• <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 ?

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的齒輪故障診斷研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景

    2022-09-02 06:01:02陳天熙費(fèi)葉琦王吉平閆業(yè)斌
    關(guān)鍵詞:齒輪故障診斷機(jī)器

    陳天熙,費(fèi)葉琦,2*,江 琴,王吉平,閆業(yè)斌

    (1.南京理工大學(xué)紫金學(xué)院智能制造學(xué)院,江蘇 南京 210046;2.南京林業(yè)大學(xué)機(jī)械電子工程學(xué)院,江蘇 南京 210037;3.上海普密德自動化科技有限公司,上海 200000)

    齒輪作為最重要的傳動元件之一,當(dāng)它出現(xiàn)故障時往往會使設(shè)備失效甚至被破壞,對設(shè)備和人員都有極大的威脅,所以對齒輪進(jìn)行準(zhǔn)確的故障診斷十分重要。準(zhǔn)確地對齒輪進(jìn)行故障診斷,將會產(chǎn)生巨大的社會效益和經(jīng)濟(jì)效益,近年來國家與社會也對相關(guān)技術(shù)逐漸重視。

    對齒輪箱故障診斷方法的原理進(jìn)行分類,大致可以分為油液分析法、振動分析法以及聲發(fā)射技術(shù)[1]。隨著計算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)以及信息技術(shù)的不斷發(fā)展,新型的故障診斷方法也不斷出現(xiàn),包括系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的診斷方法、信號處理的診斷方法、人工智能的診斷方法等[2]。目前,在人工智能診斷方法中最常用到的是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障診斷方法,如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、支持向量機(jī)(SVM)、粒子群優(yōu)化(PSO)、深度學(xué)習(xí)和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等,這些方法都可以通過對齒輪數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)故障的診斷和分類。其中深度學(xué)習(xí)作為一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,可以從初始數(shù)據(jù)中提取、加強(qiáng)數(shù)據(jù)的特征,可以更加準(zhǔn)確的對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

    機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展,現(xiàn)在已經(jīng)在圖像、語音、文本識別等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[3]。下文將重點(diǎn)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)在齒輪故障診斷中的應(yīng)用成果及未來的發(fā)展方向。

    1 國內(nèi)外研究發(fā)展和現(xiàn)狀

    機(jī)器學(xué)習(xí)一直是機(jī)械故障診斷研究領(lǐng)域的重要組成部分。下文將梳理國內(nèi)和國外對基于機(jī)器學(xué)習(xí)的齒輪故障診斷的研究發(fā)展和現(xiàn)狀。

    1.1 國外研究發(fā)展歷程和現(xiàn)狀

    機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)最早出現(xiàn)在國外,并在國外快速發(fā)展。國外的研究發(fā)展和現(xiàn)狀將分為機(jī)器學(xué)習(xí)的兩個發(fā)展階段——淺層學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)依次進(jìn)行介紹。

    1.1.1 淺層學(xué)習(xí)

    20世紀(jì)40年代,自人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被提出以來,淺層學(xué)習(xí)模型就在不斷發(fā)展。淺層學(xué)習(xí)模型在結(jié)構(gòu)上一般只有一層或不含隱含層節(jié)點(diǎn)。淺層學(xué)習(xí)具有非線性的映射能力、良好的魯棒性和較強(qiáng)的自學(xué)能力。直到今天,淺層學(xué)習(xí)方法主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)[4]、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)[5]和Boosting算法[6]等。

    在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展中,UNGER[7]等對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了描述。此后,ANN開始廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。ANN主要包括反向傳播(Back Propagation,BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭(Self-organizing Competitive,SC)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

