value decomposition and stochastic resonance[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(11): 60-67. (in Chinese with English abstract) doi:10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.008 http://www.tcsae.org

    2016-12-13

    2017-05-10

    國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51075029)

    李志星,男(漢族),河北衡水人,博士生,講師,主要從事機(jī)械設(shè)備故障診斷的研究。北京 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,100083。

    Email:onyxlzx@126.com

    ※通信作者:石博強(qiáng),男(漢族),河北唐山人,教授,博士生導(dǎo)師,主要從事機(jī)械設(shè)備故障診斷、機(jī)械可靠性研究。北京 北京科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,100083。Email:shiboqiang@ustb.edu.cn

    猜你喜歡
    背景噪聲特征頻率互信息
    窄帶電力線通信信道背景噪聲抑制方法
    瓷磚檢測(cè)機(jī)器人的聲音信號(hào)處理
    光學(xué)波前參數(shù)的分析評(píng)價(jià)方法研究
    基于振動(dòng)信號(hào)特征頻率的數(shù)控車床故障辨識(shí)方法
    應(yīng)用背景噪聲成像研究祁連山地區(qū)地殼S波速度結(jié)構(gòu)
    地震研究(2017年3期)2017-11-06 23:38:05
    基于小波去噪和EMD算法在齒輪故障檢測(cè)中的應(yīng)用
    基于互信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
    聯(lián)合互信息水下目標(biāo)特征選擇算法
    海上單道地震勘探中船舶等背景噪聲的影響分析及壓制
    改進(jìn)的互信息最小化非線性盲源分離算法
    19禁男女啪啪无遮挡网站| 国产男人的电影天堂91| 亚洲av片天天在线观看| 中文字幕亚洲精品专区| 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲一区二区三区欧美精品| 欧美少妇被猛烈插入视频| 精品少妇内射三级| 欧美人与性动交α欧美软件| 精品高清国产在线一区| 亚洲情色 制服丝袜| 亚洲国产精品国产精品| svipshipincom国产片| 成人三级做爰电影| 国产片内射在线| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 国产在线视频一区二区| 操出白浆在线播放| 午夜福利视频精品| 十八禁高潮呻吟视频| www.av在线官网国产| 日韩一本色道免费dvd| 高清av免费在线| 不卡av一区二区三区| 日本五十路高清| 国产精品九九99| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| av天堂久久9| 国产精品99久久99久久久不卡| 免费少妇av软件| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 一区二区av电影网| 无限看片的www在线观看| 纯流量卡能插随身wifi吗| 91精品三级在线观看| 亚洲人成电影观看| 日本av手机在线免费观看| 午夜两性在线视频| 99国产精品免费福利视频| 免费人妻精品一区二区三区视频| 看免费av毛片| 国产深夜福利视频在线观看| 黄色一级大片看看| 亚洲国产av影院在线观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 久久久久久久大尺度免费视频| 99re6热这里在线精品视频| 只有这里有精品99| 脱女人内裤的视频| 乱人伦中国视频| 视频区欧美日本亚洲| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲 国产 在线| 五月开心婷婷网| 日韩伦理黄色片| 亚洲,一卡二卡三卡| 飞空精品影院首页| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 在线观看免费午夜福利视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 国产精品成人在线| 日日摸夜夜添夜夜爱| 久久人人爽人人片av| 男人添女人高潮全过程视频| 亚洲一码二码三码区别大吗| 国产精品 欧美亚洲| 水蜜桃什么品种好| 青春草视频在线免费观看| 在线看a的网站| 亚洲综合色网址| 美女国产高潮福利片在线看| 精品一区二区三卡| 一级,二级,三级黄色视频| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 男人添女人高潮全过程视频| 日韩大码丰满熟妇| 久久99热这里只频精品6学生| 另类精品久久| 成人免费观看视频高清| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 啦啦啦中文免费视频观看日本| 亚洲精品国产区一区二| 成人亚洲精品一区在线观看| 精品久久久久久电影网| 欧美性长视频在线观看| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 婷婷成人精品国产| 90打野战视频偷拍视频| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲国产看品久久| 1024视频免费在线观看| 日日夜夜操网爽| 国产精品一二三区在线看| 亚洲成人国产一区在线观看 | 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产福利在线免费观看视频| 激情五月婷婷亚洲| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产一区二区三区综合在线观看| 亚洲国产av影院在线观看| 