• <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 ?

    基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的發(fā)電柴油機(jī)故障診斷

    2022-08-31 07:03:16胡繼敏羅梅杰
    船電技術(shù) 2022年9期
    關(guān)鍵詞:編碼器故障診斷標(biāo)簽

    胡繼敏,羅梅杰

    基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的發(fā)電柴油機(jī)故障診斷

    胡繼敏1,羅梅杰2

    (1. 海裝駐上海地區(qū)第一軍事代表室,上海,201913;2. 海軍研究院,上海,200030)

    針對(duì)采集的船舶發(fā)電柴油機(jī)有標(biāo)簽狀態(tài)數(shù)據(jù)集為小樣本而造成的分類精度較低的問題,本文提出了一種新型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架用于機(jī)電設(shè)備的故障診斷,挖掘無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中的特征信息,以提高模型的分類能力。首先,通過KNN算法,將采集到的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集劃分為正類樣本和負(fù)類樣本,并通過添加噪聲的方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),以此構(gòu)造自監(jiān)督任務(wù)。然后,設(shè)計(jì)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器,根據(jù)正類、負(fù)類的偽標(biāo)簽,來提取無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的監(jiān)督信息。最后,基于小樣本的標(biāo)簽數(shù)據(jù),通過編碼器得到新的特征表征,對(duì)分類模型進(jìn)行參數(shù)微調(diào),提高模型精度。船舶柴油發(fā)電機(jī)故障實(shí)驗(yàn)證明,該自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架下的分類模型的準(zhǔn)確率、精確率和召回率均高于直接用小樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)訓(xùn)練的分類模型。

    船舶機(jī)電設(shè)備 小樣本數(shù)據(jù)集 自監(jiān)督學(xué)習(xí) 故障診斷

    0 引言

    船舶機(jī)電設(shè)備長時(shí)間在惡劣的環(huán)境下工作,運(yùn)行工況復(fù)雜與設(shè)備頻繁操作,極易發(fā)生故障。為保障其安全運(yùn)行,需對(duì)機(jī)艙機(jī)電設(shè)備進(jìn)行故障監(jiān)測與診斷,以保證船舶運(yùn)行安全運(yùn)行。目前,根據(jù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供的機(jī)電設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷主要依靠操作人員的專業(yè)知識(shí)進(jìn)行判斷,主觀性較大,且要求豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。但機(jī)艙機(jī)電設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、種類繁多,僅靠專家經(jīng)驗(yàn)難以對(duì)復(fù)雜的狀態(tài)進(jìn)行判斷。隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷技術(shù)得到了廣泛研究。基于系統(tǒng)采集的大量設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù),挖掘數(shù)據(jù)中存在的設(shè)備狀態(tài)信息與特征,建立基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷模型,可實(shí)時(shí)進(jìn)行機(jī)電設(shè)備的故障診斷。

    近年來,基于采集的大規(guī)模工業(yè)數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)理論在機(jī)電設(shè)備的故障診斷研究中取得了廣泛的應(yīng)用。王瑞涵等人[1]引入孤立森林模型實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶柴油機(jī)異常狀態(tài)的監(jiān)測。吉哲等人[2]通過采集的艦船機(jī)電設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)對(duì)常見的故障進(jìn)行智能診斷。Yu等[3]利用開集故障診斷方法,提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練集和測試集分布不一致情況下的狀態(tài)分類。然而上述的基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷模型是一種監(jiān)督學(xué)習(xí),該模型的良好性能需要足夠多的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集,在小樣本數(shù)據(jù)情況下,該模型的性能會(huì)大大地降低。針對(duì)船舶數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù),對(duì)各狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)簽需要人工參與和專業(yè)知識(shí),耗時(shí)耗力,代價(jià)昂貴,難以擴(kuò)大有標(biāo)簽數(shù)據(jù)規(guī)模。因此,采集的狀態(tài)信息數(shù)據(jù)中未標(biāo)記的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)集。目前針對(duì)采集的小樣本有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練主要基于數(shù)據(jù)增強(qiáng),基于元學(xué)習(xí)、基于遷移學(xué)習(xí)及混合方法[4]。劉云鵬等人[5]為解決非均衡數(shù)據(jù)集對(duì)自適應(yīng)算法的影響,提出一種結(jié)合AdaBoost和代價(jià)敏感的Adacost算法,提高了非均衡數(shù)據(jù)集下診斷模型的故障識(shí)別能力。Chen等人[6]利用混合采樣方法對(duì)隨機(jī)森林中的子模型提供均衡數(shù)據(jù)集,提高了隨機(jī)森林處理不平衡數(shù)據(jù)集的故障診斷的穩(wěn)定性和高效性。許自強(qiáng)等人[7]利用Wasserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生更多的故障樣本,實(shí)現(xiàn)樣本庫的類別均衡化目標(biāo),實(shí)現(xiàn)對(duì)電力變壓器的故障樣本增強(qiáng)。

