• <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 ?

    改進PSO_BP_Adaboost算 法在尺寸超差故障診斷中的應用

    2018-11-09 02:07:50姜春英康玉祥葉長龍于蘇洋
    中國機械工程 2018年20期
    關鍵詞:權值分類器故障診斷

    姜春英 康玉祥 葉長龍 于蘇洋

    沈陽航空航天大學機電工程學院,沈陽,110136

    0 引言

    在線智能監(jiān)測技術可以對機械設備故障進行準確的分類和預測,對機械產(chǎn)品質量和生產(chǎn)成本的控制,以及安全高效的生產(chǎn)保證都有重要的意義。

    國內外學者在智能故障診斷方法上進行了大量的研究工作。LEE等[1]研究了連續(xù)HMM(hid?den Markov model)故障診斷方法,并用于機械設備故障診斷。WIDODO 等[2]、SAMANTA[3]、YU等[4]對支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡進行了深入研究,并用于齒輪、軸承等零件的故障診斷。PAYA等[5]進一步運用BP網(wǎng)絡,實現(xiàn)了旋轉機械的故障診斷。零件故障診斷問題可歸為特征分類問題,鮑久圣等[6]構建BP網(wǎng)絡模型用于焊接疵點的分類,得到了很好的效果。BP網(wǎng)絡具有很好的適應能力和訓練能力,但很難設置理想的連接權值和閾值。粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)算法提升了BP網(wǎng)絡的分類、回歸等方面的性能,并在車牌號碼識別[7]、發(fā)動機參數(shù)優(yōu)化[8]等方面得到了較好的應用。

    本文針對零件尺寸超差問題,提出了一種改進PSO_BP_Adaboost算法來解決分類收斂問題,將所提算法用于尺寸超差故障診斷。

    1 BP_Adaboost算法改進模型

    1.1 改進的PSO算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡

    PSO作為一種群體智能搜索算法,具有實現(xiàn)原理簡單、全局搜索能力強等優(yōu)點[7]。采用PSO算法優(yōu)化網(wǎng)絡的初始權值和閾值可以提高BP網(wǎng)絡的性能[9?10]。傳統(tǒng)的PSO算法通過下式實現(xiàn)粒子位置和速度的更新[12]:

    式中,vid(t)、Xid(t)分別為 t時刻第 i個粒子的速度和位置;Pid、Pgd分別為第i個粒子的個體極值位置和粒子群全體極值;w為慣性權重因子;c1、c2為學習因子;Rnd1、Rnd2是0~1之間的隨機數(shù)。

    PSO算法通過“追蹤”Pid和Pgd兩個參數(shù)實現(xiàn)進化的目的。為了提高算法全局搜索能力,避免粒子陷入局部最優(yōu)解,同時考慮到智能群體在搜索過程中會帶有一定的隨機性,將式(1)中的慣性權重w改為高斯隨機數(shù)Rnd3來表示先前速度對當前速度的影響具有隨機性。另外,為了表達當前位置和速度對下一個位置的隨機影響程度,在式(2)增加了隨機搜索因子η:

    為了驗證改進PSO算法的有效性,本文對改進PSO算法在研究者普遍使用的幾個測試函數(shù)[11?12]上進行了測試,并將其與傳統(tǒng)PSO算法進行比較。結果顯示,改進的PSO算法無論是在迭代次數(shù)還是在精度方面都要優(yōu)于傳統(tǒng)的PSO算法,因此,可以用來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權值和閾值。測試結果見表1,部分測試函數(shù)適應度與迭代次數(shù)關系如圖1所示。

    表1 PSO算法測試結果表Tab.1 PSO algorithm test results table

    圖1 函數(shù)適應度曲線Fig.1 Function fitness curves

    1.2 改進的BP_Adaboost算法模型

    Adaboost算法[9?15]首先需要建立多個不同的弱分類器,然后將這些弱分類器組合成強分類器,以達到提高分類器泛化性能的目的。對于具有k個類別的多分類問題,傳統(tǒng)的Adaboost算法通過提高前一個弱分類器錯分樣本的權值,同時降低被正確分類樣本的權值,來找到多個錯誤率小于1/2的弱分類器。但是,隨著弱分類器的增加,很可能導致弱分類器的錯誤率達不到要求,存在弱分類器數(shù)量不足、不能組合成為足夠好的強分類器的可能。針對此問題,在汲取SAMME[16]算法經(jīng)驗的基礎上,對Adaboost算法的權值分配策略進行了改進:

