• <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 ?

    基于改進隨機森林算法的風電機組齒輪箱故障預警方法研究

    2020-03-17 06:10:48王明宇潘巧波
    黑龍江電力 2020年6期
    關鍵詞:油溫齒輪箱決策樹

    王明宇,潘巧波,曹 力,馬 東

    (華電電力科學研究院有限公司,杭州 310030)

    0 引 言

    隨著全球范圍內(nèi)日益增長的能源需求,風力發(fā)電已經(jīng)成為解決世界能源問題的重要力量。在風力發(fā)電機組容量不斷加大的同時,機組的故障率也在增高,對設備進行在線狀態(tài)監(jiān)測與故障預警和診斷,可以提早發(fā)現(xiàn)機組故障、減少機組的維護成本、提高風電場運營的經(jīng)濟效益[1-2]。

    齒輪箱是風力發(fā)電機組中的重要部件,一旦發(fā)生故障,將會造成風電機組長時間停機,嚴重影響發(fā)電量。因此有必要對齒輪箱進行故障預警,提示運維人員及時檢查和維護[3-4]。近年來,研究人員對齒輪箱的故障診斷和預警提出了多種方法[5-8]。文獻[9]提出了一種基于小波分解和能量譜相結(jié)合的風電齒輪箱故障診斷方法。文獻[10]研究了一種基于增量代價敏感支持向量機的故障診斷技術,通過訓練樣本數(shù)據(jù)構造出合理的分類模型。文獻[11]利用小波對采樣數(shù)據(jù)降噪,然后輸入小波神經(jīng)網(wǎng)絡中進行診斷,以準確地識別齒輪箱中常見的故障。文獻[12]在振動信號訓練網(wǎng)絡的基礎上,加入可靠性指標來增加神經(jīng)網(wǎng)絡輸入端參數(shù)維度,從而提高故障診斷的有效性。文獻[13]提出了主成分-灰色關聯(lián)分析方法,解決了風電機組變工況造成的齒輪箱故障診斷困難的問題。文獻[14]針對風電狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)量大、復雜的特點,利用大數(shù)據(jù)技術實現(xiàn)齒輪箱故障預警。以上研究均是通過振動信號對齒輪箱進行故障分析,然而,風電機組的傳動鏈系統(tǒng)安裝的振動傳感器數(shù)量有限,振動信號的采集速度往往難以滿足高頻振動分析的需要。文獻[15]使用非線性狀態(tài)估計方法建立齒輪箱油溫模型,采用IPSO-BP網(wǎng)絡方法對齒輪箱油溫進行預測,通過溫度殘差的變化可以發(fā)現(xiàn)齒輪箱的潛在故障。文獻[16]在此基礎上,建立了齒輪箱溫度和壓力預警模型,更全面的覆蓋了齒輪箱內(nèi)的故障。神經(jīng)網(wǎng)絡算法雖然能提高模型精度,但還存在計算時間長、參數(shù)性強、容易陷入局部最優(yōu)等問題。隨機森林算法是一種基于傳統(tǒng)決策樹的組合分類算法,能夠有效地運用在大數(shù)據(jù)分析上,準確率高[17-19]。在隨機森林算法中,決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù)等參數(shù)對模型性能影響較大[20],通常是根據(jù)經(jīng)驗對參數(shù)進行選取,要建立最優(yōu)模型需要經(jīng)過大量實驗。

    提出一種改進的隨機森林(Improved Random Forest,IRF)算法,利用該算法建立風電機組齒輪箱故障預警模型,采用粒子群算法對隨機森林中的決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù)進行最優(yōu)化選取,再通過隨機森林算法建立齒輪箱油溫模型,并利用該模型進行預測。當齒輪箱有故障征兆時,實際值與預測值的殘差會有增大的趨勢,采用滑動窗口實時計算殘差均值和標準差,并將其與設定閾值對比,及時預警。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的隨機森林算法相比,該模型準確度更高,計算時間更少。

    1 齒輪箱SCADA監(jiān)測參數(shù)

    對河北九龍泉地區(qū)的風電機組進行建模研究,機組額定功率為1.5 MW,切入風速為3 m/s,額定風速為11 m/s,葉輪額定轉(zhuǎn)速為20 r/min,雙饋發(fā)電機額定轉(zhuǎn)速為1 800 r/min,齒輪箱變速比為1∶90。建模過程中選取部分SCADA數(shù)據(jù),包括時間、葉輪轉(zhuǎn)速、槳距角、定子三相電壓電流、發(fā)電機驅(qū)動端軸承溫度、發(fā)電機非驅(qū)動端軸承溫度、發(fā)電機定子線圈溫度、齒輪箱油溫、齒輪箱軸承溫度、功率、風速等47個參數(shù)。同時,SCADA系統(tǒng)還保存機組的運行狀態(tài)信息,由風場提供風機系統(tǒng)缺陷臺賬,包括故障系統(tǒng)、缺陷描述、故障時刻、發(fā)現(xiàn)時間等內(nèi)容,如2018-1-10 9∶10報出153號機組齒輪箱油溫高(高于70 ℃且持續(xù)60 s),停機時常3.2 h。處理方式記錄為:檢查溫度傳感器良好,油冷風扇電機及電氣回路正常工作,判斷故障原因為油路濾芯堵塞。處理方法為:更換濾芯,油溫降至55 ℃后重啟。