    Adel Afia[8]搭建徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并結(jié)合Autogram方法,Autogram方法可以優(yōu)化傳統(tǒng)峰度(Kurtogram),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法可以有效對齒輪進(jìn)行故障診斷并對齒輪的故障進(jìn)行分類。C.Sreepradha[9]搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對直齒輪潤滑油狀況進(jìn)行預(yù)測,以此來對齒輪故障進(jìn)行預(yù)防和檢測。S.Bansal[10]使用SVM對齒輪進(jìn)行故障診斷,并新加入了插值法和外插法來加強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的泛用性,優(yōu)化后的SVM可以對多類齒輪進(jìn)行高正確率的故障診斷。

    在各類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展中也不斷優(yōu)化出各種更優(yōu)秀的模型,如自組織特征映射(Self-Organizing feature Maps,SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]和學(xué)習(xí)向量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[12]等。

    通過以上可以看出淺層學(xué)習(xí)在齒輪故障診斷中有良好的表現(xiàn),但是由于其無法對數(shù)據(jù)特征進(jìn)行有效提取,所以在故障診斷方面的應(yīng)用逐漸陷入瓶頸。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,可以有效加強(qiáng)、提取數(shù)據(jù)特征的深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)了。

    1.1.2 深度學(xué)習(xí)

    HINTON[13]等在2006年首次提出了深度學(xué)習(xí)(deep learning)的概念,他們構(gòu)建了包含多層隱含層(如卷積層、池化層等)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí)能力大大加強(qiáng),深度學(xué)習(xí)浪潮由此展開。目前,被廣泛使用的深度學(xué)習(xí)方法主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)、自動編碼器(Auto-Encoder,AE)以及深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network,DBN)等。

    CNN的縮放不變性與局部學(xué)習(xí)特性為其在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)[14]。CHEN[15]等研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在齒輪箱故障識別和分類中的應(yīng)用,實(shí)驗(yàn)得出卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在對齒輪故障診斷時有優(yōu)秀的表現(xiàn)。Ozhan Gecgel[16]等通過將齒輪的仿真振動數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型當(dāng)中,并進(jìn)行正確率對比,得出和傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)(如分類支持向量機(jī)(SVC)、分類樹(DTC)等)相比,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正確率更高。Tadas ?virblis[17]使用一維和二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶和Transformer等深度學(xué)習(xí)算法,對雙曲面齒輪進(jìn)行故障診斷,驗(yàn)證了使用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更高的故障識別正確率。

    深度學(xué)習(xí)的自動提取特征能力可以有效提取齒輪數(shù)據(jù)中的特征,在對齒輪進(jìn)行故障診斷時表現(xiàn)出優(yōu)秀的準(zhǔn)確率與魯棒性。

    1.2 國內(nèi)研究發(fā)展歷程和現(xiàn)狀

    與發(fā)達(dá)國家相比,中國在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的機(jī)械故障診斷技術(shù)研究和應(yīng)用方面相對較晚。然而,我國許多大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)在機(jī)械故障診斷方面做出了許多努力,早期研究始于清華大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、上海交通大學(xué)等。

    自20世紀(jì)60年代,我國科研人員對故障診斷的方法和原理進(jìn)行快速的學(xué)習(xí)和研究。在故障原理、數(shù)據(jù)的特征提取、復(fù)雜機(jī)械系統(tǒng)的故障診斷等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展[18],驗(yàn)證了基于淺層學(xué)習(xí)的故障診斷模型的可行性,并且在原有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。薛萍[19]等使用改進(jìn)的雙RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對經(jīng)過提取特征處理后的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷,搭建齒輪故障檢測平臺并驗(yàn)證了模型對齒輪故障診斷的正確性和有效性。朱文輝[20]等在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了離散隱馬爾可夫模型(DHMM),將DHMM較強(qiáng)的時序建模能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,較好地提高了齒輪故障診斷的正確率。張曉莉[21]等為了解決SVM中懲罰函數(shù)和核函數(shù)的選取問題,使用遺傳算法和粒子群算法對SVM中的核函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化后的參數(shù)可以有效提高SVM對齒輪箱進(jìn)行故障診斷的正確率。