    但是,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法只能緩解而不能根本解決小樣本有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集。通過生成樣本數(shù)量來擴(kuò)大訓(xùn)練集,由于先驗(yàn)知識(shí)的不完美,生成的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的差異會(huì)導(dǎo)致概念偏移[8]。同時(shí),如果生成模型訓(xùn)練過好,生成數(shù)據(jù)嚴(yán)格遵循了原小樣本數(shù)據(jù)集的分布,缺失了樣本的多樣性。如果能夠利用大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的信息,對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,進(jìn)而通過少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào),最終實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類,是一種新思路[9]。因此,本文設(shè)計(jì)一種新型的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架用于船舶機(jī)電設(shè)備的故障診斷,解決由標(biāo)簽數(shù)據(jù)量過少導(dǎo)致分類模型中大量參數(shù)難以擬合的問題。利用數(shù)據(jù)系統(tǒng)采集的大量無標(biāo)簽數(shù)據(jù),設(shè)置合適的輔助任務(wù),從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中構(gòu)建標(biāo)簽信息,從而訓(xùn)練一個(gè)能夠提取數(shù)據(jù)中狀態(tài)信息的編碼器,通過該編碼器為最終的分類任務(wù)提供信息,最終通過標(biāo)簽數(shù)據(jù)對(duì)分類器參數(shù)進(jìn)行微調(diào),解決標(biāo)簽數(shù)據(jù)規(guī)模較少的問題,實(shí)現(xiàn)基于小樣本的船舶機(jī)電設(shè)備故障診斷。本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架主要貢獻(xiàn)如下:

    1)引入KNN算法,通過無監(jiān)督學(xué)習(xí),挖掘無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)信息,構(gòu)建標(biāo)簽信息,將無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集劃分為正類樣本與負(fù)類樣本,為接下來的自監(jiān)督學(xué)習(xí)提供標(biāo)簽信息。

    2)通過增加添加噪聲的方式對(duì)原數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),設(shè)計(jì)一個(gè)多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器,充分挖掘無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息,實(shí)現(xiàn)在正、負(fù)類標(biāo)簽下的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)信息的對(duì)齊。

    3)將標(biāo)簽數(shù)據(jù)集輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼中,得到信息重表征,用新的特征向量訓(xùn)練隨機(jī)森林分類器,進(jìn)行參數(shù)微調(diào),最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類。

    1 自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架

    圖1 信號(hào)重表征

    1)正類、負(fù)類樣本構(gòu)造

    2)信息重表征

    3)損失函數(shù)設(shè)計(jì)

    編碼器通過構(gòu)造的正、負(fù)類樣本進(jìn)行訓(xùn)練。本文通過余弦相似度來表示同類數(shù)據(jù)增強(qiáng)后樣本的相似度,公式為:

    同理,根據(jù)余弦相似度可以得到異類樣本的相似性,公式為:

    編碼器是通過最大化同類樣本的相似性,最小化異類樣本的相似性進(jìn)行訓(xùn)練的。

    2 基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的柴油機(jī)故障診斷流程

    步驟1,通過無監(jiān)督學(xué)習(xí),將無標(biāo)簽樣本分為正類、負(fù)類樣本。采用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)為K最臨近算法(K-Nearest Neighbor,KNN),通過計(jì)算不同樣本間的距離,來尋找每個(gè)樣本的鄰近樣本。本文中,的取值為2,計(jì)算公式為:

    圖2 基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的故障診斷

    3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    3.1 數(shù)據(jù)描述

    實(shí)驗(yàn)對(duì)象為船用R6105AZLD型柴油發(fā)電機(jī)組[10]。采樣頻率為4 kHz,柴油機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,以1 600個(gè)點(diǎn)為一個(gè)采樣周期。實(shí)驗(yàn)共采集了五種狀態(tài)數(shù)據(jù),包括四種故障工況數(shù)據(jù)和一種正常工況數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述如表1所示。實(shí)驗(yàn)采集的振動(dòng)信號(hào)時(shí)域波形如圖3所示。

    表1 五種振動(dòng)信號(hào)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

    3.2 編碼器參數(shù)設(shè)置

    本文編碼器選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為兩層卷積層,兩層池化層,一層全連接層。池化層的操作為最大池化,卷積層中的激活函數(shù)為ReLu,優(yōu)化器為Adam。經(jīng)反復(fù)實(shí)驗(yàn),確定該編碼器的迭代次數(shù)與學(xué)習(xí)率,最終迭代次數(shù)為200次,學(xué)習(xí)率為0.01。具體參數(shù)如表2所示:

