• <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 ?

    EWT多尺度排列熵與GG聚類的軸承故障辨識(shí)方法*

    2019-05-10 00:47:12趙榮珍李霽蒲鄧林峰
    振動(dòng)、測試與診斷 2019年2期
    關(guān)鍵詞:特征向量尺度分量

    趙榮珍, 李霽蒲, 鄧林峰

    (蘭州理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院 蘭州,730050)

    引 言

    作為旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的核心部件,滾動(dòng)軸承的狀態(tài)是否正常直接影響著機(jī)械設(shè)備的使用。統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn),在旋轉(zhuǎn)機(jī)械發(fā)生異常的原因當(dāng)中,有30%是由軸承故障引起的[1]。因此,如何快速有效地對(duì)滾動(dòng)軸承故障給予辨識(shí),已經(jīng)成為目前研究的一個(gè)重點(diǎn)。

    對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取和故障識(shí)別是滾動(dòng)軸承故障診斷研究領(lǐng)域關(guān)注的重要問題之一。源于滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)呈現(xiàn)出的非線性和非平穩(wěn)性,使得傳統(tǒng)的以傅里葉變換為基礎(chǔ)的方法難以取得較好的分析效果[2]。Huang[3]提出的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,簡稱EMD)是一種自適應(yīng)信號(hào)處理方法,該方法不受不確定性原理的限制,非常適合非線性和非平穩(wěn)信號(hào)的分析。但目前已發(fā)現(xiàn)這種算法仍存在著以下幾個(gè)問題待解決:a.固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function, 簡稱IMF)的正交性無法通過理論證明;b.收斂條件不合理、過包絡(luò)和欠包絡(luò)等問題產(chǎn)生的模態(tài)混淆,易導(dǎo)致IMF階數(shù)增加;c.計(jì)算過程需要多次迭代,得到一個(gè)實(shí)際的IMF分量需要較長時(shí)間等[4]。針對(duì)上述不足,Gilles[5]依據(jù)小波變換和窄帶信號(hào)分析理論,提出了一種新的自適應(yīng)信號(hào)處理方法——經(jīng)驗(yàn)小波變換(empirical wavelet transform, 簡稱EWT),并把它成功應(yīng)用于心電圖信號(hào)(electrocardiogram,簡稱ECG)信號(hào)分離和圖像降噪分析中。李志農(nóng)等[3]不僅提出了基于EWT的機(jī)械故障診斷方法,而且將這種方法與傳統(tǒng)的EMD方法進(jìn)行的對(duì)比表明,EWT明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的EMD方法,這一結(jié)論還被后續(xù)的一系列研究所證實(shí)[6-9]。

    排列熵是一種檢測隨機(jī)性和動(dòng)力學(xué)突變的方法,它具有計(jì)算簡單、抗噪能力強(qiáng)等特點(diǎn)[10]。Yan等[11]將排列熵引入到旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)信號(hào)特征提取中的結(jié)果表明,該特征能夠有效地表征出滾動(dòng)軸承在不同狀態(tài)下的工況特征。類似于傳統(tǒng)的單尺度非線性參數(shù),排列熵仍可在單一尺度上描述時(shí)間序列的不規(guī)則性。Aziz等[12]還提出了多尺度排列熵(multi-scale permutation entropy,簡稱MPE)的概念,用于衡量時(shí)間序列在不同尺度下的復(fù)雜性和隨機(jī)性,使魯棒性得到加強(qiáng)。鄭近德等[13]將多尺度排列熵概念運(yùn)用在軸承故障診斷上,也取得了良好的診斷效果。

    聚類分析是模式識(shí)別的重要方法之一。常用的有模糊C均值(fuzzy C-mean, 簡稱FCM)、K-means聚類、GK(Gustafson-Kessel,簡稱GK)聚類、譜聚類等。其中的FCM采用歐式距離計(jì)算樣本之間的相似性,一般它僅適用于球形分布的數(shù)據(jù)集。GK算法引進(jìn)了自適應(yīng)距離范數(shù)和協(xié)方差矩陣,可以反映數(shù)據(jù)沿任意方向或子空間的分散程度,并沒有改變聚類算法產(chǎn)生類似于球體的聚類狀態(tài)[14]。GG聚類算法是FCM聚類算法和GK聚類算法被改進(jìn)的結(jié)果。因其通過引入模糊最大似然估計(jì)方法來度量樣本之間的距離,故可以反映不同形狀和不同方向的數(shù)據(jù)類。文獻(xiàn)[15]已將GG聚類算法成功應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷中,取得了較好的分類效果。

    基于上述原因,本研究將對(duì)經(jīng)驗(yàn)小波變換、多尺度排列熵、GG聚類算法相結(jié)合并應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障辨識(shí)方法進(jìn)行研究,欲通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證所提出方法的有效性。

    1 基礎(chǔ)理論

    1.1 經(jīng)驗(yàn)小波變換EWT

    EWT的核心思想是通過對(duì)信號(hào)的傅里葉頻譜進(jìn)行自適應(yīng)分割,構(gòu)建出一組適合于待處理信號(hào)的小波濾波器,以提取具有緊支撐傅里葉頻譜的AM-FM成分,然后對(duì)提取的AM-FM成分進(jìn)行Hilbert變換,最終得到有意義的瞬時(shí)頻率和瞬時(shí)幅值,進(jìn)而得到Hilbert譜。