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,我國科研人員們也有很多新嘗試、新發(fā)現(xiàn)。永堯[22]等在標(biāo)準(zhǔn)CNN模型的基礎(chǔ)上提出一種堆疊卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對齒輪進(jìn)行故障檢測,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這個模型在對不同工況下的齒輪進(jìn)行故障診斷都有較好的效果。郗濤[23]等在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了一種基于參數(shù)優(yōu)化的變分模態(tài)分解(VMD),并且使用正交實(shí)驗(yàn)法和粒子群優(yōu)化算法對CNN中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得知該模型在齒輪故障診斷中有優(yōu)秀的表現(xiàn)。張能文[24]等針對旋轉(zhuǎn)機(jī)械齒輪箱的故障診斷提出了一種融合對稱點(diǎn)圖案(SDP)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的診斷方法,把振動信號通過SDP方法轉(zhuǎn)化為具有特征信息的二維圖像,再使用CNN對獲得的二維圖像提取特征,最后使用分類器進(jìn)行分類,實(shí)驗(yàn)證明該模型能夠準(zhǔn)確地對齒輪箱進(jìn)行故障診斷。

    由于機(jī)械故障診斷的重要性,如今國家與社會也逐漸重視有關(guān)機(jī)械故障診斷方面的研究,國家自然科學(xué)基金(NSFC)資助的有關(guān)故障診斷的項(xiàng)目數(shù)量逐年提升[25],并且因在故障診斷方面研究而獲獎的項(xiàng)目數(shù)量也在逐年提升。隨著傳感器技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)、云計算、云存儲技術(shù)的發(fā)展,未來的故障診斷領(lǐng)域會不斷改進(jìn)優(yōu)化現(xiàn)有技術(shù),也會出現(xiàn)更多優(yōu)秀的新技術(shù)。

    2 問題與挑戰(zhàn)

    目前,與機(jī)械故障診斷研究相關(guān)的問題可以大體概括為:過多研究故障現(xiàn)象,較少研究故障原理;過多研究簡單機(jī)械的故障,較少研究復(fù)雜機(jī)械的故障;過多研究單一數(shù)據(jù)的分析方法,較少研究多種數(shù)據(jù)綜合分析的方法。另外,由于數(shù)據(jù)獲取成本的原因,也有對仿真數(shù)據(jù)的研究較多,對實(shí)際工程數(shù)據(jù)的研究較少的問題。

    3 未來展望

    機(jī)器學(xué)習(xí)由于擁有自動化、智能化等特點(diǎn),一直是人工智能領(lǐng)域的重要組成部分之一。機(jī)器學(xué)習(xí)從出現(xiàn)開始就以高準(zhǔn)確率、高魯棒性等優(yōu)點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域。本文介紹了國內(nèi)和國外對基于機(jī)器學(xué)習(xí)的齒輪故障診斷技術(shù)的研究、發(fā)展和現(xiàn)狀,從列舉的各個文獻(xiàn)資料中都驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)在齒輪故障診斷領(lǐng)域中的優(yōu)越性,最后對于基于機(jī)器學(xué)習(xí)對齒輪進(jìn)行故障診斷技術(shù)出現(xiàn)的問題和未來的研究方向有以下幾點(diǎn)展望:

    (1)在各類機(jī)器學(xué)習(xí)中,都需要大量數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練,這會增大數(shù)據(jù)獲取的成本和難度,因此基于小樣本量的優(yōu)秀機(jī)器學(xué)習(xí)模型是未來發(fā)展方向之一。

    (2)無論是淺層學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)的模型結(jié)構(gòu),都是黑盒模型,即只知道輸入與輸出之間的關(guān)系,而不知道內(nèi)部結(jié)構(gòu),所以為內(nèi)部結(jié)構(gòu)提供理論依據(jù)是未來重要的發(fā)展方向。

    (3) 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取往往需要大量時間與精力,隨著云存儲、云數(shù)據(jù)的發(fā)展,可以建立云數(shù)據(jù)庫,各個實(shí)驗(yàn)室可以上傳實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)做到數(shù)據(jù)共享,既可以獲得多種條件下的數(shù)據(jù),還可以減少數(shù)據(jù)獲得的成本。