    表2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)設(shè)置

    3.3 性能分析

    本文所提出的基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的柴油發(fā)電機(jī)故障診斷框架中分類器選擇的是隨機(jī)森林模型。隨機(jī)森林模型通過組合多個(gè)決策樹模型,來提高模型的分類精度和泛化能力。在隨機(jī)森林模型中,通過Bagging法,在原始數(shù)據(jù)集中有放回的對(duì)新樣本進(jìn)行分類,再用多數(shù)投票或者對(duì)輸出求均值的方法統(tǒng)計(jì)所有分類器的分類結(jié)果,結(jié)果最高的類別即為最終標(biāo)簽。這種隨機(jī)性導(dǎo)致隨機(jī)森林的偏差會(huì)有稍微的增加(相比于單一決策樹),但是由于隨機(jī)森林的“平均”特性,會(huì)使得它的方差減小,而且方差的減小補(bǔ)償了偏差的增大,因此總體而言是對(duì)故障模型更好的處理。

    將設(shè)計(jì)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架與其他分類算法進(jìn)行對(duì)比,對(duì)比算法為支持向量機(jī)(Support vector machine, SVM),決策樹(Decision Tree),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN),隨機(jī)森林(Random Forest,RF),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network, RNN)。除本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架外,其他的模型均采有有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)如3.1節(jié)所描述。使用四個(gè)常見的評(píng)價(jià)指標(biāo):準(zhǔn)確率(Accuracy)、精準(zhǔn)率(Precision)、以及召回率(Recall)對(duì)各個(gè)算法的性能進(jìn)行分析,公式如下:

    式中,True Positive(真正,)表示將正類預(yù)測為正類的數(shù)目、True Negative(真負(fù),)表示將負(fù)類預(yù)測為負(fù)類的數(shù)目、False Positive(假正,)表示將負(fù)類預(yù)測為正類的數(shù)目、False Negative(假負(fù),)表示將正類預(yù)測為負(fù)類的數(shù)目。

    本文中,訓(xùn)練?測試重復(fù)實(shí)驗(yàn) 30 次,最終以平均準(zhǔn)確率、平均精確率和平均召回率作為模型的性能指標(biāo),以降低隨機(jī)性對(duì)分類模型的干擾。表10表示各個(gè)分類模型的性能。SVM模型然在解決小樣本、非線性的數(shù)據(jù)分類問題中具有優(yōu)勢,但是在本文研究的船舶柴油發(fā)電機(jī)故障診斷中,效果較差,分類準(zhǔn)確率僅僅為48.27%,這是由于本文采集的柴油機(jī)振動(dòng)信號(hào)緯度較高,超高緯度數(shù)據(jù)在對(duì)SVM模型訓(xùn)練時(shí),參數(shù)不能得到最優(yōu)解,因此分類效果最差。DT模型作為弱分類器,在這次的故障診斷任務(wù)中效果同樣較差,各性能指標(biāo)均達(dá)不到50%。RF模型的分類效果要好于SVM模型、DT模型和BPNN模型,這是由于RF模型是集成學(xué)習(xí)模型,通過集成多個(gè)決策樹模型來訓(xùn)練得到一個(gè)性能更高的強(qiáng)分類模型,其準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率和召回率可以分別到達(dá)81.78%、82.72%和81.62%。針對(duì)振動(dòng)信號(hào)這種高緯數(shù)據(jù),深度學(xué)習(xí)發(fā)揮了比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型更加的性能。CNN模型和RNN模型可以達(dá)到85%以上的準(zhǔn)確率,性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,其中,CNN模型性能要優(yōu)于RNN模型,其準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)率和召回率可到達(dá)87.12%、88.79%和89.01%。但是,由于本文柴油機(jī)發(fā)電機(jī)的標(biāo)簽數(shù)據(jù)集樣本過少,通過小樣本數(shù)據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練,而深度學(xué)習(xí)模型需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu),因此模型訓(xùn)練效果較差,不能對(duì)柴油發(fā)電機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行精確識(shí)別。本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架,通過設(shè)計(jì)的卷機(jī)神將網(wǎng)絡(luò)編碼器,對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,再對(duì)隨機(jī)森林分類器進(jìn)行訓(xùn)練。該模型的比單一的隨機(jī)森林分類器的性能提高眾多,各性能指標(biāo)均提高了超過了10%。同時(shí),該自監(jiān)督學(xué)習(xí)模型對(duì)比深度學(xué)習(xí)模型也有了一定的性能提升,通過采集的無監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練編碼器,進(jìn)而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息重表征,大大減少了有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集數(shù)量的需要,彌補(bǔ)了深度學(xué)習(xí)模型需要大量數(shù)據(jù)集數(shù)量的弊端,最終的準(zhǔn)確率,精準(zhǔn)率和召回率可達(dá)到93.15%,93.29%和92.68%,各個(gè)模型性能指標(biāo)如表3所示。

    表3 不同分類模型的性能指標(biāo)