    圖1 傅里葉軸的分割Fig.1 Partitioning of the Fourier axis

    (1)

    (2)

    傅里葉分割的關(guān)鍵是確定N。除去0,π兩個(gè)邊界之外,文獻(xiàn)[5]采用了易于理解的闕值法尋找其余N-1個(gè)邊界。尋找的途徑是通過計(jì)算頻域內(nèi)k個(gè)幅值極大值Mi(i=1,2,…,k),按遞減排序M1≥M2≥…≥Mk并歸一化它們到[0,1],規(guī)定Mk均需大于闕值Mk+α(M1-Mm),其中α為取值在[0,1]之間的相對(duì)振幅比。在α被確定之后,N為大于闕值的極大值點(diǎn)的個(gè)數(shù),因此可定義大于闕值的前N個(gè)最大值所對(duì)應(yīng)的ωn為N-1個(gè)邊界。

    重構(gòu)原始信號(hào)f(t)的公式定義為

    (3)

    經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)fk(t)的定義如下

    f0(t) =Wf(0,t)*φ1(t)

    fk(t)=Wf(k,t)*ψk(t)

    經(jīng)過對(duì)若干個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)函數(shù)進(jìn)行Hilbert變換,即可得到Hilbert譜。

    1.2 多尺度排列熵理論

    1.2.1 排列熵算法

    對(duì)于一維時(shí)間序列X={x(i)|i=1,2,…,n},設(shè)嵌入維數(shù)和延遲時(shí)間分別為m,τ,則按照Takens定理對(duì)X進(jìn)行相空間重構(gòu),可得到式(4)所示的重構(gòu)矩陣,即

    (4)

    其中:j=1,2,…,K;K=n-(m-1)τ。

    該矩陣共有K行,其中每一行均為一個(gè)重構(gòu)分量。如果用{j1,j2,…,jm}表示重構(gòu)分量中各個(gè)元素所在列的索引,則可將式(4)中的若干重構(gòu)分量按升序重新排列為式(5),即

    x(i+(j1-1)τ)≤x(i+(j2-1)τ)≤

    …≤x(i+(jm-1)τ)

    (5)

    若重構(gòu)分量中有大小相等的情況,需通過比較j1和j2值進(jìn)行排序;當(dāng)j1

    (6)

    當(dāng)Pj=1/m!時(shí),Hp(m)將達(dá)到最大值ln(m!)。對(duì)Hp(m)進(jìn)行歸一化處理,即

    Hp(m)=Hp(m)/ln(m!)

    (7)

    顯然,Hp可代表X的隨機(jī)性;Hp越大,表示X的隨機(jī)程度越大;反之,說明X越規(guī)則。

    1.2.2 多尺度排列熵算法

    該算法首先將原始時(shí)間序列進(jìn)行粗?;幚?在多個(gè)尺度上計(jì)算時(shí)間序列的排列熵,然后計(jì)算各個(gè)不同尺度下的排列熵。具體的計(jì)算步驟如下。

    1) 設(shè)長度為N的原始時(shí)間序列x(i)={x(1),x(2),…,x(N)},建立的新粗粒序列為

    (8)

    其中:s為尺度因子。

    當(dāng)s=1時(shí),粗?;蛄袨樵紩r(shí)間序列,稱為單尺度排列熵;當(dāng)s=n時(shí),原始時(shí)間序列可被分割成為N/s個(gè)每段長度為s的粗粒序列。

    2) 對(duì)得到的N/s個(gè)粗粒序列,求排列熵。

    1.3 GG聚類算法

    文獻(xiàn)[16]給出的GG聚類算法步驟如下。

    1) 設(shè)聚類樣本集合為X={x1,x2,…,xi,…,xn}。其中:元素xi具有d個(gè)特征指標(biāo)。設(shè)利用隸屬度劃分矩陣U=(ui k)K×n作為判據(jù),可將X聚成K類(2≤K≤n)。其中:ui k表示第k個(gè)樣本隸屬于第i個(gè)類別的程度。

    2) 設(shè)終止容限為ε>0,隨機(jī)初始化隸屬矩陣為U。

    3) 用式(9)計(jì)算各聚類中心,即

    (9)

    其中:h>1為加權(quán)指數(shù);l為整數(shù)且l>1。

    4) 計(jì)算模糊最大似然估計(jì)距離測度

    (10)

    其中:Ai為第i個(gè)聚類的協(xié)方差矩陣,pi為第i個(gè)聚類被選中的先驗(yàn)概率。

    計(jì)算公式如式(11,12),即

    5) 更新用于分類的隸屬度矩陣

    (13)