人妻人人澡人人爽人人| tube8黄色片| 国产成人精品久久久久久| 成年女人毛片免费观看观看9 | 亚洲成色77777| 日韩制服骚丝袜av| 曰老女人黄片| 人妻一区二区av| 婷婷色综合大香蕉| 91精品伊人久久大香线蕉| 久久人人97超碰香蕉20202| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产一区二区在线观看av| 午夜91福利影院| 精品亚洲成a人片在线观看| 最近中文字幕2019免费版| 日韩大片免费观看网站| 欧美日韩av久久| 亚洲视频免费观看视频| 后天国语完整版免费观看| 中文字幕av电影在线播放| 成人国产一区最新在线观看 | 日韩 亚洲 欧美在线| 赤兔流量卡办理| 免费高清在线观看视频在线观看| 国产免费一区二区三区四区乱码| 精品一品国产午夜福利视频| 18在线观看网站| 黄片播放在线免费| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 亚洲av片天天在线观看| 热re99久久精品国产66热6| 国产高清不卡午夜福利| 精品福利永久在线观看| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 亚洲国产欧美在线一区| 精品久久久久久电影网| 9色porny在线观看| 婷婷色综合www| 999精品在线视频| 亚洲成人免费电影在线观看 | av网站免费在线观看视频| 最黄视频免费看| 免费在线观看黄色视频的| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | www.熟女人妻精品国产| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 99久久综合免费| 亚洲熟女毛片儿| 久久久久精品人妻al黑| 色婷婷av一区二区三区视频| 又紧又爽又黄一区二区| 黄色视频不卡| 久久久久视频综合| 久久精品久久久久久久性| 看免费成人av毛片| 性少妇av在线| 一边摸一边做爽爽视频免费| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 国产主播在线观看一区二区 | 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 视频在线观看一区二区三区| 丝袜美足系列| 18禁国产床啪视频网站| 日本wwww免费看| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 国产精品国产av在线观看| 中文字幕人妻熟女乱码| 美女国产高潮福利片在线看| 女人久久www免费人成看片| 成年女人毛片免费观看观看9 | 性色av乱码一区二区三区2| 久久久国产一区二区| 午夜两性在线视频| 人体艺术视频欧美日本| 久久国产精品人妻蜜桃| 十八禁高潮呻吟视频| 99国产精品一区二区蜜桃av | 色94色欧美一区二区| 免费不卡黄色视频| 亚洲五月色婷婷综合| 一二三四社区在线视频社区8| 操美女的视频在线观看| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产精品九九99| 亚洲精品国产一区二区精华液| 亚洲精品成人av观看孕妇| 99国产精品免费福利视频| 极品人妻少妇av视频| 女性被躁到高潮视频| 亚洲视频免费观看视频| 一级毛片 在线播放| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 国产91精品成人一区二区三区 | 国产精品国产三级专区第一集| 黄色怎么调成土黄色| 无遮挡黄片免费观看| 最新的欧美精品一区二区| 丁香六月欧美| 国产成人一区二区在线| 七月丁香在线播放| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| www.av在线官网国产| 日韩av免费高清视频| 999精品在线视频| 国产亚洲精品久久久久5区| 成人三级做爰电影| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 久久久久久久久久久久大奶| 9191精品国产免费久久| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 久久天堂一区二区三区四区| 十分钟在线观看高清视频www| 久久久久国产精品人妻一区二区| 黑丝袜美女国产一区| 搡老乐熟女国产| 中文字幕亚洲精品专区| 国产成人影院久久av| 亚洲欧美一区二区三区久久| 深夜精品福利| 国产精品欧美亚洲77777| 99久久人妻综合| 亚洲国产欧美一区二区综合| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 亚洲视频免费观看视频| 婷婷丁香在线五月| 亚洲国产精品国产精品| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 高清欧美精品videossex| 亚洲,欧美,日韩| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 久久久精品区二区三区| 一级片免费观看大全| 久久 成人 亚洲| 日韩电影二区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 中文字幕制服av| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 久久鲁丝午夜福利片| www.精华液| 999久久久国产精品视频| a级毛片在线看网站| 丝袜美足系列| 欧美激情 高清一区二区三区| 午夜老司机福利片| 亚洲精品在线美女| 免费看十八禁软件| 欧美国产精品va在线观看不卡| 99re6热这里在线精品视频| 少妇的丰满在线观看| 婷婷色av中文字幕| 色精品久久人妻99蜜桃| av电影中文网址| 国产伦理片在线播放av一区| 久久久久国产一级毛片高清牌| 欧美日韩黄片免| 男的添女的下面高潮视频| 国产成人精品久久二区二区免费| 欧美黄色片欧美黄色片| 亚洲国产欧美在线一区| 亚洲av在线观看美女高潮| 久久精品成人免费网站| a级毛片黄视频| 国产三级黄色录像| 黄色a级毛片大全视频| 亚洲第一av免费看| 桃花免费在线播放| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 一级毛片我不卡| 国产91精品成人一区二区三区 | 午夜老司机福利片| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 