    (4)在實(shí)際的齒輪使用中,往往會有一個復(fù)雜的環(huán)境,這也導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)測得的數(shù)據(jù)與實(shí)際會有較大的誤差,如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取,減少環(huán)境對數(shù)據(jù)的干擾,這也是未來的研究方向之一。

    (5)各類機(jī)器學(xué)習(xí)方法各有優(yōu)缺點(diǎn),可以對各種方法取長補(bǔ)短,將不同的模型相互結(jié)合來綜合改進(jìn)算法形成集成學(xué)習(xí)系統(tǒng)是未來的發(fā)展方向之一。

    (6)現(xiàn)在的故障診斷數(shù)據(jù)大部分是已經(jīng)從出現(xiàn)損壞的元件中獲得,這將會使得真實(shí)應(yīng)用的時候只有元件故障明顯時才會被診斷,因此,研究如何進(jìn)行設(shè)備的早期故障診斷,甚至預(yù)測故障的出現(xiàn)是未來的發(fā)展之一。

    猜你喜歡
    齒輪故障診斷機(jī)器
    機(jī)器狗
    機(jī)器狗
    東升齒輪
    你找到齒輪了嗎?
    異性齒輪大賞
    未來機(jī)器城
    電影(2018年8期)2018-09-21 08:00:06
    齒輪傳動
    因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
    無敵機(jī)器蛛
    基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
    亚洲精品成人久久久久久| 欧美变态另类bdsm刘玥| 日韩国内少妇激情av| 欧美xxⅹ黑人| 亚洲自拍偷在线| 成人特级av手机在线观看| 精品久久久精品久久久| 国产乱人偷精品视频| 国产探花极品一区二区| av免费观看日本| 国产亚洲最大av| 日本一二三区视频观看| 新久久久久国产一级毛片| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 国产乱人视频| 午夜激情久久久久久久| 国产精品一区www在线观看| 国产大屁股一区二区在线视频| 大香蕉久久网| 久久精品国产自在天天线| 观看美女的网站| 在线免费观看不下载黄p国产| 免费少妇av软件| 久久久久久久久久人人人人人人| 国产成人91sexporn| 日本av手机在线免费观看| 日韩一区二区三区影片| 久久这里有精品视频免费| 精品熟女少妇av免费看| 一边亲一边摸免费视频| 国产欧美日韩精品一区二区| 在线天堂最新版资源| 视频区图区小说| 国国产精品蜜臀av免费| 少妇熟女欧美另类| 国产精品99久久久久久久久| 91aial.com中文字幕在线观看| 噜噜噜噜噜久久久久久91| 丝袜脚勾引网站| 成人综合一区亚洲| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产男女内射视频| 黄色视频在线播放观看不卡| 波多野结衣巨乳人妻| 亚洲精品aⅴ在线观看| 亚州av有码| 插阴视频在线观看视频| 精品久久久噜噜| 天堂中文最新版在线下载 | 麻豆成人午夜福利视频| 成人欧美大片| 国产黄频视频在线观看| 亚洲av一区综合| 国产乱来视频区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 精品人妻视频免费看| 偷拍熟女少妇极品色| 久久久久性生活片| 国产欧美亚洲国产| 精品久久久久久电影网| 亚洲综合精品二区| 亚洲丝袜综合中文字幕| 免费看a级黄色片| 日韩强制内射视频| 欧美 日韩 精品 国产| 搞女人的毛片| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 日韩免费高清中文字幕av| 又爽又黄a免费视频| 国产熟女欧美一区二区| 2018国产大陆天天弄谢| 午夜爱爱视频在线播放| 99热这里只有精品一区| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品一区www在线观看| 超碰97精品在线观看| 中文字幕制服av| 成人美女网站在线观看视频| 在线精品无人区一区二区三 | 全区人妻精品视频| 男女边摸边吃奶| 看非洲黑人一级黄片| 久久久久久久久大av| 欧美另类一区| 国产男女内射视频| 一区二区三区乱码不卡18| 久久精品国产亚洲网站| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 欧美xxⅹ黑人| 成人漫画全彩无遮挡| 亚洲经典国产精华液单| 