    直到‖Ul-Ul-1‖<ε。

    2 設(shè)計(jì)的故障辨識(shí)方法

    本研究提出的將EWT、多尺度排列熵、GG聚類算法相結(jié)合的新故障診斷法具備如下特點(diǎn)。首先,它充分利用了EWT的自適應(yīng)分解和排列熵計(jì)算簡單、抗噪能力強(qiáng)的特點(diǎn)。其次,利用相關(guān)系數(shù)選取EWT分解后的最優(yōu)模態(tài)分量的處理方式,在減少了一定的計(jì)算量之外,將多個(gè)尺度下計(jì)算出的最優(yōu)模態(tài)其排列熵作為了特征向量。針對(duì)用此方式得到的熵值特征向量存在著高維度和數(shù)據(jù)難以可視化的新問題,故隨后利用主成分分析(principal component analysis, 簡稱PCA)進(jìn)行可視化降維,最后將得到的維數(shù)低、敏感度高且分類誤差率小的主要特征向量輸入至GG聚類算法中去實(shí)施聚類分析。

    為上述過程設(shè)計(jì)的算法步驟如下:

    1) 對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)小波變換,得到若干個(gè)AM-FM分量;

    2) 對(duì)若干AM-FM分量進(jìn)行相關(guān)性分析,相關(guān)系數(shù)最大的即為最優(yōu)模態(tài)分量,EMD各模態(tài)與原信號(hào)的相關(guān)性約等于各分量的自相關(guān)系數(shù)[17],因此對(duì)得到的若干固有模態(tài)分量進(jìn)行相關(guān)性分析[18]并選出最優(yōu)模態(tài)作為下一步故障分類和識(shí)別的樣本,以達(dá)到剔除無關(guān)模態(tài)的目的;

    3) 計(jì)算最優(yōu)模態(tài)分量的多尺度排列熵值,經(jīng)實(shí)驗(yàn)決定選取前9個(gè)尺度的排列熵作為特征向量;

    4) 利用主成分分析對(duì)熵特征向量進(jìn)行降維;

    5) 將降維后的低維特征向量作為GG聚類算法的輸入,并采用聚類評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)聚類效果。

    與上述算法對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)處理流程如圖2所示。

    圖2 故障聚類方法流程Fig.2 The flow char of the fault classification method

    3 實(shí)例分析

    本研究采用美國凱斯西儲(chǔ)大學(xué)電氣工程實(shí)驗(yàn)室的滾動(dòng)軸承數(shù)據(jù)[19]對(duì)圖2算法進(jìn)行驗(yàn)證。軸承型號(hào)為SKF公司6205-2RS深溝球軸承。電機(jī)功率約1 494 W,轉(zhuǎn)速1 730 r/min,采用電火花加工技術(shù)在軸承上布置單點(diǎn)故障,凹坑的直徑×深度=0.177 8 mm×0.297 4 mm。設(shè)置的采樣頻率為12 kHz,采集{滾動(dòng)體故障(rolling element fault, 簡稱REF),內(nèi)圈故障(inner race fault, 簡稱IRF),外圈故障(outer race fault, 簡稱ORF),正常(NORM)}={REF, IRF, ORF, NORM}這4種狀態(tài)下的振動(dòng)信號(hào)各50組,每個(gè)信號(hào)長度為2 048。

    隨機(jī)選取滾動(dòng)體故障信號(hào)進(jìn)行分析。圖3是經(jīng)過EWT自適應(yīng)分解后得到的10個(gè)AM-FM分量情況,表1是相關(guān)系數(shù)的計(jì)算結(jié)果。可以看出,C7與原始振動(dòng)信號(hào)的相關(guān)系數(shù)最大為0.856 6,因此選擇C7為最優(yōu)AM-FM分量進(jìn)行下一步的故障分類和識(shí)別。

    圖3 滾動(dòng)體故障EWT處理結(jié)果Fig.3 Rolling element failure EWT processing results

    Tab.1 AM-FM component and correlation coefficient of the original signal

    分量序號(hào)相關(guān)系數(shù)分量序號(hào)相關(guān)系數(shù)C10.121 5C60.462 5C20.153 2C70.856 6C30.135 2C80.064 8C40.120 3C90.037 3C50.068 5C100.029 2

    在計(jì)算多尺度排列熵時(shí),需設(shè)定的參數(shù)有:時(shí)間序列長度N、嵌入維數(shù)m、時(shí)延τ和尺度因子s。其中,推薦的m=3~7[13]。m過大,將增大計(jì)算時(shí)間且無法反映序列的細(xì)微變化;m過小,重構(gòu)序列中可能包含的狀態(tài)會(huì)太少,則難以檢測出時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)突變;經(jīng)過權(quán)衡,本研究中選取m=4。圖4為不同τ時(shí)的排列熵變化情況??煽闯?,τ對(duì)信號(hào)熵值的影響較小,故選取τ=1。取s=12,計(jì)算12個(gè)粗粒向量的排列熵,得到的4種狀態(tài)結(jié)果見圖4。

    圖4 滾動(dòng)軸承信號(hào)在不同時(shí)延下的排列熵Fig.4 Arrangement entropy of rolling bearing signals at different times