    式中,at為第t個弱分類器的權值,t=1,2,…,K;K為總的弱分類器個數(shù);εt為第t個弱分類器的錯誤率。

    在原算法的基礎上增加ln(K-t+1)。改進后,每個弱分類器的分類錯誤率只需滿足εt≤(K-t+1)/(K-t+2)的要求即可。

    運用改進的權值分配策略,采用經(jīng)典的“一對一”多分類方法設計多分類器。具體算法如下。

    輸入:訓練數(shù)據(jù)樣本T={(xl,yl),…(xm,ym)},其中輸入數(shù)據(jù)xi∈X,標簽yi∈{1,2,…,N}。

    輸出:強分類器G(x),分類結果。

    (1)for j=1:N-1

    for k=j+1:N

    將yj=j的數(shù)據(jù)樣本設置為正類,yk=k的樣本設置為負類。

    (2)訓練數(shù)據(jù)樣本T的權值分布初始化:

    (3)for t=1:

    ①在訓練樣本的權值分布下,訓練PSO優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為第t個弱分類器ht(x)。

    ②計算ht(x)的誤差率:

    ③計算ht(x)的權值分配系數(shù):

    ④更新訓練數(shù)據(jù)樣本的權值分布:

    式中,Zt為歸一化因子。

    end

    (4)得到最終的強分類器G(x)輸出分類類別

    M為設置弱分類器的個數(shù)。

    end

    end

    1.3 改進PSO_BP_Adaboost算法

    改進PSO_BP_Adaboost算法的流程如圖2所示,算法采用MATLAB軟件在UCI數(shù)據(jù)集(選用研究者普遍使用的幾個數(shù)據(jù)集)[17]Pen?Digits、Letter、Wine上進行測試。數(shù)據(jù)集的有關信息如表2所示。

    圖2 PSO_BP_Adaboost算法流程圖Fig.2 PSO_BP_Adaboost algorithm flow chart

    表2 測試數(shù)據(jù)集信息表Tab.2 Test data set information table

    傳統(tǒng)BP_Adaboost算法和PSO_BP_Ada?boost算法在相同迭代次數(shù)時的分類誤差如圖3~圖5所示,可以看出本文所提算法在弱分類器個數(shù)和測試誤差方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的BP_Adaboost算法。

    圖3 兩種算法在Wine數(shù)據(jù)集上的誤差Fig.3 Error of two kinds of algorithms on Wine data set

    圖4 兩種算法在Pen-Digits數(shù)據(jù)集上的誤差Fig.4 Error of two kinds of algorithms on Pen-Digits data set

    圖5 兩種算法在Letter數(shù)據(jù)集上的誤差Fig.5 Error of two kinds of algorithms on Letter data set

    2 加工尺寸超差故障診斷實例

    2.1 參數(shù)選擇

    采用三坐標測量儀檢測汽車發(fā)動機缸蓋上的孔直徑。該型缸蓋上分布6個不同位置的孔,為減小計算量,任意選取4個孔的測量值作為BP網(wǎng)絡的輸入。

    根據(jù)對加工零件尺寸超差故障的分析,以及對每次故障記錄數(shù)據(jù)的判斷,將該零件尺寸超差故障產(chǎn)生的原因分為刀具的磨損和機床/操作者/環(huán)境因素。

    本文對零件加工尺寸數(shù)據(jù)進行處理,將數(shù)據(jù)分為3類進行分析,表3所示為零件尺寸類別標簽及類別名稱。

    表3 測試數(shù)據(jù)分類表Tab.3 Test data classification table

    2.2 建立模型

    選取檢測記錄的150組數(shù)據(jù)模型進行訓練,隨機選取其中100組數(shù)據(jù)作為訓練樣本數(shù)據(jù),50組數(shù)據(jù)作為測試樣本。