    2 改進的隨機森林算法

    2.1 算法原理

    傳統(tǒng)的隨機森林算法依據(jù)經(jīng)驗選取決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù),存在預測結(jié)果無法達到最優(yōu)的問題,通常需要進行大量實驗,計算時間長。此文采用粒子群算法選擇最優(yōu)的決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù),以提升預測模型精度。

    改進的隨機森林算法中,將決策樹數(shù)量k和分裂特征數(shù)m共同構成一個權值向量,并將其作為粒子群算法可行域中的一個解,即一個粒子。粒子具有速度v和位置x兩個屬性,分別代表粒子移動的快慢和方向。每個粒子在解空間中單獨搜尋最優(yōu)解,并將其計為當前個體極值,記為Pi=[Pi1,Pi2,…,Pid],在下一次循環(huán)運算時,將個體極值與整個粒子群里的其他粒子共享,通過學習自身歷史經(jīng)驗和種群歷史經(jīng)驗,與上一次位置相比較,從而調(diào)整自身的速度和位置矢量,最終找到解空間的1個最佳位置Pg=[Pg1,Pg2,…,Pgd],最優(yōu)的個體極值作為整個粒子群的全局最優(yōu)解gbest[21]。

    對決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù)進行L次初始化,得到L個種群的初始粒子。在M維解空間中,定義第i個粒子的位置矢量為xi=[xi1,xi2,…,xid],速度為vi=[vi1,vi2,…,vid],其中i=1,2,…,L,d=1,2,…,M。

    初始化粒子群后,解空間中的每個粒子會不斷循環(huán)迭代,第i個粒子的速度和位置矢量更新為

    vid=ω*vid+c1*rand()*(pid-cid)+

    c2*rand()*(pgd-xid)

    (1)

    xid=xid+vid

    (2)

    式中:ω為慣性權重;c1、c2為加速常數(shù),也稱作學習因子;rand()為隨機函數(shù),范圍區(qū)間為[0,1]。式(1)中的第一項可起到平衡全局搜索和局部搜索的作用;第二項表示粒子向自身最優(yōu)值學習,其能夠保持粒子有較強的全局搜索能力,避免陷入局部極小點;第三項為粒子向全局最優(yōu)值學習部分,以此來加快搜索速度。

    定義袋外數(shù)據(jù)誤差為

    (3)

    式中:eODB(i)為第i棵決策樹的袋外數(shù)據(jù)誤差。將決策樹數(shù)量k和分裂特征數(shù)m帶入隨機森林模型中,計算誤分個數(shù)占總體樣本數(shù)的比率來計算袋外數(shù)據(jù)誤差eODB。袋外數(shù)據(jù)誤差反映了隨機森林算法的預測性能,袋外數(shù)據(jù)誤差越小,隨機森林算法預測越好[22]。粒子群優(yōu)化算法的目標便是要找到袋外數(shù)據(jù)誤差最小值對應的解,此時,粒子找到的最優(yōu)解Pi,即個體極值pbest;整個群體搜索到的最佳位置Pg,即全局最優(yōu)解gbest。具體算法的流程如下:

    1)初始化粒子群,群體規(guī)模為M,每個粒子的位置為xi、速度為vi;

    2)將粒子帶入隨機森林模型中,計算每個粒子的適應度,即袋外數(shù)據(jù)誤差eODB;

    3)對每個粒子,比較其適應度值和個體極值,如果eODB

    4)對每個粒子,比較其適應度值和全局極值,如果eODB

    5)根據(jù)式(1)—(2),更新粒子的速度和位置;

    6)若滿足最大循環(huán)次數(shù)5000次,則退出,否則返回步驟2)。

    求得最優(yōu)決策樹和分裂特征數(shù)后,便可采用隨機森林算法建模。通過袋裝的方法重復隨機抽樣生成k個訓練樣本集,每個訓練樣本集構成一棵決策樹h(x,θi),i=1,2,…,k,其中θi表示獨立且相同分布的隨機變量。分裂特征數(shù)m作為決策樹的分裂節(jié)點,依據(jù)二元劃分規(guī)則分裂。每個決策樹都對輸入變量x的類別進行分類與預測,預測結(jié)果為每個決策數(shù)結(jié)果的算數(shù)平均值。