婷婷色综合www| 久久av网站| 日韩制服骚丝袜av| 男男h啪啪无遮挡| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 亚洲视频免费观看视频| 一区福利在线观看| 人成视频在线观看免费观看| 日韩中文字幕视频在线看片| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 手机成人av网站| 亚洲精品中文字幕在线视频| 黄色视频不卡| 国产色视频综合| svipshipincom国产片| 欧美日韩精品网址| 丁香六月天网| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 国产在视频线精品| 久久国产精品影院| 99re6热这里在线精品视频| 国产男人的电影天堂91| av在线app专区| 麻豆国产av国片精品| 国产黄色视频一区二区在线观看| 久久中文字幕一级| 精品国产国语对白av| 国产欧美日韩精品亚洲av| 激情五月婷婷亚洲| 在线观看免费视频网站a站| 免费在线观看黄色视频的| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 免费观看av网站的网址| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 丝袜喷水一区| 99精品久久久久人妻精品| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 男的添女的下面高潮视频| 国产在视频线精品| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 欧美亚洲日本最大视频资源| 日本av免费视频播放| 久久久久国产精品人妻一区二区| 男的添女的下面高潮视频| 欧美性长视频在线观看| 久久人妻熟女aⅴ| 好男人视频免费观看在线| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲精品av麻豆狂野| 深夜精品福利| 免费在线观看日本一区| 日本黄色日本黄色录像| 脱女人内裤的视频| 五月开心婷婷网| 黄色怎么调成土黄色| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 手机成人av网站| 国产伦人伦偷精品视频| 老司机深夜福利视频在线观看 | 成人国语在线视频| 极品少妇高潮喷水抽搐| 亚洲免费av在线视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 两性夫妻黄色片| 亚洲精品成人av观看孕妇| 伊人亚洲综合成人网| 老司机影院成人| 国产熟女欧美一区二区| av电影中文网址| 亚洲人成77777在线视频| 免费在线观看日本一区| 黄色视频不卡| 黄色毛片三级朝国网站| 老司机影院毛片| 午夜日韩欧美国产| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 婷婷色综合www| 天天添夜夜摸| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 国产成人精品在线电影| 大片免费播放器 马上看| 九草在线视频观看| 国产av国产精品国产| 1024香蕉在线观看| 亚洲情色 制服丝袜| 午夜福利,免费看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 一区福利在线观看| 国产高清国产精品国产三级| 蜜桃在线观看..| 国产精品 欧美亚洲| 美女中出高潮动态图| 桃花免费在线播放| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 视频区图区小说| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 免费观看a级毛片全部| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 精品熟女少妇八av免费久了| 丝袜在线中文字幕| 观看av在线不卡| 999精品在线视频| 久久精品亚洲av国产电影网| 在线观看www视频免费| 亚洲五月婷婷丁香| 免费在线观看影片大全网站 | 日韩中文字幕欧美一区二区 | 亚洲国产精品国产精品| 少妇人妻久久综合中文| 午夜免费成人在线视频| 两人在一起打扑克的视频| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲精品乱久久久久久| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 久久久久视频综合| av欧美777| 国产亚洲欧美精品永久| 欧美黑人精品巨大| 一级毛片电影观看| 1024香蕉在线观看| 久久久久久久久免费视频了| 国产欧美亚洲国产| 亚洲国产最新在线播放| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 美国免费a级毛片| 亚洲人成77777在线视频| 亚洲中文日韩欧美视频| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 性高湖久久久久久久久免费观看| 少妇的丰满在线观看| 热re99久久精品国产66热6| 久久国产精品大桥未久av| 成人国产av品久久久| 午夜福利乱码中文字幕| 1024视频免费在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 考比视频在线观看| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 久久人人爽人人片av| 丝袜美腿诱惑在线| 中国国产av一级| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲美女黄色视频免费看| 亚洲专区中文字幕在线| 亚洲人成电影观看| 成年人午夜在线观看视频| 国产男女超爽视频在线观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 欧美变态另类bdsm刘玥| 99热网站在线观看| 国产成人欧美| 欧美日韩成人在线一区二区| 男人舔女人的私密视频| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产av一区二区精品久久| 