    圖5是4種故障隨尺度因子s增大時(shí)最優(yōu)模態(tài)的多尺度排列熵變化情況。顯然,當(dāng)s=1、即單一尺度排列熵時(shí),雖然正常狀態(tài)與故障狀態(tài)的熵值區(qū)別明顯,但是3種故障狀態(tài)的熵值很接近,此時(shí)很難區(qū)分3種故障狀態(tài),因而需要對(duì)最優(yōu)模態(tài)分量進(jìn)行多尺度分析。由于前幾個(gè)熵值表征了EWT最優(yōu)模態(tài)的主要信息,通過實(shí)驗(yàn)決定采用前9個(gè)尺度的排列熵值作為特征向量。

    圖5 EWT最優(yōu)模態(tài)的多尺度排列熵Fig.5 The optimal modal of multi-scale EWT permutation entropy

    對(duì)滾動(dòng)軸承的4種狀態(tài)分別進(jìn)行EWT分解并通過相關(guān)性分析選取最優(yōu)模態(tài)分量,在9個(gè)尺度下計(jì)算最優(yōu)模態(tài)分量對(duì)應(yīng)的排列熵作為特征向量,可得到4組50×9的排列熵。采用極大似然估計(jì)法,用PCA算法將特征向量從9維降至3維。因?yàn)橛?種狀態(tài),故聚類中心個(gè)數(shù)初步設(shè)定為4個(gè),設(shè)加權(quán)指數(shù)h=2、迭代終止容差ε=0.000 1。將經(jīng)PCA降維后的特征向量輸入GG聚類算法,得到的結(jié)果如圖6所示。

    圖6 EWT多尺度排列熵的GG聚類等高線圖Fig.6 The GG clustering contour for EWT multi-scale dimension permutation entropy

    圖6中,V1~V4分別是{REF, IRF, ORF, NORM}4種狀態(tài)的聚類中心,它們的聚類中心坐標(biāo)值見表2。從圖6可看出,滾動(dòng)軸承的4種不同狀態(tài)不僅被明顯地分開、而且各類別均聚集在聚類中心附近,即聚集緊密、沒有出現(xiàn)不同類別相互混疊的現(xiàn)象,類間距較大。各組樣本集合的隸屬度平均值見表3。從表3可看出,第1組樣本對(duì)于V3的隸屬度遠(yuǎn)大于其他3組,說明第1組樣本隸屬于V3類,辨識(shí)效果良好。同理,第2~4組樣本分別可歸屬于V1,V4和V2類。

    表2 4種不同類型信號(hào)的聚類中心

    Tab.2 The clustering centers of the four different typessignals

    樣本組號(hào)聚類中心xy內(nèi)圈故障V10.103 90.473 2外圈故障V20.667 50.648 1滾動(dòng)體故障V30.961 80.540 0正常狀態(tài)V40.754 30.177 3

    表3 4種不同類型信號(hào)的隸屬度

    為進(jìn)一步驗(yàn)證節(jié)2所提方法的有效性,本研究還采用直接對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度排列熵計(jì)算和EWT分解后提取單一尺度排列熵作對(duì)比試驗(yàn),并把結(jié)果分別輸入FCM,GK,GG聚類算法,得到的聚類結(jié)果如圖7所示。通過對(duì)比分析得到的結(jié)論如下。

    1) 將圖7(a)、圖7(b)與圖7(g)、圖7(h)進(jìn)行對(duì)比可以得出,直接對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行多尺度排列熵提取得到的特征向量經(jīng)FCM,GK聚類算法處理的聚類效果不理想,而經(jīng)EWT多尺度排列熵提取的特征向量聚類效果較好。顯然,這應(yīng)該是原始信號(hào)經(jīng)EWT消噪、保留了更多故障信息的結(jié)果,故聚類效果較好。

    圖7 不同模式組合下的2維聚類效果圖Fig.7 Different mode combination 2 dimension clustering results

    2) 圖7(d)與圖7(e)聚類效果不佳。這是因?yàn)閱我怀叨扰帕徐夭⒉荒芎芎玫乇碚鞴收蠣顟B(tài),而且經(jīng)過EWT后并沒有篩選出最優(yōu)模態(tài)分量,沒有去除冗余信息,這對(duì)聚類效果造成了一定的不利影響。

    3) EWT多尺度排列熵組合較其他組合模型,其聚類結(jié)果的類內(nèi)緊致性最好。圖6、圖7(g)和圖7(h)的聚類中心基本吻合,圖7(a)、圖7(d)的聚類中心不一樣,說明聚類方法對(duì)聚類中心的影響較小,而聚類中心與輸入的特征向量有關(guān)。

    總體而言,如果從聚類等高線的角度去評(píng)價(jià),則FCM聚類的等高線接近于圓球形;GK聚類的等高線類似于橢圓;而GG聚類的等高線,應(yīng)該說具有等高線形狀不確定的特點(diǎn)。

    使用分類系數(shù)(ppartition coefficient, 簡稱PC)和劃分熵(classification entropy, 簡稱CE)這兩個(gè)測度評(píng)價(jià)[16],對(duì)圖6、圖7不同聚類模型的聚類效果評(píng)價(jià)結(jié)果見表4。

    表4 不同模型FCM,GK,GG的聚類指標(biāo)