    2.2 齒輪箱溫度故障預警方法

    根據(jù)建模需要,采用相關分析法從SCADA數(shù)據(jù)的47個參數(shù)變量中選取輸入變量,輸入變量與齒輪箱油溫的相關系數(shù)為

    (4)

    式中:σp和σq分別為p和q的標準差;σpq為p和q的協(xié)方差;p為齒輪箱油溫;q為其他各變量值;n為選取數(shù)據(jù)個數(shù)。通過式(4)計算各變量與齒輪箱油溫的相關性,部分相關系數(shù)r如表1所示。

    表1 齒輪箱溫度與其他變量的相關系數(shù)Table 1 Correlation coefficient between gearbox temperature and other variables

    從原始數(shù)據(jù)中隨機抽選N個樣本,采用留P法切分數(shù)據(jù)集,留P法切分是一種交叉驗證的方式,為了充分利用數(shù)據(jù)集對算法進行測試,設定1個P值,每次將P個樣本作為測試樣本,其他N-P個樣本作為訓練樣本。采用隨機森林袋裝方法,從N-P個訓練樣本中抽選k次,產(chǎn)生k個樣本集。每個數(shù)據(jù)有均等的抽取概率,重復抽取多次后會有一部分樣本未被抽取,概率為(1-(1/k))k。采用此方法構造訓練樣本集,能將5個輸入?yún)?shù)的測量值對應的歷史記錄選入訓練樣本集中,從而使其能較好地覆蓋齒輪箱正常工作空間。

    k個決策樹h(x,θ),i=1,2,…,k構成的隨機森林邊緣函數(shù)為

    (5)

    隨機森林的泛化誤差可表示為

    (6)

    (7)

    式中:ρ為決策樹平均相關系數(shù);s為決策樹的平均強度。式(7)表明,隨機森林的泛化誤差最大值與決策樹的平均相關系數(shù)以及決策樹的平均強度有關,決策樹的平均相關系數(shù)越小、平均強度越高時,隨機森林的泛化性能越好[23]。

    通過訓練建立了齒輪箱溫度模型,選取風機運行的各輸入?yún)?shù)數(shù)據(jù)作為預測數(shù)據(jù)進行預測。通過分析預測殘差e的趨勢來判斷潛在故障:

    (8)

    當預測殘差有逐漸增大的趨勢時,說明齒輪箱油溫逐漸升高,偏離正常工作狀態(tài),無法被訓練樣本覆蓋,此時可以發(fā)出預警信息。

    齒輪箱故障診斷與預警運行流程如圖1所示。

    圖1 齒輪箱故障診斷與預警運行流程圖Fig.1 Flow chart of fault diagnosis and warning operation for gearbox

    2.3 評價指標

    R2(R-Square)是評價模型好壞的重要指標,其取值范圍是負無窮到1,經(jīng)常是0到1。R2越接近1,模型對數(shù)據(jù)擬合的越好;R2越接近0,表明模型擬合的越差。

    (9)

    模型的均方誤差MSE,平均絕對誤差MAE,平均絕對百分比誤差MAPE分別為

    (10)

    (11)

    (12)

    以上3個評估指標越小,表示模型對數(shù)據(jù)擬合的越好。

    殘差的均值和標準差可以直觀地反映其大小和分布情況,殘差的均值大幅度偏離0,表明預測殘差出現(xiàn)系統(tǒng)偏差;殘差的標準差明顯增大,表示殘差分布范圍更大。為實時連續(xù)地反映殘差分布特性的變化,采用滑動窗口進行殘差統(tǒng)計特性分析。

    齒輪箱溫度殘差序列為

    e=[e1e2…eN…]

    (13)

    (14)

    (15)

    統(tǒng)計殘差超過閾值δ的比例λ:

    (16)

    根據(jù)比例λ設定齒輪箱溫度異常的報警閾值。采用滑動窗口統(tǒng)計殘差能夠連續(xù)實時地監(jiān)測殘差統(tǒng)計特性的變化,適合在線實時分析;同時,能夠排除隨機因素的干擾,提高預測可靠性;還可以有效抑制孤立的大殘差對預測精度的影響。

    3 算例分析

    3.1 傳統(tǒng)算法

    以河北某風電場122號機組為研究對象,該機組在2019年1月30日14∶00報齒輪箱油溫高,檢查運維檔案,發(fā)現(xiàn)該機組2018年未發(fā)生齒輪箱油溫高的故障。因此選用故障發(fā)生前2個月的正常運行數(shù)據(jù),即時間長度為2018年10月至2018年11月、時間尺度為1 min的數(shù)據(jù)作為訓練樣本。將訓練數(shù)據(jù)中所有輸入?yún)?shù)為0的數(shù)據(jù)剔除,再歸一化處理輸入數(shù)據(jù),使處理后各參數(shù)數(shù)據(jù)值在[0,1]范圍內(nèi)。