久久国产乱子免费精品| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 18禁动态无遮挡网站| 欧美激情久久久久久爽电影| 99热网站在线观看| 熟女人妻精品中文字幕| 国产毛片在线视频| 亚洲伊人久久精品综合| 亚洲国产色片| 亚洲在久久综合| 美女主播在线视频| 午夜福利视频1000在线观看| 国产色婷婷99| 婷婷色麻豆天堂久久| 综合色av麻豆| 如何舔出高潮| 欧美区成人在线视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 五月伊人婷婷丁香| 午夜福利视频1000在线观看| 成人欧美大片| eeuss影院久久| 久久人人爽av亚洲精品天堂 | 99久久精品一区二区三区| 久久精品人妻少妇| 国精品久久久久久国模美| 亚洲久久久久久中文字幕| 欧美最新免费一区二区三区| 日韩av免费高清视频| 亚洲欧美一区二区三区国产| 中文在线观看免费www的网站| 久久久久久久亚洲中文字幕| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲国产日韩一区二区| 天堂中文最新版在线下载 | 在线天堂最新版资源| 久久精品国产自在天天线| 国产黄片视频在线免费观看| 午夜精品国产一区二区电影 | 777米奇影视久久| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 成人午夜精彩视频在线观看| 午夜福利高清视频| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 美女内射精品一级片tv| 91精品国产九色| 国产一区二区三区综合在线观看 | 日本一二三区视频观看| 日本一二三区视频观看| 又爽又黄无遮挡网站| 国产欧美日韩精品一区二区| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 国产av码专区亚洲av| 亚洲欧美精品专区久久| 七月丁香在线播放| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频 | 大陆偷拍与自拍| 日本与韩国留学比较| 日韩三级伦理在线观看| 亚洲成人久久爱视频| 人人妻人人爽人人添夜夜欢视频 | 伦理电影大哥的女人| 丰满人妻一区二区三区视频av| 2021少妇久久久久久久久久久| 美女被艹到高潮喷水动态| 亚洲一区二区三区欧美精品 | 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线 | 永久免费av网站大全| 国产亚洲最大av| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲成人av在线免费| 久久久国产一区二区| 99热这里只有是精品在线观看| 九草在线视频观看| 免费电影在线观看免费观看| 日韩一区二区三区影片| 精品熟女少妇av免费看| 亚洲,一卡二卡三卡| 国产综合懂色| 午夜福利在线在线| 亚洲四区av| 在线播放无遮挡| 久久精品久久久久久噜噜老黄| 大香蕉97超碰在线| 日韩国内少妇激情av| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 人妻少妇偷人精品九色| 网址你懂的国产日韩在线| 大码成人一级视频| 中文字幕制服av| av在线蜜桃| 一级毛片久久久久久久久女| 日韩电影二区| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 久久久久精品性色| 在线a可以看的网站| 国产精品三级大全| 国产91av在线免费观看| 日本熟妇午夜| 国产精品一区二区三区四区免费观看| 水蜜桃什么品种好| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 看黄色毛片网站| 在线a可以看的网站| 久久99热这里只有精品18| 久久人人爽人人爽人人片va| 久久久精品94久久精品| 国产亚洲一区二区精品| 日本熟妇午夜| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频 | 欧美日韩综合久久久久久| 国产成人精品久久久久久| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 97超视频在线观看视频| 丰满人妻一区二区三区视频av| av在线播放精品| 国产老妇伦熟女老妇高清| 香蕉精品网在线| 美女被艹到高潮喷水动态| 日本-黄色视频高清免费观看| av在线亚洲专区| 国产熟女欧美一区二区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 