    本文中PSO_BP_Adaboost算法有4個輸入、1個輸出,4個輸入分別為直徑1、直徑2、直徑3、直徑4,1個輸出為“一對一”分類方法中設置的正類或負類,即輸出為{+1,-1}。

    設置BP網(wǎng)絡的結構為4?10?1,即輸入層由4個神經(jīng)元、隱含層有10個神經(jīng)元、輸出層有1個神經(jīng)元。整個BP神經(jīng)網(wǎng)絡共有4×10+10×1=50個權值和10+1=11個閾值,則PSO算法要優(yōu)化的參數(shù)個數(shù)為50+11=61。BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用MATLAB自帶的函數(shù)newff創(chuàng)建,訓練次數(shù)為100,訓練目標為0.001,學習率設置為0.1。

    在PSO算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡的過程中,PSO算法的進化次數(shù)為10,種群規(guī)模為10。

    優(yōu)化的BP_Adaboost算法中,采用10個BP網(wǎng)絡作為弱分類器組成一個強分類器,測試樣本數(shù)據(jù)共有3類,根據(jù)“一對一”分類算法,共需要3×(3-1)/2=3個強分類器,總共需要3×10=30個弱分類器。

    2.3 結果分析

    訓練好模型后,本文選取的50組測試數(shù)據(jù)中,只有1組測試結果與實際情況不相符,正確率達到98%。圖6為傳統(tǒng)BP_Adaboost算法和PSO_BP_Adaboost算法的誤差率比較圖,可以看出本文所提方法誤差較小。表4所示為本文所提方法與SVM、Adaboost.M1算法的測試結果。結果顯示,針對所選的測試數(shù)據(jù),本文所提方法較SVM和Adaboost.M1算法有更高的分類正確率,說明本文所提方法可以用于零件尺寸超差故障診斷。

    圖6 兩種算法誤差率Fig.6 Two algorithm error rates

    表4 不同分類算法測試結果Tab.4 Test results of different classification algorithms %

    3 結論

    提出了改進的PSO算法及Adaboost算法,應用PSO算法快速尋優(yōu)的特點,優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權值和閾值,通過訓練多個優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡弱分類器組合成Adaboost強分類器。對所建立的強分類器算法,采用某一零件的測量尺寸數(shù)據(jù)進行驗證。試驗結果表明,本文所提的算法正確率較高,性能較好,可以用于零件尺寸超差故障的分類檢測。