    為驗證所提改進隨機森林算法的有效性,采用神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機森林算法進行對比。2種傳統(tǒng)算法的預測結(jié)果如圖2、圖3所示。其中,126 000點(對應時間為2019年1月30日14∶00)為臺賬報油溫過高的點。

    圖2 神經(jīng)網(wǎng)絡預法測結(jié)果Fig.2 Prediction results of neural network algorithm

    圖3 隨機森林法預測結(jié)果Fig.3 Prediction results of random forest algorithm

    3.2 改進算法

    利用粒子群算法,求得最佳決策樹數(shù)量k=150,分裂特征數(shù)m=5。其他相關參數(shù)設置為默認值,葉子節(jié)點上最小樣本數(shù)為1,分裂內(nèi)部節(jié)點需要的最少樣本數(shù)為2,決策樹最大深度為10。采用改進的隨機森林算法訓練得到齒輪箱溫度模型,選取2018年10月至2019年3月的數(shù)據(jù)作為預測數(shù)據(jù),預測結(jié)果如圖4所示。

    圖4 122號機組預測結(jié)果對比及預測殘差Fig.4 Prediction results comparison and predicted residual of No.122 unit

    設置窗口長度為1 440(1天),閾值取值范圍為[2,-2],超限比例超過65%發(fā)出報警。殘差統(tǒng)計分析如圖5所示。

    圖5 122號機組預測殘差統(tǒng)計分析Fig.5 Statistical analysis of predicted residuals of No.122 unit

    由圖4可看出,在90 000點(對應時間為2018年12月26日16∶01)以后殘差開始增大,實際溫度逐漸偏離預測溫度,說明齒輪箱系統(tǒng)出現(xiàn)故障隱患,此時發(fā)出預警。126 000點(對應時間為2019年1月30日14∶00)為臺賬報油溫過高的點。由圖5可以看出,在90 000點以后殘差超限比例超過閾值65%,結(jié)合殘差統(tǒng)計分析,可以提前34天發(fā)現(xiàn)故障。

    進一步考慮,齒輪箱軸溫與齒輪箱油溫的關聯(lián)度非常高,討論齒輪箱軸溫作為輸入?yún)?shù)是否合適。加入齒輪箱軸溫后,共計6個輸入?yún)?shù),輸出仍為齒輪箱油溫。采用改進的隨機森林算法進行建模預測,預測結(jié)果及預測殘差分析如圖6、圖7所示。

    圖6 加齒輪箱軸溫的預測結(jié)果對比及預測殘差Fig.6 Prediction results comparison and predicted residual with gearbox shaft temperature

    圖7 加齒輪箱軸溫的預測殘差統(tǒng)計分析Fig.7 Statistical analysis of predicted residual with gearbox shaft temperature

    由圖6可知,與不加軸溫作為輸入?yún)?shù)的結(jié)果相比較,加入軸溫預測后,預測殘差明顯減小,說明模型精度提高,但是無法看出殘差有明顯增大的趨勢;圖7的殘差超限比例中,超過65%的報警點為60 000點,與前述報警點不符。綜上可知,加入軸溫作為輸入?yún)?shù)無法準確預測出齒輪箱油溫變化趨勢,不能提前報警。此原因是齒輪箱軸溫與齒輪箱油溫的關聯(lián)度過高,齒輪箱油溫有升高趨勢時,軸溫也有升高的趨勢,如果加入齒輪箱軸溫作為輸入?yún)?shù),將會把此種情況作為正常狀態(tài),無法起到預警的作用。因此,最適合齒輪箱油溫預測的輸入?yún)?shù)為發(fā)電機轉(zhuǎn)速、機艙溫度、環(huán)境溫度、功率、風速。

    3.3 算法評價指標對比

    由圖2、圖3、圖4對比可知,神經(jīng)網(wǎng)絡與隨機森林均能預測出殘差在90 000點(對應時間為2018年12月26日16:01)以后開始增大,但是模型精度有所差異,詳細的模型評估指標對比如表2所示。

    表2 模型評估指標對比Table 2 Comparison of model evaluation indicators

    根據(jù)表2的模型評估指標對比可以看出,改進的隨機森林模型準確度更高,計算時間比神經(jīng)網(wǎng)絡更短。需要說明的是,經(jīng)過大量實驗訓練,一般的隨機森林算法也可以找到最優(yōu)的決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù),達到與改進的隨機森林算法相同的模型精度,但是需要大量的時間和人工經(jīng)驗。