日韩免费高清中文字幕av| 真实男女啪啪啪动态图| 高清午夜精品一区二区三区| 成人国产麻豆网| 成人无遮挡网站| 欧美高清性xxxxhd video| 成人免费观看视频高清| 最新中文字幕久久久久| 亚洲精品亚洲一区二区| 日韩制服骚丝袜av| 国产av国产精品国产| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 99精国产麻豆久久婷婷| av在线播放精品| 男人添女人高潮全过程视频| 七月丁香在线播放| 中文字幕制服av| 1000部很黄的大片| av国产精品久久久久影院| tube8黄色片| 午夜福利在线在线| 亚洲国产色片| 成年女人看的毛片在线观看| 大片免费播放器 马上看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 五月开心婷婷网| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 特大巨黑吊av在线直播| 亚洲精品乱码久久久久久按摩| 国产精品精品国产色婷婷| 高清在线视频一区二区三区| 亚洲熟女精品中文字幕| 一级黄片播放器| 久久久久久久久久人人人人人人| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| tube8黄色片| 日本色播在线视频| 三级国产精品片| 永久网站在线| 精品久久久久久久末码| 大又大粗又爽又黄少妇毛片口| 亚洲欧洲国产日韩| 女人被狂操c到高潮| 寂寞人妻少妇视频99o| av在线播放精品| 成人午夜精彩视频在线观看| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 久久精品国产亚洲网站| 精品少妇黑人巨大在线播放| 三级经典国产精品| 亚洲国产精品国产精品| 五月开心婷婷网| 亚洲精品自拍成人| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 嫩草影院新地址| 国产精品蜜桃在线观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 国产精品人妻久久久影院| 秋霞在线观看毛片| 国产成人freesex在线| 国产成人91sexporn| 麻豆成人午夜福利视频| 伦精品一区二区三区| 亚洲av成人精品一二三区| 日本欧美国产在线视频| 看黄色毛片网站| 成人国产麻豆网| 国产精品嫩草影院av在线观看| 日韩欧美一区视频在线观看 | 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 国产精品久久久久久精品电影小说 | 又黄又爽又刺激的免费视频.| av网站免费在线观看视频| 国国产精品蜜臀av免费| 欧美丝袜亚洲另类| 色综合色国产| 国产精品人妻久久久影院| 久久精品国产亚洲网站| 黄色日韩在线| 亚洲国产欧美人成| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲欧美精品自产自拍| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 国产久久久一区二区三区| 亚洲av欧美aⅴ国产| 天美传媒精品一区二区| 国产色爽女视频免费观看| 亚洲av国产av综合av卡| 卡戴珊不雅视频在线播放| 日韩电影二区| 3wmmmm亚洲av在线观看| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 国产午夜精品一二区理论片| 欧美日韩精品成人综合77777| 一级毛片我不卡| 欧美高清成人免费视频www| 日韩中字成人| 国产精品久久久久久av不卡| 成年av动漫网址| 国产精品人妻久久久久久| 三级国产精品欧美在线观看| 国产精品国产三级国产av玫瑰| 久久久久精品性色| 中国美白少妇内射xxxbb| 亚洲欧美日韩无卡精品| 六月丁香七月| 中文字幕久久专区| 汤姆久久久久久久影院中文字幕| 美女内射精品一级片tv| 成人一区二区视频在线观看| 日日啪夜夜撸| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 欧美一级a爱片免费观看看| 男的添女的下面高潮视频| 青青草视频在线视频观看| 国产日韩欧美亚洲二区| 交换朋友夫妻互换小说| 深爱激情五月婷婷| 亚洲av在线观看美女高潮| 边亲边吃奶的免费视频| 校园人妻丝袜中文字幕| 国产高清三级在线| 一区二区三区精品91| 国产精品久久久久久av不卡| 欧美潮喷喷水| 精品国产乱码久久久久久小说| 热99国产精品久久久久久7| 伦精品一区二区三区| 大码成人一级视频| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 