    根據(jù)表4可得到如下推論:a.相對(duì)于FCM和GK聚類,GG聚類具有明顯的優(yōu)勢(shì),這是由于FCM聚類的圓球形,它僅反映超球形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)距離規(guī)范;b.GK聚類的橢球形仍近似于球形;c.GG聚類因?yàn)榫垲愋螤钍侨我庑螤畹模示垲愋Ч梢苑从吵鰯?shù)據(jù)集的分散程度;d.EWT多尺度排列熵組合在GG聚類中,PC值最大達(dá)到了1,CE值最小為NAN。由此看出,EWT多尺度排列熵組合較其他模式組合而言具有一定優(yōu)勢(shì),因此本研究提出的方法具有良好的滾動(dòng)軸承故障分類與辨識(shí)性能。

    4 結(jié)束語

    經(jīng)驗(yàn)小波變換是近幾年來興起的一種新自適應(yīng)信號(hào)處理方法。它具有計(jì)算簡單、計(jì)算速度快、理論基礎(chǔ)完備的特點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上,提出了一種經(jīng)驗(yàn)小波變換、多尺度排列熵、GG聚類算法相結(jié)合的故障診斷方法,并把它應(yīng)用到滾動(dòng)軸承的故障診斷中。該方法首先采用EWT對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解、得到若干個(gè)固有模態(tài)分量,通過計(jì)算各個(gè)分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù),選取最優(yōu)模態(tài)分量以剔除冗余信息,對(duì)最優(yōu)模態(tài)分量進(jìn)行多尺度的排列熵計(jì)算,由于得到的熵值特征向量具有高維度和數(shù)據(jù)無法可視化問題,故采用PCA進(jìn)行降維之后再輸入到GG聚類算法中。實(shí)驗(yàn)證明,本研究提出的故障診斷方法能夠較好地區(qū)分滾動(dòng)軸承的不同狀態(tài),故障類間無重疊,是一種有效的自適應(yīng)故障特征提取和故障數(shù)據(jù)聚類與分類方法。