    4 結(jié) 語

    采用改進的隨機森林算法,選擇與齒輪箱油溫關聯(lián)度較高的變量作為輸入?yún)?shù),并給出訓練數(shù)據(jù)的清洗處理方法,建立了齒輪箱油溫的改進隨機森林算法預測模型。與神經(jīng)網(wǎng)絡和一般的隨機森林算法進行對比,該算法通過合理選擇決策樹數(shù)量和分裂特征數(shù),具有較小的訓練誤差,能顯著提高建模精度,減少訓練時間。齒輪箱油溫預測殘差呈現(xiàn)逐漸增大趨勢時,表明齒輪箱出現(xiàn)故障隱患。采用滑動窗口實時地分析殘差的分布特性變化,當殘差超限比例超過設定閾值時發(fā)出報警。仿真證明該方法可以及時準確地發(fā)現(xiàn)齒輪箱工作狀態(tài)的異常變化。

    猜你喜歡
    油溫齒輪箱決策樹
    風電齒輪箱軸承用鋼100CrMnSi6-4的開發(fā)
    山東冶金(2022年3期)2022-07-19 03:24:36
    一種針對不均衡數(shù)據(jù)集的SVM決策樹算法
    決策樹和隨機森林方法在管理決策中的應用
    電子制作(2018年16期)2018-09-26 03:27:06
    一根筷子辨別油溫
    液壓系統(tǒng)油溫過高現(xiàn)象原因分析及改進
    提高齒輪箱式換檔機構可靠性的改進設計
    基于決策樹的出租車乘客出行目的識別
    杭州前進齒輪箱集團股份有限公司
    風能(2016年12期)2016-02-25 08:45:56
    如何判斷油溫?
    食品與健康(2015年1期)2015-09-10 07:22:44
    基于肺癌CT的決策樹模型在肺癌診斷中的應用
    91狼人影院| 日本免费a在线| 岛国毛片在线播放| 欧美高清成人免费视频www| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 老司机影院成人| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 午夜福利在线观看吧| 一个人观看的视频www高清免费观看| 欧美zozozo另类| 久久久精品94久久精品| 亚洲av免费在线观看| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲av中文av极速乱| 国产一级毛片七仙女欲春2| 网址你懂的国产日韩在线| 色综合色国产| 国产午夜精品一二区理论片| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 免费看日本二区| 国产69精品久久久久777片| 一二三四中文在线观看免费高清| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲国产欧美人成| 少妇丰满av| 国产精品福利在线免费观看| 国产乱人视频| ponron亚洲| 欧美变态另类bdsm刘玥| 欧美潮喷喷水| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 精品一区二区三区视频在线| 校园人妻丝袜中文字幕| 亚洲国产精品专区欧美| 国产探花极品一区二区| 一本一本综合久久| 国产成人福利小说| av.在线天堂| 大话2 男鬼变身卡| 少妇高潮的动态图| 韩国av在线不卡| 日日撸夜夜添| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 又爽又黄a免费视频| 久久久色成人| 黄片无遮挡物在线观看| 黑人高潮一二区| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 99久久成人亚洲精品观看| av又黄又爽大尺度在线免费看 | 久久精品久久久久久噜噜老黄 | 国产成人精品一,二区| 欧美成人a在线观看| 22中文网久久字幕| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 啦啦啦韩国在线观看视频| 成人av在线播放网站| 久久亚洲国产成人精品v| 99热这里只有是精品在线观看| 日韩成人av中文字幕在线观看| 久久精品人妻少妇| 国产探花极品一区二区| 国产精品国产三级国产专区5o | 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 国产日韩欧美在线精品| 日本一二三区视频观看| 午夜福利高清视频| 亚洲在线自拍视频| 禁无遮挡网站| 欧美性猛交黑人性爽| 免费电影在线观看免费观看| 大话2 男鬼变身卡| 内射极品少妇av片p| 高清在线视频一区二区三区 | 性色avwww在线观看| 久久国内精品自在自线图片| 午夜福利网站1000一区二区三区| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 亚洲av一区综合| 嫩草影院入口| 欧美3d第一页| 中文在线观看免费www的网站| 成人欧美大片| 日本一本二区三区精品| 91精品国产九色| 国产单亲对白刺激| 中文字幕制服av| 亚洲人成网站在线播| 久久久久久久国产电影| 晚上一个人看的免费电影| 韩国av在线不卡| 国产麻豆成人av免费视频| 嫩草影院新地址| 国产精品久久久久久av不卡| 男插女下体视频免费在线播放| 久久久久网色| 久久久久网色| 熟女人妻精品中文字幕| 卡戴珊不雅视频在线播放| 久99久视频精品免费| 在线免费十八禁| 能在线免费看毛片的网站| 99久久无色码亚洲精品果冻| 精品午夜福利在线看| 国产精品一区二区三区四区久久| АⅤ资源中文在线天堂| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 男的添女的下面高潮视频| av在线老鸭窝| 18禁在线播放成人免费| 五月玫瑰六月丁香| 国产一区二区在线观看日韩| 