99久久精品热视频| 最近最新中文字幕大全电影3| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲精品国产av蜜桃| 深夜a级毛片| 亚洲成人一二三区av| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 最近的中文字幕免费完整| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 精品一区二区三区视频在线| 欧美精品一区二区大全| 亚洲四区av| 制服丝袜香蕉在线| 精品人妻熟女av久视频| 国产乱人视频| 国产亚洲一区二区精品| 五月伊人婷婷丁香| 直男gayav资源| 成人国产麻豆网| 欧美成人午夜免费资源| 高清日韩中文字幕在线| 国产免费又黄又爽又色| 国产成人福利小说| 免费看不卡的av| 激情五月婷婷亚洲| 亚洲,欧美,日韩| 亚洲精品国产成人久久av| 国产精品国产av在线观看| 蜜臀久久99精品久久宅男| 一级黄片播放器| 只有这里有精品99| 免费看av在线观看网站| 在线观看一区二区三区| 久久精品国产鲁丝片午夜精品| 精品一区二区免费观看| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 色吧在线观看| 精品视频人人做人人爽| 久久久精品欧美日韩精品| 亚洲国产精品999| 在线观看美女被高潮喷水网站| 欧美人与善性xxx| 精品少妇久久久久久888优播| 久久久久久久久久成人| 欧美一区二区亚洲| 日韩国内少妇激情av| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 白带黄色成豆腐渣| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 全区人妻精品视频| 简卡轻食公司| 2021天堂中文幕一二区在线观| 建设人人有责人人尽责人人享有的 | 插逼视频在线观看| 亚洲国产精品成人久久小说| 午夜日本视频在线| 国产乱来视频区| 午夜日本视频在线| 久久久色成人| 搞女人的毛片| 国产成年人精品一区二区| 久久精品夜色国产| 女人久久www免费人成看片| 一级片'在线观看视频| 99热这里只有精品一区| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 舔av片在线| 成人二区视频| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 国产伦精品一区二区三区视频9| 一本久久精品| 免费人成在线观看视频色| 国产黄色免费在线视频| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 久久久久久久国产电影| 精品国产露脸久久av麻豆| 大片电影免费在线观看免费| 在线亚洲精品国产二区图片欧美 | 亚洲欧美成人综合另类久久久| 午夜老司机福利剧场| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲av国产av综合av卡| 亚洲va在线va天堂va国产| 大香蕉久久网| 午夜亚洲福利在线播放| 午夜免费观看性视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 欧美丝袜亚洲另类| 制服丝袜香蕉在线| 一区二区三区四区激情视频| 精品久久久噜噜| av国产免费在线观看| 日韩 亚洲 欧美在线| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 免费看不卡的av| 2018国产大陆天天弄谢| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 国产伦精品一区二区三区视频9| 成人鲁丝片一二三区免费| 日产精品乱码卡一卡2卡三| 亚洲精品第二区| 免费观看a级毛片全部| 亚洲不卡免费看| 免费不卡的大黄色大毛片视频在线观看| 成人美女网站在线观看视频| 国产高清国产精品国产三级 | 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 如何舔出高潮| 爱豆传媒免费全集在线观看| 97超碰精品成人国产| 亚洲色图综合在线观看| 精品熟女少妇av免费看| 久久久久性生活片| 草草在线视频免费看| 日本一本二区三区精品| 激情 狠狠 欧美| 精品酒店卫生间| 国产亚洲精品久久久com| 男女边摸边吃奶| 晚上一个人看的免费电影| 国产精品一及| 看黄色毛片网站| 久久6这里有精品| 最近中文字幕2019免费版| 午夜爱爱视频在线播放| 哪个播放器可以免费观看大片| 97在线人人人人妻| 亚洲内射少妇av| 日韩成人伦理影院| 男男h啪啪无遮挡| 