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架性能,通過改變不同訓(xùn)練集樣本數(shù)量,來分析各個(gè)模型的分類準(zhǔn)確率。不同訓(xùn)練樣本數(shù)量下的各模型準(zhǔn)確率如圖4所示。SVM模型和DT模型隨著訓(xùn)練樣本數(shù)量的增多,其性能并沒有明顯的提升。但是隨著訓(xùn)練樣本的增多,BPNN、RF、CNN、RNN等模型的性能均有一定程度的提高。其中,BPNN模型性能提升最為明顯,由60.39%提升至78.32%。本文使用的CNN模型和RNN模型在訓(xùn)練樣本數(shù)量達(dá)到250后,其性能也有了明顯的提升,分別可達(dá)到93.96%和94.91%。該實(shí)驗(yàn)證明,有標(biāo)簽數(shù)據(jù)樣本數(shù)量的增多,可以極大程度上提升分類模型的性能。本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架,在有標(biāo)簽訓(xùn)練樣本數(shù)量增多后,其性能也有了一定程度的提高。當(dāng)訓(xùn)練樣本達(dá)到300時(shí),其分類準(zhǔn)確率可達(dá)到96.83%。

    圖4 不同訓(xùn)練樣本數(shù)量下的分類模型準(zhǔn)確率

    4 結(jié)論

    針對(duì)船舶柴油發(fā)電機(jī)采集的狀態(tài)數(shù)據(jù)大多數(shù)為無標(biāo)簽數(shù)據(jù),有標(biāo)簽數(shù)據(jù)僅僅是小樣本數(shù)據(jù)的問題,提出了基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架的船舶柴油發(fā)電機(jī)故障診斷,將采集到的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)集和無監(jiān)督數(shù)據(jù)集對(duì)分類模型進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。通過設(shè)計(jì)輔助任務(wù)標(biāo)簽,挖掘無標(biāo)簽數(shù)據(jù)樣本中的特征表征作為監(jiān)督信息,從而提高模型的特征提取能力。實(shí)驗(yàn)證明,在采集的柴油機(jī)發(fā)電機(jī)狀態(tài)數(shù)據(jù)大量是無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集的情況下,本文提出的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架可提升分類模型的性能,模型具有更高的準(zhǔn)確率,精確率和召回率,減少了對(duì)標(biāo)簽數(shù)據(jù)依賴。研究具有較強(qiáng)工程應(yīng)用價(jià)值。

    [1] 王瑞涵, 陳輝, 管聰, 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的船舶機(jī)艙設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測方法[J]. 中國艦船研究, 2021, 16(01): 158-167.

    [2] 吉哲, 張松濤, 代春明. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的艦船機(jī)電裝備故障診斷[J]. 船電技術(shù), 2022, 42(2): 4.

    [3] Yu X, Zhao Z, Zhang X, 等. Deep-learning-based open set fault diagnosis by extreme value theory[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2022, 18(1): 185-196.

    [4] 史家輝, 郝小慧, 李雁妮. 一種高效的自監(jiān)督元遷移小樣本學(xué)習(xí)算法[J]. 西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào), 2021, 48(6): 9.

    [5] 劉云鵬, 和家慧, 許自強(qiáng), 劉一瑾, 王權(quán), 楊寧, 韓帥, 結(jié)合AdaBoost和代價(jià)敏感的變壓器故障診斷方法[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版): 1-9.

    [6] Chen H, Jiang B, Lu N. A newly robust fault detection and diagnosis method for high-speed trains[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019, 20(6): 2198-2208.

    [7] 劉云鵬, 許自強(qiáng), 和家慧, 王權(quán), 高樹國, 趙軍. 基于條件式Wasserstein生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的電力變壓器故障樣本增強(qiáng)技術(shù)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2020(04 vo 44): 1505-1513.

    [8] 吳蘭, 王涵, 李斌全, 等. 基于自監(jiān)督任務(wù)的多源無監(jiān)督域適應(yīng)法[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報(bào): 工學(xué)版, 2022, 56(4): 10.

    [9] Chen T, Kornblith S, norouzi M, 等. A simple framework for contrastive learning of visual representations[M]. ArXiv, 2020[2022-06-01].

    [10] 王瑞涵, 陳輝, 管聰. 隨機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)燃機(jī)健康監(jiān)測方法研究[J]. 振動(dòng)工程學(xué)報(bào), 2021, 34(04): 849-860.