深夜a级毛片| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产精品久久久久久久电影| 亚洲成色77777| videos熟女内射| 极品教师在线视频| 久久久a久久爽久久v久久| 成人一区二区视频在线观看| 成人午夜精彩视频在线观看| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲经典国产精华液单| 国产免费一级a男人的天堂| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 大话2 男鬼变身卡| 在线天堂最新版资源| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 欧美人与善性xxx| 亚洲在久久综合| 老司机福利观看| 国产91av在线免费观看| 晚上一个人看的免费电影| 欧美成人精品欧美一级黄| 国产一级毛片在线| 欧美极品一区二区三区四区| 国产日韩欧美在线精品| 精品国内亚洲2022精品成人| 国产伦理片在线播放av一区| 日本熟妇午夜| 国产熟女欧美一区二区| 永久网站在线| 亚洲成人久久爱视频| 国产精华一区二区三区| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美三级亚洲精品| 中文天堂在线官网| 亚洲精品,欧美精品| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 精品一区二区三区人妻视频| 国产免费福利视频在线观看| 91久久精品电影网| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 麻豆久久精品国产亚洲av| 午夜福利高清视频| 精品人妻偷拍中文字幕| 久久久午夜欧美精品| 国产一区二区在线观看日韩| 一级毛片电影观看 | 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲色图av天堂| 日韩在线高清观看一区二区三区| 搞女人的毛片| 日本黄色视频三级网站网址| av在线蜜桃| 国产精品国产三级专区第一集| 精华霜和精华液先用哪个| 国产一区二区在线观看日韩| 日韩中字成人| 久久久久久伊人网av| 久久久久久久午夜电影| 国产亚洲最大av| 免费观看性生交大片5| 丰满乱子伦码专区| 久久精品久久精品一区二区三区| 性插视频无遮挡在线免费观看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 老司机影院毛片| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 不卡视频在线观看欧美| 亚洲电影在线观看av| 26uuu在线亚洲综合色| 久久精品久久精品一区二区三区| 秋霞在线观看毛片| 日本一本二区三区精品| 99视频精品全部免费 在线| 在线观看一区二区三区| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 午夜福利视频1000在线观看| 如何舔出高潮| 国产午夜精品论理片| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 国产亚洲精品av在线| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲最大成人手机在线| av在线老鸭窝| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产私拍福利视频在线观看| 亚洲av一区综合| 六月丁香七月| 成人鲁丝片一二三区免费| 中文资源天堂在线| 日本与韩国留学比较| 亚洲最大成人av| 欧美xxxx性猛交bbbb| 18+在线观看网站| 日韩精品青青久久久久久| 久久久久久久久久黄片| 在线免费十八禁| 欧美变态另类bdsm刘玥| 全区人妻精品视频| 国产精品久久久久久精品电影| 一个人观看的视频www高清免费观看| 高清毛片免费看| 色综合色国产| 少妇丰满av| 免费大片18禁| 最近的中文字幕免费完整| 国产淫语在线视频| 1000部很黄的大片| 91久久精品国产一区二区三区| 久99久视频精品免费| 久久久久免费精品人妻一区二区| 久久久午夜欧美精品| 激情 狠狠 欧美| 亚洲av不卡在线观看| 大香蕉久久网| 只有这里有精品99| 九九热线精品视视频播放| 免费黄色在线免费观看| 久久久久久久久中文| 久久99蜜桃精品久久| 一级毛片久久久久久久久女| 女人被狂操c到高潮| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 中文字幕熟女人妻在线| 熟女人妻精品中文字幕| 青春草视频在线免费观看| 寂寞人妻少妇视频99o| 综合色av麻豆| 国产中年淑女户外野战色| 联通29元200g的流量卡| 2021天堂中文幕一二区在线观| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲四区av| 久久久久久久亚洲中文字幕| .