    猜你喜歡
    特征向量尺度分量
    二年制職教本科線性代數(shù)課程的幾何化教學(xué)設(shè)計(jì)——以特征值和特征向量為例
    克羅內(nèi)克積的特征向量
    帽子的分量
    財(cái)產(chǎn)的五大尺度和五重應(yīng)對(duì)
    一物千斤
    智族GQ(2019年9期)2019-10-28 08:16:21
    論《哈姆雷特》中良心的分量
    一類特殊矩陣特征向量的求法
    分量
    EXCEL表格計(jì)算判斷矩陣近似特征向量在AHP法檢驗(yàn)上的應(yīng)用
    宇宙的尺度
    太空探索(2016年5期)2016-07-12 15:17:55
    久久久久性生活片| 亚洲欧美成人精品一区二区| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久久a久久爽久久v久久| 国产高清三级在线| 美女被艹到高潮喷水动态| 免费一级毛片在线播放高清视频| 亚洲人成网站在线观看播放| 日韩,欧美,国产一区二区三区 | 中文资源天堂在线| 欧美又色又爽又黄视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 一边摸一边抽搐一进一小说| 久久人妻av系列| 黄色日韩在线| 国产一区二区在线观看日韩| 国产黄色小视频在线观看| 最近的中文字幕免费完整| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 精品熟女少妇av免费看| 国产成人福利小说| 午夜激情欧美在线| 国产精品亚洲美女久久久| 波多野结衣高清无吗| 亚洲精品粉嫩美女一区| 最近2019中文字幕mv第一页| 午夜精品一区二区三区免费看| 亚洲av二区三区四区| 亚洲成人中文字幕在线播放| 夜夜爽天天搞| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 日本黄大片高清| 91麻豆精品激情在线观看国产| 色播亚洲综合网| 国产91av在线免费观看| 在线观看免费视频日本深夜| 国产精品人妻久久久影院| 性色avwww在线观看| 99久久成人亚洲精品观看| 成年版毛片免费区| 久久久久久久久久黄片| 国产人妻一区二区三区在| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 别揉我奶头 嗯啊视频| 少妇高潮的动态图| av免费在线看不卡| 在现免费观看毛片| 久久久欧美国产精品| 久久精品人妻少妇| 日韩欧美免费精品| 一进一出好大好爽视频| 夜夜爽天天搞| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 国产乱人视频| 观看美女的网站| 麻豆av噜噜一区二区三区| 尾随美女入室| 国产一区二区在线观看日韩| 最近手机中文字幕大全| 国产精品野战在线观看| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 色综合站精品国产| 精品无人区乱码1区二区| 美女被艹到高潮喷水动态| 大型黄色视频在线免费观看| 色哟哟·www| 在线免费十八禁| 国产伦精品一区二区三区四那| 12—13女人毛片做爰片一| 床上黄色一级片| 国产精品美女特级片免费视频播放器| 国产伦在线观看视频一区| 国产三级在线视频| 男女视频在线观看网站免费| 久久久久久久久久久丰满| 国产精品1区2区在线观看.| 久久久久久久久大av| 性色avwww在线观看| 男女那种视频在线观看| 免费人妻精品一区二区三区视频| 校园人妻丝袜中文字幕| 十八禁高潮呻吟视频 | 男人和女人高潮做爰伦理| 亚洲不卡免费看| 国产av精品麻豆| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 免费在线观看成人毛片| 不卡视频在线观看欧美| 草草在线视频免费看| 久久午夜福利片| 亚洲美女搞黄在线观看| 日本黄大片高清| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 午夜激情福利司机影院| 亚洲,欧美,日韩| 婷婷色综合大香蕉| 国产精品久久久久成人av| 成人美女网站在线观看视频| 久久久午夜欧美精品| 欧美性感艳星| 又爽又黄a免费视频| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 欧美另类一区| 久久久久久久国产电影| 国产av精品麻豆| 国产精品人妻久久久影院| 黄色视频在线播放观看不卡| www.av在线官网国产| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 国产精品久久久久久精品电影小说| 99久久精品一区二区三区| 久久99精品国语久久久| 一级a做视频免费观看| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 一个人看视频在线观看www免费| 人体艺术视频欧美日本| 22中文网久久字幕| av福利片在线| 亚洲国产av新网站| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图 | 午夜av观看不卡| 国产亚洲91精品色在线| 插阴视频在线观看视频| 国产一级毛片在线| 午夜免费观看性视频| 国产熟女欧美一区二区| 精华霜和精华液先用哪个| 欧美国产精品一级二级三级 | 黄色一级大片看看| 我的老师免费观看完整版| 最近最新中文字幕免费大全7| 日本av手机在线免费观看| 国内精品宾馆在线| 国产精品久久久久久久久免| 免费少妇av软件| 久久久国产精品麻豆| 欧美日韩在线观看h| 亚洲av成人精品一二三区| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 一级毛片我不卡| 国产成人aa在线观看| 久久久国产欧美日韩av| 黄色配什么色好看| 最新的欧美精品一区二区| 久久久精品94久久精品| 国产美女午夜福利| 日本91视频免费播放| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 久久99蜜桃精品久久| 午夜久久久在线观看| 久久午夜福利片| 中文字幕亚洲精品专区| 日韩成人伦理影院| 久久免费观看电影| 亚洲精品色激情综合| 久久精品久久精品一区二区三区| 欧美xxxx性猛交bbbb| 少妇精品久久久久久久| 成人亚洲精品一区在线观看| 欧美日韩在线观看h| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 麻豆精品久久久久久蜜桃| 亚洲丝袜综合中文字幕| 两个人的视频大全免费| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 国产极品天堂在线| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 搡老乐熟女国产| 国产高清国产精品国产三级| 国产伦精品一区二区三区视频9| 精品久久国产蜜桃| 国模一区二区三区四区视频| 久久久久久人妻| 国产伦理片在线播放av一区| 精品人妻偷拍中文字幕| 国产精品人妻久久久影院| 日韩欧美精品免费久久| 中文字幕免费在线视频6| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 一级毛片电影观看| 大香蕉97超碰在线| 亚洲精品国产av蜜桃| 看免费成人av毛片| 成人黄色视频免费在线看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 久久99热6这里只有精品| 国产精品国产av在线观看| 