    Research on the fault diagnosis of the marine diesel generator based on self-supervised learning framework

    Hu Jimin1, Luo Meijie2

    (1. No. 1 Military Representative Office of the Navy in Shanghai District, Shanghai, 201913,China; 2. Naval research Institute, Shanghai, 200030, China)

    U672

    A

    1003-4862(2022)09-0019-06

    2022-06-03

    胡繼敏(1985-),男,博士研究生,工程師。研究方向:艦船動(dòng)力系統(tǒng)保障技術(shù)。E-mail: hujimin85111@163.com

    猜你喜歡
    編碼器故障診斷標(biāo)簽
    無懼標(biāo)簽 Alfa Romeo Giulia 200HP
    車迷(2018年11期)2018-08-30 03:20:32
    基于FPGA的同步機(jī)軸角編碼器
    不害怕撕掉標(biāo)簽的人,都活出了真正的漂亮
    海峽姐妹(2018年3期)2018-05-09 08:21:02
    基于PRBS檢測的8B/IOB編碼器設(shè)計(jì)
    標(biāo)簽化傷害了誰
    JESD204B接口協(xié)議中的8B10B編碼器設(shè)計(jì)
    電子器件(2015年5期)2015-12-29 08:42:24
    因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
    基于多進(jìn)制查詢樹的多標(biāo)簽識(shí)別方法
    多總線式光電編碼器的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
    基于LCD和排列熵的滾動(dòng)軸承故障診斷
    久久久国产一区二区| 好男人在线观看高清免费视频| 久久精品国产亚洲网站| 亚洲三级黄色毛片| 久久久久国产网址| 国产精品福利在线免费观看| 国产精品三级大全| 卡戴珊不雅视频在线播放| 免费黄色在线免费观看| videos熟女内射| 一个人看视频在线观看www免费| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 亚州av有码| 欧美zozozo另类| a级毛色黄片| 日韩一区二区视频免费看| 欧美日韩综合久久久久久| 国产一区二区在线观看日韩| 91精品伊人久久大香线蕉| 久久精品国产亚洲网站| 内射极品少妇av片p| 日本熟妇午夜| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 免费看a级黄色片| 黄片wwwwww| 欧美一区二区亚洲| 国产精品国产三级国产专区5o| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 免费观看在线日韩| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 美女内射精品一级片tv| 欧美高清性xxxxhd video| 欧美+日韩+精品| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产精品国产三级专区第一集| 精品国产一区二区三区久久久樱花 | 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 99久久精品国产国产毛片| 男人狂女人下面高潮的视频| 午夜免费观看性视频| 亚洲成色77777| 国产av码专区亚洲av| 国产一区二区三区av在线| www.色视频.com| 欧美另类一区| 国产黄片视频在线免费观看| 毛片一级片免费看久久久久| 在线 av 中文字幕| 国产精品伦人一区二区| 国产乱人偷精品视频| 中文字幕久久专区| 亚洲最大成人中文| 国产一级毛片七仙女欲春2| 亚洲乱码一区二区免费版| 国产精品av视频在线免费观看| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 亚洲国产精品成人综合色| av卡一久久| 水蜜桃什么品种好| 国产亚洲av嫩草精品影院| 亚洲av电影不卡..在线观看| 欧美日韩综合久久久久久| 日韩欧美精品v在线| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 在线 av 中文字幕| 在线观看人妻少妇| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 99久久精品热视频| 99九九线精品视频在线观看视频| 国产麻豆成人av免费视频| 国产精品伦人一区二区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 不卡视频在线观看欧美| 女人久久www免费人成看片| 日韩国内少妇激情av| 极品教师在线视频| 高清欧美精品videossex| 日日撸夜夜添| 日韩av在线免费看完整版不卡| 日韩精品青青久久久久久| 男女国产视频网站| 人妻少妇偷人精品九色| 国产伦精品一区二区三区四那| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 日韩强制内射视频| 日韩亚洲欧美综合| 久久久a久久爽久久v久久| 亚洲最大成人中文| 3wmmmm亚洲av在线观看| 搡老妇女老女人老熟妇| 欧美xxxx性猛交bbbb| 小蜜桃在线观看免费完整版高清| 男女啪啪激烈高潮av片| 亚洲伊人久久精品综合| 大香蕉97超碰在线| 真实男女啪啪啪动态图| 精品熟女少妇av免费看| 精品一区在线观看国产| 