国产精品久久| 精品久久久久久电影网 | av在线亚洲专区| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产黄片视频在线免费观看| 水蜜桃什么品种好| 久久久欧美国产精品| 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 汤姆久久久久久久影院中文字幕 | 日产精品乱码卡一卡2卡三| 淫秽高清视频在线观看| 能在线免费观看的黄片| 内射极品少妇av片p| 黄片无遮挡物在线观看| 亚洲av一区综合| 国产精品一二三区在线看| 国产老妇女一区| 一级二级三级毛片免费看| 男女那种视频在线观看| 高清日韩中文字幕在线| 少妇熟女欧美另类| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 免费搜索国产男女视频| 欧美+日韩+精品| 亚洲18禁久久av| 国产91av在线免费观看| 亚洲成人中文字幕在线播放| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 综合色av麻豆| 亚洲国产精品久久男人天堂| 三级国产精品欧美在线观看| 九九热线精品视视频播放| 免费黄网站久久成人精品| 夫妻性生交免费视频一级片| 亚洲av福利一区| 秋霞在线观看毛片| 在线观看av片永久免费下载| 1024手机看黄色片| 国产午夜福利久久久久久| 亚洲高清免费不卡视频| 国产精品.久久久| 一级二级三级毛片免费看| 秋霞伦理黄片| 一边亲一边摸免费视频| 级片在线观看| 国产精品一及| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 亚洲精品成人久久久久久| 一级黄片播放器| 三级经典国产精品| 狠狠狠狠99中文字幕| 日日摸夜夜添夜夜添av毛片| 中文字幕熟女人妻在线| 国产亚洲精品av在线| 精品久久国产蜜桃| 一级爰片在线观看| 高清日韩中文字幕在线| 国产av一区在线观看免费| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 黄色日韩在线| 精品久久久久久久末码| 老司机影院毛片| 最近中文字幕高清免费大全6| 欧美日本视频| 最近视频中文字幕2019在线8| 高清在线视频一区二区三区 | 99热6这里只有精品| 国产精品久久久久久久电影| 99久久精品国产国产毛片| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美激情在线99| 赤兔流量卡办理| 亚洲av福利一区| 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久久久精品久久久久真实原创| 中文字幕制服av| 人人妻人人澡欧美一区二区| a级毛色黄片| 午夜日本视频在线| 午夜激情福利司机影院| 亚洲精品久久久久久婷婷小说 | 日本免费在线观看一区| 国产亚洲精品久久久com| 波野结衣二区三区在线| 最后的刺客免费高清国语| 国语自产精品视频在线第100页| 两个人视频免费观看高清| 日韩在线高清观看一区二区三区| 亚洲最大成人av| 看黄色毛片网站| 国产精品三级大全| 99久久精品一区二区三区| 精品午夜福利在线看| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 日韩制服骚丝袜av| 日韩欧美国产在线观看| 日韩三级伦理在线观看| 国产精品永久免费网站| 日本午夜av视频| 韩国av在线不卡| 男人舔奶头视频| 精品人妻熟女av久视频| 国产三级中文精品| 色视频www国产| 日本五十路高清| 一级黄片播放器| 神马国产精品三级电影在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲精品,欧美精品| 久久久久性生活片| 国产三级在线视频| 又爽又黄无遮挡网站| 亚洲欧美日韩无卡精品| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产极品天堂在线| 成人鲁丝片一二三区免费| 亚洲自拍偷在线| 成人二区视频| 欧美bdsm另类| 国产在视频线在精品| 久久99热这里只有精品18| 亚洲国产精品久久男人天堂| 色吧在线观看| 国产色婷婷99| 国产精品日韩av在线免费观看| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 国产亚洲最大av| 亚洲欧美成人精品一区二区| 亚洲av一区综合| 一个人看视频在线观看www免费| 偷拍熟女少妇极品色| 久久久久久久久久成人| 一夜夜www| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 男女视频在线观看网站免费| 成人亚洲欧美一区二区av| 好男人视频免费观看在线| 波野结衣二区三区在线| 亚洲最大成人手机在线| 久久久亚洲精品成人影院| 三级毛片av免费| 日本五十路高清| 又爽又黄无遮挡网站| 日韩中字成人| 级片在线观看| 高清av免费在线| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 天堂√8在线中文| 99久久精品一区二区三区| 国产视频首页在线观看| 麻豆成人av视频| av在线播放精品| 免费无遮挡裸体视频| 六月丁香七月| 日本黄大片高清| 熟女人妻精品中文字幕| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲国产成人一精品久久久| 国产私拍福利视频在线观看| 联通29元200g的流量卡| av在线天堂中文字幕| 欧美激情国产日韩精品一区| 欧美成人a在线观看| 国产av码专区亚洲av| 美女cb高潮喷水在线观看| 两个人的视频大全免费| 水蜜桃什么品种好| 日本五十路高清| 亚洲精品456在线播放app| 在线观看一区二区三区| 高清在线视频一区二区三区 | 久久久国产成人精品二区| 91av网一区二区| 亚洲人成网站在线播| 亚洲av成人精品一二三区| 精品人妻一区二区三区麻豆| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 亚洲国产欧美人成| 久久久久免费精品人妻一区二区| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产精品1区2区在线观看.