国内精品美女久久久久久| 少妇熟女欧美另类| 亚洲怡红院男人天堂| 国产淫语在线视频| 免费观看性生交大片5| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲精品成人久久久久久| tube8黄色片| 我要看日韩黄色一级片| 老司机影院毛片| 国产美女午夜福利| 最新中文字幕久久久久| 联通29元200g的流量卡| 视频中文字幕在线观看| 高清午夜精品一区二区三区| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国产精品av视频在线免费观看| 男女无遮挡免费网站观看| 亚洲av电影在线观看一区二区三区 | 男女国产视频网站| 亚洲最大成人中文| 大香蕉97超碰在线| 日韩欧美精品v在线| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 男女边吃奶边做爰视频| 色综合色国产| 黄色视频在线播放观看不卡| 在线观看一区二区三区| 国产日韩欧美在线精品| 日韩成人av中文字幕在线观看| 在线天堂最新版资源| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲av.av天堂| 免费看不卡的av| 大片免费播放器 马上看| 交换朋友夫妻互换小说| 久久久久久久国产电影| 麻豆国产97在线/欧美| www.av在线官网国产| 久久久色成人| 精华霜和精华液先用哪个| 国产免费又黄又爽又色| 免费观看性生交大片5| 寂寞人妻少妇视频99o| 麻豆精品久久久久久蜜桃| 国内揄拍国产精品人妻在线| 真实男女啪啪啪动态图| 欧美性感艳星| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 99热全是精品| av免费在线看不卡| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久久久九九精品影院| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 我要看日韩黄色一级片| 日本免费在线观看一区| 性色av一级| 日韩伦理黄色片| 久久久久久久久久久丰满| 亚洲一级一片aⅴ在线观看| 国产老妇伦熟女老妇高清| 97在线人人人人妻| 亚洲自拍偷在线| 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲精品日韩av片在线观看| 成人二区视频| 亚洲自拍偷在线| 成年av动漫网址| 精品久久久久久电影网| 欧美高清性xxxxhd video| 久久久久精品久久久久真实原创| 极品教师在线视频| kizo精华| 日韩成人av中文字幕在线观看| 色综合色国产| 性色avwww在线观看| 国产精品一区二区性色av| 乱系列少妇在线播放| 一区二区三区精品91| 特大巨黑吊av在线直播| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 精品人妻一区二区三区麻豆| 最近最新中文字幕免费大全7| 精品一区二区三卡| 国产视频首页在线观看| av在线亚洲专区| 国产高清有码在线观看视频| 黄色配什么色好看| 能在线免费看毛片的网站| 身体一侧抽搐| 日韩一区二区三区影片| 日本色播在线视频| videos熟女内射| 天美传媒精品一区二区| 成人毛片a级毛片在线播放| 国产久久久一区二区三区| 听说在线观看完整版免费高清| 成年女人看的毛片在线观看| 亚洲国产成人一精品久久久| 激情五月婷婷亚洲| 肉色欧美久久久久久久蜜桃 | 2022亚洲国产成人精品| 免费黄频网站在线观看国产| 午夜免费鲁丝| 1000部很黄的大片| 久久精品国产a三级三级三级| 一级二级三级毛片免费看| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 听说在线观看完整版免费高清| 身体一侧抽搐| 国产久久久一区二区三区| 偷拍熟女少妇极品色| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 丝瓜视频免费看黄片| 青春草亚洲视频在线观看| av.在线天堂| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 国产高清国产精品国产三级 | 国产av不卡久久| 免费av不卡在线播放| 国产精品国产三级国产专区5o| 777米奇影视久久| 国产精品一区二区在线观看99| 国产69精品久久久久777片| 国产亚洲91精品色在线| 免费av不卡在线播放| 一级av片app| 久久久久久国产a免费观看| 在线天堂最新版资源| 国产欧美日韩一区二区三区在线 | 国产老妇女一区| 极品教师在线视频| 国产亚洲最大av| 国产精品一区二区性色av|