禁无遮挡网站| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 最近最新中文字幕免费大全7| 一个人免费在线观看电影| 韩国高清视频一区二区三区| 免费看不卡的av| 身体一侧抽搐| 精品久久久久久电影网| 亚洲综合精品二区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 国产成人freesex在线| 精品人妻视频免费看| a级毛片免费高清观看在线播放| 一本久久精品| 极品少妇高潮喷水抽搐| 国产极品天堂在线| 欧美一区二区亚洲| 99热这里只有是精品在线观看| 可以在线观看毛片的网站| 精品不卡国产一区二区三区| 久久久久久伊人网av| 成人午夜高清在线视频| 国产单亲对白刺激| 高清午夜精品一区二区三区| av又黄又爽大尺度在线免费看| 一个人观看的视频www高清免费观看| 久久精品久久久久久久性| 秋霞伦理黄片| 国产午夜福利久久久久久| 大香蕉久久网| 国产爱豆传媒在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 3wmmmm亚洲av在线观看| 日韩欧美三级三区| 精品午夜福利在线看| 免费电影在线观看免费观看| 亚洲av男天堂| 99久久中文字幕三级久久日本| xxx大片免费视频| a级毛片免费高清观看在线播放| 18禁在线播放成人免费| 国产精品久久视频播放| 精品欧美国产一区二区三| 国产片特级美女逼逼视频| 免费在线观看成人毛片| 国产v大片淫在线免费观看| 亚洲国产精品国产精品| 一级av片app| 如何舔出高潮| 精品久久久噜噜| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 国产高清三级在线| 亚洲丝袜综合中文字幕| 青春草视频在线免费观看| 18+在线观看网站| 不卡视频在线观看欧美| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 成年av动漫网址| av在线老鸭窝| 亚洲人成网站在线观看播放| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 少妇高潮的动态图| 国产一区二区三区综合在线观看 | 91久久精品电影网| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 日韩av不卡免费在线播放| 国产极品天堂在线| 国产不卡一卡二| 97超视频在线观看视频| 夫妻午夜视频| 偷拍熟女少妇极品色| 精品人妻熟女av久视频| 国产伦理片在线播放av一区| 街头女战士在线观看网站| 亚洲怡红院男人天堂| 国产成人精品婷婷| xxx大片免费视频| 91久久精品国产一区二区三区| 亚洲精品久久午夜乱码| 免费大片18禁| 久久韩国三级中文字幕| 国产亚洲av嫩草精品影院| 三级毛片av免费| 亚洲精品456在线播放app| 国产中年淑女户外野战色| 亚洲精品456在线播放app| 国产色爽女视频免费观看| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 91狼人影院| 2022亚洲国产成人精品| 国产精品一及| 一本一本综合久久| 岛国毛片在线播放| 免费电影在线观看免费观看| 精品欧美国产一区二区三| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 美女国产视频在线观看| 天天躁日日操中文字幕| 日韩欧美国产在线观看| 国产女主播在线喷水免费视频网站 | 久久久色成人| 国产又色又爽无遮挡免| 只有这里有精品99| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 国产淫片久久久久久久久| 亚洲av不卡在线观看| 春色校园在线视频观看| 乱系列少妇在线播放| 麻豆av噜噜一区二区三区| 可以在线观看毛片的网站| 男女边摸边吃奶| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 日韩一区二区三区影片| 人妻制服诱惑在线中文字幕| 高清日韩中文字幕在线| 亚洲最大成人手机在线| 男人狂女人下面高潮的视频| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产高清三级在线| 精品国内亚洲2022精品成人| 精品酒店卫生间| 我的老师免费观看完整版| 91av网一区二区| 99久久精品热视频| 九色成人免费人妻av| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 亚洲国产精品成人久久小说| 极品教师在线视频| 国产在视频线在精品| 赤兔流量卡办理| 欧美日韩综合久久久久久| 亚洲精品成人久久久久久| 久久久精品94久久精品| 国产人妻一区二区三区在| 天堂网av新在线| 边亲边吃奶的免费视频| 床上黄色一级片| 国产精品熟女久久久久浪| 18禁动态无遮挡网站| 国产成人a区在线观看| av在线亚洲专区| 网址你懂的国产日韩在线| 神马国产精品三级电影在线观看| 少妇被粗大猛烈的视频| 日韩av免费高清视频| 91在线精品国自产拍蜜月| 久久久久精品性色| 久热久热在线精品观看| 少妇的逼水好多| 亚洲经典国产精华液单| freevideosex欧美| 日韩一区二区视频免费看| 天堂网av新在线| 男的添女的下面高潮视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 亚洲欧洲日产国产| 日韩av在线大香蕉| 日韩av在线大香蕉| 一个人免费在线观看电影| 男插女下体视频免费在线播放| 麻豆av噜噜一区二区三区| 日韩视频在线欧美| 国产精品1区2区在线观看.