日韩欧美 国产精品| 国产亚洲欧美精品永久| 麻豆成人午夜福利视频| 国产淫语在线视频| 亚洲第一区二区三区不卡| 97超视频在线观看视频| 99久久精品国产国产毛片| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产有黄有色有爽视频| 亚洲av男天堂| 丰满少妇做爰视频| 日本91视频免费播放| 在线天堂最新版资源| 成人国产av品久久久| tube8黄色片| 国产熟女欧美一区二区| 97超视频在线观看视频| 久久国内精品自在自线图片| 精品亚洲成国产av| 插逼视频在线观看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| av卡一久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 成人美女网站在线观看视频| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 午夜激情久久久久久久| 久久久久精品性色| 日韩一区二区视频免费看| 日韩av不卡免费在线播放| 欧美另类一区| 国产精品国产三级国产专区5o| 色5月婷婷丁香| 国产精品福利在线免费观看| 天堂8中文在线网| 嘟嘟电影网在线观看| 亚洲欧美日韩东京热| 观看av在线不卡| 久久韩国三级中文字幕| 久久精品国产亚洲av天美| av福利片在线观看| 美女国产视频在线观看| 大香蕉97超碰在线| 免费人成在线观看视频色| 欧美xxⅹ黑人| 国产男人的电影天堂91| 国产老妇伦熟女老妇高清| 成人综合一区亚洲| 边亲边吃奶的免费视频| 黑人猛操日本美女一级片| 精品人妻熟女av久视频| 国产免费又黄又爽又色| 国产精品久久久久久久电影| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 免费观看的影片在线观看| 国产免费又黄又爽又色| 国产精品一区二区性色av| 各种免费的搞黄视频| 老司机影院成人| 99久久精品一区二区三区| 22中文网久久字幕| 久久久精品94久久精品| 国产视频内射| 中文资源天堂在线| av免费观看日本| av卡一久久| 久久久国产欧美日韩av| 全区人妻精品视频| 一本色道久久久久久精品综合| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 99久久中文字幕三级久久日本| 日韩免费高清中文字幕av| 亚洲丝袜综合中文字幕| 永久免费av网站大全| 亚洲内射少妇av| 国产中年淑女户外野战色| 少妇的逼水好多| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 99九九线精品视频在线观看视频| 啦啦啦啦在线视频资源| 看免费成人av毛片| 精品国产一区二区久久| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 高清在线视频一区二区三区| 免费观看av网站的网址| 啦啦啦在线观看免费高清www| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 日韩在线高清观看一区二区三区| 久久久午夜欧美精品| 天美传媒精品一区二区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃 | 国产精品国产三级国产专区5o| 伊人久久精品亚洲午夜| www.色视频.com| 国产精品熟女久久久久浪| 男女无遮挡免费网站观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 欧美少妇被猛烈插入视频| 久久国内精品自在自线图片| 国产高清有码在线观看视频| 18禁动态无遮挡网站| 亚洲精品456在线播放app| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 国产熟女午夜一区二区三区 | 亚洲精品国产色婷婷电影| 午夜激情福利司机影院| 伊人久久精品亚洲午夜| 中国三级夫妇交换| 国产精品久久久久久精品电影小说| 国产片特级美女逼逼视频| 最近2019中文字幕mv第一页| 久久av网站| 亚洲国产av新网站| 老司机亚洲免费影院| 久久久精品免费免费高清| 亚洲真实伦在线观看| 国产精品久久久久久av不卡| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲精品久久午夜乱码| 三上悠亚av全集在线观看 | av在线播放精品| 自线自在国产av| 精品熟女少妇av免费看| 欧美少妇被猛烈插入视频| 妹子高潮喷水视频| 国产精品一区二区在线观看99| 亚洲国产欧美在线一区| 一级黄片播放器| www.av在线官网国产| 成人国产av品久久久| 精品人妻偷拍中文字幕| 国精品久久久久久国模美| 新久久久久国产一级毛片| 国产成人精品无人区| 搡老乐熟女国产| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 色视频www国产| 性高湖久久久久久久久免费观看| 黑人高潮一二区| 一级黄片播放器| 伦理电影大哥的女人| 大码成人一级视频| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲成色77777| 国产男女内射视频| 人妻少妇偷人精品九色| 丝瓜视频免费看黄片| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 成人毛片a级毛片在线播放| 人妻一区二区av| 只有这里有精品99| 亚洲高清免费不卡视频| 男男h啪啪无遮挡| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 老司机影院成人| 亚洲av二区三区四区| 中国国产av一级| 日韩一区二区视频免费看| 国产成人免费观看mmmm| 极品教师在线视频| 国产成人精品久久久久久| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| 91成人精品电影| 亚洲av欧美aⅴ国产| 黄色怎么调成土黄色| 国产高清三级在线| av福利片在线| 亚洲人与动物交配视频| 伦理电影大哥的女人| 五月玫瑰六月丁香| 欧美丝袜亚洲另类| 欧美区成人在线视频| 久久久精品94久久精品| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 高清黄色对白视频在线免费看 | 婷婷色av中文字幕| 久久亚洲国产成人精品v| 日韩制服骚丝袜av| 99久国产av精品国产电影| 国产毛片在线视频| av又黄又爽大尺度在线免费看| 一级黄片播放器| 国产精品一区二区在线观看99| av又黄又爽大尺度在线免费看| 亚洲国产av新网站| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 色5月婷婷丁香| 黑人猛操日本美女一级片| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久热精品热| 免费观看的影片在线观看| 国产精品99久久久久久久久| 色吧在线观看| 在线免费观看不下载黄p国产| 欧美区成人在线视频| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 一级二级三级毛片免费看| 日韩强制内射视频| 亚洲精品国产av蜜桃| 成人毛片60女人毛片免费| 色视频在线一区二区三区| av在线app专区| 日日啪夜夜撸| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 亚洲无线观看免费| 亚洲精品亚洲一区二区| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产免费又黄又爽又色| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 久久精品国产亚洲网站| 免费观看在线日韩| 免费观看无遮挡的男女| 日韩成人伦理影院| 啦啦啦在线观看免费高清www| 免费黄网站久久成人精品| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 亚洲综合精品二区| 蜜桃在线观看..