    猜你喜歡
    權值分類器故障診斷
    一種融合時間權值和用戶行為序列的電影推薦模型
    CONTENTS
    BP-GA光照分類器在車道線識別中的應用
    電子測試(2018年1期)2018-04-18 11:52:35
    基于權值動量的RBM加速學習算法研究
    自動化學報(2017年7期)2017-04-18 13:41:02
    加權空-譜與最近鄰分類器相結合的高光譜圖像分類
    結合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機的TSK分類器
    因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應用
    基于LLE降維和BP_Adaboost分類器的GIS局部放電模式識別
    基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
    基于WPD-HHT的滾動軸承故障診斷
    機械與電子(2014年1期)2014-02-28 02:07:31
    丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产一卡二卡三卡精品| 身体一侧抽搐| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 日韩精品中文字幕看吧| 国产成+人综合+亚洲专区| 9191精品国产免费久久| 淫妇啪啪啪对白视频| 高潮久久久久久久久久久不卡| 国产国语露脸激情在线看| 色精品久久人妻99蜜桃| а√天堂www在线а√下载| 十八禁网站免费在线| 久久天堂一区二区三区四区| 欧美一区二区精品小视频在线| 91字幕亚洲| 丁香欧美五月| avwww免费| 国产精品久久久人人做人人爽| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 午夜a级毛片| 亚洲片人在线观看| 亚洲国产看品久久| 少妇被粗大的猛进出69影院| 91麻豆精品激情在线观看国产 | av网站免费在线观看视频| www.www免费av| 露出奶头的视频| 国产精品久久久人人做人人爽| 不卡一级毛片| 老司机在亚洲福利影院| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 色哟哟哟哟哟哟| 91在线观看av| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 国产精品99久久99久久久不卡| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 欧美日韩乱码在线| 久久天堂一区二区三区四区| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 日韩免费av在线播放| 国产精品99久久99久久久不卡| 亚洲av成人一区二区三| 一本综合久久免费| 免费日韩欧美在线观看| av免费在线观看网站| 成人永久免费在线观看视频| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 80岁老熟妇乱子伦牲交| 久久精品91蜜桃| 欧美激情久久久久久爽电影 | www国产在线视频色| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 成在线人永久免费视频| 国产精品国产高清国产av| 这个男人来自地球电影免费观看| 久久精品人人爽人人爽视色| 国产成年人精品一区二区 | 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲精品美女久久av网站| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲精品成人av观看孕妇| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 国产激情欧美一区二区| 国产精品偷伦视频观看了| 国产av一区二区精品久久| 欧美精品亚洲一区二区| 久久国产亚洲av麻豆专区| 欧美久久黑人一区二区| 中文字幕最新亚洲高清| 午夜老司机福利片| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 一进一出抽搐动态| 亚洲人成电影免费在线| 免费人成视频x8x8入口观看| 99精国产麻豆久久婷婷| 精品人妻在线不人妻| 亚洲色图av天堂| www日本在线高清视频| 亚洲专区字幕在线| 成人影院久久| 国产成人欧美在线观看| 成人手机av| 午夜免费激情av| 精品国产乱码久久久久久男人| 久久久国产精品麻豆| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 成年人免费黄色播放视频| 亚洲视频免费观看视频| 国产精品久久久av美女十八| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 日韩精品青青久久久久久| 亚洲精品成人av观看孕妇| 国产又爽黄色视频| 精品国产美女av久久久久小说| 亚洲视频免费观看视频| 黄色视频不卡| 久久精品人人爽人人爽视色| 又大又爽又粗| 大码成人一级视频| 亚洲精品国产一区二区精华液| 国产99久久九九免费精品| 看黄色毛片网站| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 日本vs欧美在线观看视频| 丝袜人妻中文字幕| 五月开心婷婷网| 他把我摸到了高潮在线观看| 亚洲伊人色综图| 不卡一级毛片| 国产精品免费视频内射| 又黄又粗又硬又大视频| 男男h啪啪无遮挡| 日韩精品中文字幕看吧| 国产1区2区3区精品| 欧美另类亚洲清纯唯美| 国产熟女午夜一区二区三区| 91av网站免费观看| 久久久水蜜桃国产精品网| 日本 av在线| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 亚洲成人免费av在线播放| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 国产高清videossex| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 