| 亚洲av中文av极速乱| 少妇被粗大猛烈的视频| 免费电影在线观看免费观看| 搡老乐熟女国产| 久久韩国三级中文字幕| 久久久久性生活片| 国产高清三级在线| 欧美日本视频| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 亚洲精品色激情综合| 最近视频中文字幕2019在线8| 最后的刺客免费高清国语| 蜜桃亚洲精品一区二区三区| 欧美97在线视频| 日韩在线高清观看一区二区三区| 我的老师免费观看完整版| 26uuu在线亚洲综合色| 久久久国产一区二区| 97热精品久久久久久| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 老师上课跳d突然被开到最大视频| 91久久精品电影网| 两个人视频免费观看高清| 别揉我奶头 嗯啊视频| 国产熟女欧美一区二区| 一级毛片我不卡| 可以在线观看毛片的网站| av播播在线观看一区| 色播亚洲综合网| 国产综合懂色| 热99在线观看视频| 99久国产av精品国产电影| 免费看不卡的av| 亚洲精品日韩av片在线观看| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 人人妻人人看人人澡| 精华霜和精华液先用哪个| 99久久精品国产国产毛片| 可以在线观看毛片的网站| 国产精品无大码| 国产精品久久视频播放| 日韩成人伦理影院| 午夜激情久久久久久久| 国产老妇伦熟女老妇高清| 欧美 日韩 精品 国产| 91精品一卡2卡3卡4卡| 99视频精品全部免费 在线| 少妇人妻一区二区三区视频| 欧美精品国产亚洲| 日本av手机在线免费观看| 99热6这里只有精品| 日韩一区二区视频免费看| 国产熟女欧美一区二区| 中文欧美无线码| 97在线视频观看| 大香蕉97超碰在线| 亚洲美女搞黄在线观看| 最近手机中文字幕大全| 特大巨黑吊av在线直播| 尾随美女入室| 亚洲欧美精品自产自拍| 五月伊人婷婷丁香| 久久国产乱子免费精品| 麻豆国产97在线/欧美| 丰满少妇做爰视频| 嘟嘟电影网在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 日产精品乱码卡一卡2卡三| 国产精品久久久久久av不卡| 日韩一区二区视频免费看| 最新中文字幕久久久久| av女优亚洲男人天堂| 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲av福利一区| 免费看日本二区| av.在线天堂| 日本av手机在线免费观看| 精品久久久噜噜| av国产免费在线观看| 日韩亚洲欧美综合| 天天一区二区日本电影三级| 一级片'在线观看视频| a级毛色黄片| 熟妇人妻不卡中文字幕| 麻豆久久精品国产亚洲av| 日本爱情动作片www.在线观看| 观看免费一级毛片| 国产精品1区2区在线观看.| 国产成人福利小说| 亚洲精品成人av观看孕妇| 中文字幕av在线有码专区| 日韩一本色道免费dvd| 欧美精品国产亚洲| 在线免费十八禁| 特级一级黄色大片| 91av网一区二区| 亚洲国产精品成人久久小说| av专区在线播放| 男女边摸边吃奶| 舔av片在线| 久久久久久久久久久丰满| 欧美三级亚洲精品| 美女黄网站色视频| 精品久久久精品久久久| 18禁动态无遮挡网站| 女人久久www免费人成看片| 亚洲欧洲国产日韩| 男女视频在线观看网站免费| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 欧美日韩综合久久久久久| 婷婷六月久久综合丁香| 深夜a级毛片| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看 | 99re6热这里在线精品视频| 哪个播放器可以免费观看大片| 舔av片在线| 亚洲成人久久爱视频| 夜夜爽夜夜爽视频| 全区人妻精品视频| 国产伦精品一区二区三区视频9| 午夜老司机福利剧场| 日韩视频在线欧美| 久久热精品热| 欧美性感艳星| 99热这里只有精品一区| 精品酒店卫生间| 久久久久久久久大av| 毛片女人毛片| av专区在线播放| 午夜福利高清视频| 91久久精品国产一区二区三区| 国产精品蜜桃在线观看| 国产乱人视频| 爱豆传媒免费全集在线观看| 三级毛片av免费| 国产大屁股一区二区在线视频| 九九在线视频观看精品| 成人国产麻豆网| 成人无遮挡网站| 日韩成人伦理影院| 亚洲精品亚洲一区二区| 国产精品三级大全| 国产视频首页在线观看| 国产精品嫩草影院av在线观看| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 免费观看a级毛片全部| 国产91av在线免费观看| 3wmmmm亚洲av在线观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 国产精品久久久久久久电影| 最近最新中文字幕免费大全7| 天堂俺去俺来也www色官网 | 国产成人精品福利久久| 人人妻人人澡欧美一区二区| 嫩草影院新地址| 高清毛片免费看| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 两个人视频免费观看高清| av在线老鸭窝| av.在线天堂| 两个人视频免费观看高清| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 五月伊人婷婷丁香| 嫩草影院入口| 亚洲图色成人| 全区人妻精品视频| 久久久国产一区二区| 国产精品一二三区在线看| 精品久久久久久久人妻蜜臀av| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 爱豆传媒免费全集在线观看| 中文字幕亚洲精品专区| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 三级国产精品片| 国产爱豆传媒在线观看| 禁无遮挡网站| 亚洲精品亚洲一区二区| 成人性生交大片免费视频hd| 精品人妻偷拍中文字幕| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 成人亚洲欧美一区二区av| 99久国产av精品国产电影| 欧美日韩综合久久久久久| 九色成人免费人妻av| 极品少妇高潮喷水抽搐| 免费看日本二区| 白带黄色成豆腐渣| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 成人亚洲精品av一区二区| 