男女高潮啪啪啪动态图| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 精品久久久精品久久久| 欧美成人午夜精品| 国产av精品麻豆| 久久国产精品人妻蜜桃| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 欧美日韩福利视频一区二区| 国产精品免费视频内射| 免费高清在线观看日韩| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 欧美av亚洲av综合av国产av| 美女主播在线视频| 午夜激情av网站| 久久99一区二区三区| 欧美日韩av久久| 日韩大码丰满熟妇| 久久久久久久国产电影| 亚洲成国产人片在线观看| 成人午夜精彩视频在线观看| 久久国产精品人妻蜜桃| 九草在线视频观看| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲专区国产一区二区| 亚洲av国产av综合av卡| 丝袜在线中文字幕| 日韩制服骚丝袜av| 精品视频人人做人人爽| xxxhd国产人妻xxx| 波野结衣二区三区在线| 男人爽女人下面视频在线观看| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美日韩亚洲高清精品| 99久久精品国产亚洲精品| 午夜影院在线不卡| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 欧美人与善性xxx| 丁香六月欧美| 51午夜福利影视在线观看| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 欧美成狂野欧美在线观看| 老熟女久久久| 高清av免费在线| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 飞空精品影院首页| 日韩大片免费观看网站| 亚洲第一青青草原| 日日爽夜夜爽网站| 成年美女黄网站色视频大全免费| 性色av一级| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 久久这里只有精品19| 亚洲第一av免费看| 9色porny在线观看| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产精品一区二区精品视频观看| 69精品国产乱码久久久| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 精品一区二区三区av网在线观看 | 丁香六月天网| 亚洲精品国产色婷婷电影| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 不卡av一区二区三区| 国产成人影院久久av| 久久精品国产a三级三级三级| 精品久久蜜臀av无| 亚洲男人天堂网一区| 精品久久久精品久久久| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 亚洲伊人色综图| 久久久国产一区二区| 国产精品二区激情视频| 日本欧美国产在线视频| 欧美精品一区二区免费开放| 久久人人97超碰香蕉20202| 国产精品免费大片| 亚洲国产日韩一区二区| 在现免费观看毛片| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 国产在线观看jvid| 欧美久久黑人一区二区| 久久中文字幕一级| 亚洲三区欧美一区| e午夜精品久久久久久久| 少妇被粗大的猛进出69影院| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲黑人精品在线| 久久人人97超碰香蕉20202| 一边亲一边摸免费视频| 亚洲国产日韩一区二区| 9热在线视频观看99| 国产一区二区三区av在线| 日本五十路高清| 制服人妻中文乱码| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲专区国产一区二区| 99热网站在线观看| 国产又色又爽无遮挡免| 色播在线永久视频| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 乱人伦中国视频| 欧美另类一区| 成在线人永久免费视频| 久久人人爽人人片av| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 成人三级做爰电影| 亚洲精品久久成人aⅴ小说| 成人三级做爰电影| 少妇精品久久久久久久| 性少妇av在线| 国产成人系列免费观看| 国产精品欧美亚洲77777| 久久久欧美国产精品| 男女边吃奶边做爰视频| 91成人精品电影| 日本wwww免费看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 婷婷色综合大香蕉| 中文字幕制服av| 操出白浆在线播放| 国产深夜福利视频在线观看| 性少妇av在线| 91成人精品电影| 免费不卡黄色视频| 久久久国产欧美日韩av| 首页视频小说图片口味搜索 | 国产成人av教育| 亚洲伊人色综图| 女人精品久久久久毛片| 欧美av亚洲av综合av国产av| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产xxxxx性猛交| 久久久久精品国产欧美久久久 | 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产精品一二三区在线看| 桃花免费在线播放| 黄片小视频在线播放| 一级毛片我不卡| 欧美成狂野欧美在线观看| 搡老岳熟女国产| 亚洲精品av麻豆狂野| 日韩人妻精品一区2区三区| 亚洲精品一区蜜桃| 精品第一国产精品| 亚洲七黄色美女视频| 美女视频免费永久观看网站| 亚洲国产欧美在线一区| 一二三四社区在线视频社区8| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 中文字幕人妻熟女乱码| 免费看不卡的av| 精品久久久精品久久久| 一区二区三区精品91| 在线观看人妻少妇| 日本av手机在线免费观看| 亚洲黑人精品在线| 男人舔女人的私密视频| 国产高清国产精品国产三级| 精品国产一区二区三区久久久樱花| 亚洲熟女毛片儿| 亚洲精品乱久久久久久| 啦啦啦 在线观看视频| 亚洲五月色婷婷综合| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 欧美激情 高清一区二区三区| 夜夜骑夜夜射夜夜干|