| 春色校园在线视频观看| 欧美精品一区二区大全| 国产精品国产三级国产专区5o | 99热这里只有是精品50| АⅤ资源中文在线天堂| 赤兔流量卡办理| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 久久鲁丝午夜福利片| 91精品伊人久久大香线蕉| 日本免费在线观看一区| 精品人妻熟女av久视频| 亚洲欧美精品专区久久| 久热久热在线精品观看| www.色视频.com| 免费观看精品视频网站| 激情 狠狠 欧美| 成人高潮视频无遮挡免费网站| av国产久精品久网站免费入址| 永久网站在线| 免费黄色在线免费观看| 哪个播放器可以免费观看大片| 亚洲精品一区蜜桃| 长腿黑丝高跟| 亚洲成av人片在线播放无| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | 最新中文字幕久久久久| 丝袜喷水一区| 成年女人永久免费观看视频| 亚洲,欧美,日韩| 91久久精品国产一区二区成人| 欧美成人精品欧美一级黄| 在线观看一区二区三区| 国产成人a区在线观看| 国产男人的电影天堂91| av在线亚洲专区| av卡一久久| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 国产美女午夜福利| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国产日韩欧美在线精品| 久久综合国产亚洲精品| 欧美日韩综合久久久久久| 爱豆传媒免费全集在线观看| 男女那种视频在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 少妇高潮的动态图| 亚洲欧美日韩高清专用| 精品人妻视频免费看| 中文在线观看免费www的网站| 亚洲国产欧美人成| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 禁无遮挡网站| 欧美日本亚洲视频在线播放| 级片在线观看| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 色综合色国产| 在线免费十八禁| 国产 一区精品| 亚洲精品一区蜜桃| 久久精品综合一区二区三区| 伦理电影大哥的女人| 在现免费观看毛片| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 直男gayav资源| 亚洲国产欧美人成| 欧美不卡视频在线免费观看| 国产淫片久久久久久久久| 国产亚洲5aaaaa淫片| 欧美成人午夜免费资源| 高清av免费在线| 国产伦一二天堂av在线观看| 亚洲av一区综合| 欧美变态另类bdsm刘玥| 色播亚洲综合网| av在线蜜桃| 国产真实乱freesex| 欧美一区二区精品小视频在线| 久99久视频精品免费| 国产一区二区在线观看日韩| 联通29元200g的流量卡| av视频在线观看入口| 国产精品一区二区性色av| 国产单亲对白刺激| 五月玫瑰六月丁香| 不卡视频在线观看欧美| 久久久久网色| 少妇丰满av| 成人欧美大片| 男女视频在线观看网站免费| 男女啪啪激烈高潮av片| 别揉我奶头 嗯啊视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 亚洲精品aⅴ在线观看| 女的被弄到高潮叫床怎么办| 高清av免费在线| 国产毛片a区久久久久| 日韩亚洲欧美综合| 日本午夜av视频| 青春草视频在线免费观看| 一区二区三区四区激情视频| 国产高潮美女av| 欧美另类亚洲清纯唯美| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲成av人片在线播放无| 丰满少妇做爰视频| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 色尼玛亚洲综合影院| 久久久久久大精品| 欧美最新免费一区二区三区| 人妻系列 视频| 丰满人妻一区二区三区视频av| 亚洲性久久影院| 男插女下体视频免费在线播放| 亚洲欧美精品专区久久| 精品久久久噜噜| 欧美性感艳星| 你懂的网址亚洲精品在线观看 | www.色视频.com| 在线播放无遮挡| 97热精品久久久久久| 免费看a级黄色片| 十八禁国产超污无遮挡网站| 搡老妇女老女人老熟妇| 三级国产精品欧美在线观看| 欧美另类亚洲清纯唯美| 久久久久久大精品| 精品国产露脸久久av麻豆 | 亚洲天堂国产精品一区在线| 久久综合国产亚洲精品| 身体一侧抽搐| 极品教师在线视频| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 国产精品.久久久| 精品无人区乱码1区二区| 久久久久久伊人网av| 91狼人影院| 老司机影院成人| 午夜a级毛片| 国产午夜精品一二区理论片| 最后的刺客免费高清国语| 村上凉子中文字幕在线| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 免费搜索国产男女视频| 2022亚洲国产成人精品| 一级爰片在线观看| 69av精品久久久久久| 中文字幕av成人在线电影| 天堂影院成人在线观看| 日韩成人av中文字幕在线观看| 日韩欧美 国产精品| 成年av动漫网址| 乱人视频在线观看| av.在线天堂| 午夜精品国产一区二区电影 | 欧美日韩在线观看h| 精品久久久噜噜| av卡一久久| 国产精品福利在线免费观看| 啦啦啦韩国在线观看视频| 天天躁日日操中文字幕| 国产精品国产三级专区第一集| 天堂网av新在线| 天天躁日日操中文字幕| 亚洲乱码一区二区免费版| 午夜精品一区二区三区免费看| 国产成人a∨麻豆精品| 久久99蜜桃精品久久| 欧美潮喷喷水| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 亚洲精品日韩av片在线观看| 久久这里有精品视频免费| 亚洲精品影视一区二区三区av| 亚洲自拍偷在线| 麻豆一二三区av精品| 亚洲精品国产av成人精品| 看非洲黑人一级黄片|