精品无人区乱码1区二区| 满18在线观看网站| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 亚洲第一av免费看| 日韩欧美国产一区二区入口| 99久久久亚洲精品蜜臀av| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 久久久久久久久中文| 久久青草综合色| 最新美女视频免费是黄的| 久久久久精品国产欧美久久久| 久久久久精品国产欧美久久久| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 国产成人av激情在线播放| 成人三级做爰电影| 婷婷丁香在线五月| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 99精品久久久久人妻精品| 欧美色视频一区免费| 在线观看免费日韩欧美大片| 亚洲人成电影观看| 免费人成视频x8x8入口观看| 亚洲黑人精品在线| 亚洲av第一区精品v没综合| 国产有黄有色有爽视频| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 国产极品粉嫩免费观看在线| 午夜福利在线观看吧| 国产成人影院久久av| 视频在线观看一区二区三区| 久久亚洲真实| 天堂中文最新版在线下载| tocl精华| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产av又大| 大型av网站在线播放| 免费高清在线观看日韩| 国产一区二区在线av高清观看| 99热只有精品国产| 免费av毛片视频| 男女做爰动态图高潮gif福利片 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 99国产精品99久久久久| 国产成人免费无遮挡视频| 国产亚洲精品综合一区在线观看 | 欧美日韩视频精品一区| 成人手机av| 青草久久国产| 在线观看免费午夜福利视频| a在线观看视频网站| 男女之事视频高清在线观看| 天堂中文最新版在线下载| 久久99一区二区三区| 99国产精品一区二区蜜桃av| 大型av网站在线播放| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 一级片免费观看大全| 电影成人av| 69av精品久久久久久| 狠狠狠狠99中文字幕| 性欧美人与动物交配| 日韩av在线大香蕉| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 最近最新中文字幕大全免费视频| 欧美日韩精品网址| 一级毛片高清免费大全| 热99国产精品久久久久久7| 99国产精品一区二区三区| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 久久人妻熟女aⅴ| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区 | 黄色视频,在线免费观看| 午夜福利免费观看在线| 在线观看午夜福利视频| 亚洲成a人片在线一区二区| 国产成人av激情在线播放| 国产精品99久久99久久久不卡| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产三级在线视频| 99热只有精品国产| 亚洲成人精品中文字幕电影 | 这个男人来自地球电影免费观看| 在线观看午夜福利视频| 精品久久久久久成人av| 久久精品亚洲精品国产色婷小说| av天堂在线播放| 亚洲熟妇熟女久久| 啪啪无遮挡十八禁网站| 女警被强在线播放| 国产成人av教育| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲国产欧美一区二区综合| 女人被狂操c到高潮| 夜夜夜夜夜久久久久| 亚洲免费av在线视频| av天堂久久9| 日韩免费高清中文字幕av| 国产视频一区二区在线看| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 在线观看一区二区三区激情| 亚洲成人国产一区在线观看| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| bbb黄色大片| 日本三级黄在线观看| av福利片在线| 国产人伦9x9x在线观看| 国产亚洲欧美98| www.精华液| 久久草成人影院| 久久草成人影院| 黄色片一级片一级黄色片| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 久久午夜综合久久蜜桃| 视频在线观看一区二区三区| 日韩视频一区二区在线观看| 免费高清在线观看日韩| av有码第一页| 两性夫妻黄色片| 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久精品国产综合久久久| 18禁观看日本| 日韩视频一区二区在线观看| 在线观看日韩欧美| 日本wwww免费看| 男女之事视频高清在线观看| 99久久精品国产亚洲精品| 成人精品一区二区免费| 欧美中文综合在线视频| 欧美丝袜亚洲另类 | 99国产精品一区二区三区| 亚洲午夜精品一区,二区,三区| 在线观看www视频免费| 搡老岳熟女国产| 久久九九热精品免费| 亚洲av成人一区二区三| 国产成人影院久久av| 女性生殖器流出的白浆| 99在线视频只有这里精品首页| 9色porny在线观看| 欧美精品亚洲一区二区| 国产精品98久久久久久宅男小说| 一级a爱视频在线免费观看| 又紧又爽又黄一区二区| 一边摸一边抽搐一进一小说| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 在线观看一区二区三区| 亚洲自拍偷在线| 啦啦啦 在线观看视频| 中亚洲国语对白在线视频| 最新在线观看一区二区三区| 婷婷丁香在线五月| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 国产精品乱码一区二三区的特点 | 人妻久久中文字幕网| 中出人妻视频一区二区| 黑人操中国人逼视频| 一区二区三区国产精品乱码| 老司机在亚洲福利影院| 又黄又爽又免费观看的视频| 国产黄色免费在线视频| 国产精品亚洲av一区麻豆| 亚洲av成人一区二区三| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲视频免费观看视频| 