| 97超视频在线观看视频| 成年人午夜在线观看视频| 亚洲人成网站在线观看播放| 亚洲国产av新网站| 国产亚洲最大av| 三上悠亚av全集在线观看 | 亚洲综合精品二区| 国产在线视频一区二区| www.色视频.com| 乱系列少妇在线播放| www.av在线官网国产| 大片电影免费在线观看免费| 欧美丝袜亚洲另类| 伊人亚洲综合成人网| 午夜91福利影院| 国产av国产精品国产| 精品亚洲成国产av| 91aial.com中文字幕在线观看| 日韩欧美精品免费久久| 日本黄色日本黄色录像| 女人精品久久久久毛片| 人妻系列 视频| 国产成人精品无人区| 精品国产国语对白av| 国产精品99久久久久久久久| 啦啦啦在线观看免费高清www| av线在线观看网站| 免费人妻精品一区二区三区视频| 亚洲av免费高清在线观看| 精品酒店卫生间| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 国产淫语在线视频| 色婷婷av一区二区三区视频| 婷婷色av中文字幕| 亚洲精品自拍成人| 在现免费观看毛片| 精品国产露脸久久av麻豆| 久久99热这里只频精品6学生| 国产淫语在线视频| 一级毛片 在线播放| 久久精品久久久久久久性| 国产高清不卡午夜福利| 国产精品女同一区二区软件| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 热re99久久国产66热| 国产精品不卡视频一区二区| 爱豆传媒免费全集在线观看| 中文字幕亚洲精品专区| 久久久午夜欧美精品| 2021少妇久久久久久久久久久| 成人免费观看视频高清| 丰满迷人的少妇在线观看| av在线老鸭窝| 又大又黄又爽视频免费| 99热全是精品| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 久久久久久久久久久久大奶| 日韩亚洲欧美综合| 精品国产露脸久久av麻豆| 中文字幕av电影在线播放| 亚洲在久久综合| 我要看日韩黄色一级片| 久久这里有精品视频免费| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 中文字幕av电影在线播放| 午夜福利,免费看| 久久ye,这里只有精品| 赤兔流量卡办理| 2018国产大陆天天弄谢| 国产高清三级在线| 日日撸夜夜添| 精品人妻一区二区三区麻豆| 搡女人真爽免费视频火全软件| 香蕉精品网在线| 一区在线观看完整版| 免费看av在线观看网站| 男女免费视频国产| 免费观看的影片在线观看| 亚洲成人av在线免费| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 有码 亚洲区| 男人添女人高潮全过程视频| 大片电影免费在线观看免费| 夜夜爽夜夜爽视频| 欧美精品国产亚洲| 精品久久久噜噜| 久久久久久久久大av| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 视频区图区小说| 免费黄网站久久成人精品| 成人国产麻豆网| 亚洲人成网站在线播| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 交换朋友夫妻互换小说| 国产精品嫩草影院av在线观看| av.在线天堂| 性色avwww在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 嫩草影院入口| 色94色欧美一区二区| 91精品伊人久久大香线蕉| 大香蕉久久网| 久久国产亚洲av麻豆专区| av有码第一页| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 欧美日本中文国产一区发布| 黄色怎么调成土黄色| 国产在线免费精品| 黄色毛片三级朝国网站 | 日日爽夜夜爽网站| 久久久久国产网址| 久久6这里有精品| 亚洲成色77777| 国产免费一区二区三区四区乱码| 老司机影院毛片| av国产久精品久网站免费入址| 天天操日日干夜夜撸| 久久精品久久久久久久性| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 日韩在线高清观看一区二区三区| 最后的刺客免费高清国语| 国产黄色免费在线视频| 新久久久久国产一级毛片| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 成人亚洲欧美一区二区av| 99久国产av精品国产电影| 亚洲欧美精品自产自拍| av卡一久久| 国产精品久久久久久精品电影小说| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产免费视频播放在线视频| 性高湖久久久久久久久免费观看| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国产在线免费精品| 一区二区三区乱码不卡18| 日本免费在线观看一区| 国产精品熟女久久久久浪| 22中文网久久字幕| 午夜激情福利司机影院| 亚洲精品,欧美精品| 如何舔出高潮| 又大又黄又爽视频免费| 亚洲精品一区蜜桃| 久久久久视频综合| 男女无遮挡免费网站观看| 国产精品三级大全| 亚洲人成网站在线观看播放| 成人漫画全彩无遮挡| 不卡视频在线观看欧美| 91精品伊人久久大香线蕉| 天堂中文最新版在线下载| a 毛片基地| 国产黄色免费在线视频| 国产精品久久久久久久久免| 久久久久精品久久久久真实原创| 观看免费一级毛片| 黄色怎么调成土黄色| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 亚洲精品国产av蜜桃| a级毛片免费高清观看在线播放| 国产精品一区二区在线观看99| 三级国产精品片| 各种免费的搞黄视频| 国产欧美亚洲国产| 丝袜脚勾引网站| 精品久久久久久电影网| 国产精品人妻久久久久久| 插阴视频在线观看视频| 69精品国产乱码久久久| 午夜免费观看性视频| 日韩欧美精品免费久久| 成人黄色视频免费在线看| 青春草视频在线免费观看| 免费观看性生交大片5| 男女啪啪激烈高潮av片| 极品少妇高潮喷水抽搐| 日本av手机在线免费观看| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 久久精品国产a三级三级三级| 在线观看国产h片| 大话2 男鬼变身卡| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 久久午夜综合久久蜜桃| 免费观看在线日韩| 亚洲精品国产av蜜桃| 久久久久人妻精品一区果冻| 免费观看av网站的网址| 中文字幕免费在线视频6| 久久久久人妻精品一区果冻| 精品熟女少妇av免费看| 免费黄网站久久成人精品| 99九九线精品视频在线观看视频| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 久久久久久伊人网av| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产精品久久久久久精品电影小说| 精品国产一区二区久久| 99re6热这里在线精品视频| 麻豆成人午夜福利视频| 日日撸夜夜添|