午夜福利网站1000一区二区三区| 一个人观看的视频www高清免费观看| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 欧美精品国产亚洲| 晚上一个人看的免费电影| 亚洲美女视频黄频| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 深夜a级毛片| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 又大又黄又爽视频免费| 欧美 日韩 精品 国产| 高清日韩中文字幕在线| 在线观看人妻少妇| 亚洲av男天堂| 天堂网av新在线| 久久99热这里只有精品18| 亚洲在线观看片| 亚洲综合色惰| a级毛色黄片| 日本与韩国留学比较| 国产片特级美女逼逼视频| 日本与韩国留学比较| 国产视频内射| 免费高清在线观看视频在线观看| 五月天丁香电影| 亚洲乱码一区二区免费版| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 男女啪啪激烈高潮av片| 秋霞在线观看毛片| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 欧美 日韩 精品 国产| 五月伊人婷婷丁香| 中文字幕亚洲精品专区| 欧美bdsm另类| 尤物成人国产欧美一区二区三区| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 国产淫语在线视频| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片 精品乱码久久久久久99久播 | 久久精品国产自在天天线| 欧美日韩亚洲高清精品| 久久久亚洲精品成人影院| 日日干狠狠操夜夜爽| 国产探花在线观看一区二区| 免费黄频网站在线观看国产| 熟女电影av网| 国产精品三级大全| 免费看av在线观看网站| 99视频精品全部免费 在线| 国产黄a三级三级三级人| 男人爽女人下面视频在线观看| 69人妻影院| 夜夜爽夜夜爽视频| 街头女战士在线观看网站| 97热精品久久久久久| 91狼人影院| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 成年人午夜在线观看视频 | 乱码一卡2卡4卡精品| 国产免费福利视频在线观看| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| 国产在视频线在精品| 国产黄色免费在线视频| 一本久久精品| 一级毛片aaaaaa免费看小| 久久久久久久午夜电影| 极品少妇高潮喷水抽搐| 亚洲自偷自拍三级| 国产成人a区在线观看| 视频中文字幕在线观看| 色综合色国产| 乱系列少妇在线播放| 亚洲精品自拍成人| 水蜜桃什么品种好| 热99在线观看视频| 乱码一卡2卡4卡精品| 日韩三级伦理在线观看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 99九九线精品视频在线观看视频| 赤兔流量卡办理| 国产精品久久视频播放| 亚洲电影在线观看av| 免费看av在线观看网站| 亚洲熟女精品中文字幕| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 欧美精品国产亚洲| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品 | 亚洲人成网站在线播| 看非洲黑人一级黄片| 午夜精品国产一区二区电影 | 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 尾随美女入室| 久久精品人妻少妇| 日韩亚洲欧美综合| 99re6热这里在线精品视频| 色吧在线观看| 一级黄片播放器| 国产亚洲精品av在线| 亚洲国产精品专区欧美| 久久国内精品自在自线图片| 精品少妇黑人巨大在线播放| av又黄又爽大尺度在线免费看| 超碰97精品在线观看| 午夜福利高清视频| 少妇熟女欧美另类| 在线天堂最新版资源| 最近视频中文字幕2019在线8| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 国产爱豆传媒在线观看| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 免费黄网站久久成人精品| 国产精品一及| 国产探花在线观看一区二区| 狂野欧美激情性xxxx在线观看| 一个人看视频在线观看www免费| 毛片一级片免费看久久久久| 免费观看av网站的网址| 久久精品夜色国产| 少妇人妻一区二区三区视频| 黄色欧美视频在线观看| 久久97久久精品| 欧美xxⅹ黑人| 精品人妻熟女av久视频| 久久99蜜桃精品久久| 亚洲精品456在线播放app| 欧美日韩精品成人综合77777| 特大巨黑吊av在线直播| 精品一区二区免费观看| 十八禁国产超污无遮挡网站| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 亚洲欧美成人精品一区二区| 在线观看美女被高潮喷水网站| 网址你懂的国产日韩在线| 2021少妇久久久久久久久久久| 午夜福利高清视频| 欧美丝袜亚洲另类| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 一级av片app| 麻豆国产97在线/欧美| 国产精品99久久久久久久久| 日韩三级伦理在线观看| 秋霞伦理黄片| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 色综合色国产| 久久6这里有精品| 亚洲精品一二三| 日韩成人av中文字幕在线观看| 日韩电影二区| 亚洲精品色激情综合| 乱码一卡2卡4卡精品| 国产亚洲午夜精品一区二区久久 | 亚洲成人中文字幕在线播放| 久久久色成人| av福利片在线观看| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 免费看不卡的av| 亚洲欧洲日产国产| 天堂网av新在线|