啪啪无遮挡十八禁网站| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 午夜福利一区二区在线看| а√天堂www在线а√下载| 久久狼人影院| 丁香欧美五月| 国产精品免费一区二区三区在线| 日本黄色日本黄色录像| 亚洲一码二码三码区别大吗| 久9热在线精品视频| tocl精华| 一进一出抽搐动态| 高清毛片免费观看视频网站 | 欧美成狂野欧美在线观看| 欧美色视频一区免费| 久久影院123| av免费在线观看网站| 久久久久久人人人人人| 天天影视国产精品| 无遮挡黄片免费观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 亚洲视频免费观看视频| 午夜免费观看网址| 在线看a的网站| 一边摸一边抽搐一进一小说| 99久久综合精品五月天人人| 免费一级毛片在线播放高清视频 | 久久精品国产综合久久久| 超碰97精品在线观看| 国产一区在线观看成人免费| 亚洲精品美女久久av网站| 日日干狠狠操夜夜爽| 亚洲人成电影观看| 亚洲成国产人片在线观看| 中文字幕av电影在线播放| 免费在线观看影片大全网站| 亚洲精品一二三| 亚洲五月天丁香| 国产亚洲欧美精品永久| 美国免费a级毛片| 神马国产精品三级电影在线观看 | 制服人妻中文乱码| 无限看片的www在线观看| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 欧美激情高清一区二区三区| 国产麻豆69| 亚洲第一av免费看| 叶爱在线成人免费视频播放| 在线看a的网站| 成人亚洲精品av一区二区 | av欧美777| 久热这里只有精品99| 狠狠狠狠99中文字幕| 日本vs欧美在线观看视频| 国产成人av激情在线播放| 久久国产精品影院| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 亚洲精品av麻豆狂野| 夜夜看夜夜爽夜夜摸 | 五月开心婷婷网| 人人妻人人澡人人看| 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲成人免费电影在线观看| 波多野结衣av一区二区av| 亚洲人成77777在线视频| 精品熟女少妇八av免费久了| www.熟女人妻精品国产| 国产亚洲精品一区二区www| 女性被躁到高潮视频| 自线自在国产av| 啦啦啦 在线观看视频| 一区二区三区精品91| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 一区二区三区国产精品乱码| 国产成人欧美| 99热只有精品国产| 久久久久国内视频| 国产91精品成人一区二区三区| 成人免费观看视频高清| 日韩高清综合在线| 成人亚洲精品av一区二区 | 久久国产乱子伦精品免费另类| 无遮挡黄片免费观看| videosex国产| 一区二区三区精品91| 正在播放国产对白刺激| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲第一青青草原| tocl精华| 精品高清国产在线一区| www.自偷自拍.com| 精品免费久久久久久久清纯| 欧美另类亚洲清纯唯美| 黄片播放在线免费| 精品福利观看| 丁香欧美五月| 亚洲av成人av| 大香蕉久久成人网| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 999久久久精品免费观看国产| 国产在线观看jvid| cao死你这个sao货| 婷婷丁香在线五月| 一级a爱视频在线免费观看| 亚洲成人国产一区在线观看| 一区在线观看完整版| 香蕉久久夜色| 欧美黑人精品巨大| 69精品国产乱码久久久| 一本综合久久免费| 丰满的人妻完整版| 在线观看日韩欧美| 超碰成人久久| 黄色女人牲交| 成人特级黄色片久久久久久久| 亚洲熟女毛片儿| 久热这里只有精品99| 男女之事视频高清在线观看| 最新在线观看一区二区三区| 美女福利国产在线| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 一个人免费在线观看的高清视频| 69精品国产乱码久久久| 精品国内亚洲2022精品成人| 波多野结衣高清无吗| 精品免费久久久久久久清纯| 91大片在线观看| 少妇粗大呻吟视频| av在线天堂中文字幕 | 最近最新中文字幕大全电影3 | 午夜福利一区二区在线看| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 亚洲一区二区三区色噜噜 | 国产成人精品久久二区二区91| 日本三级黄在线观看| 亚洲精品成人av观看孕妇| 亚洲男人天堂网一区| 国产av又大| 欧美最黄视频在线播放免费 | a级片在线免费高清观看视频| 老鸭窝网址在线观看| 18禁观看日本| 日本五十路高清| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲| 另类亚洲欧美激情| 人人妻人人澡人人看| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产免费av片在线观看野外av| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 一级毛片精品| 国产成人系列免费观看| a级毛片在线看网站| 看免费av毛片| 国产av在哪里看| 亚洲精华国产精华精| 啦啦啦在线免费观看视频4| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 母亲3免费完整高清在线观看| 黄色丝袜av网址大全| 精品电影一区二区在线| av网站免费在线观看视频| 日韩大尺度精品在线看网址 | 美女国产高潮福利片在线看| 91精品三级在线观看| 大码成人一级视频| 12—13女人毛片做爰片一| 欧美日韩乱码在线| 一级毛片女人18水好多| 精品国产一区二区三区四区第35| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 中出人妻视频一区二区| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 久久狼人影院| 两性夫妻黄色片| 麻豆一二三区av精品| 亚洲国产精品sss在线观看 | 午夜老司机福利片| 日韩精品中文字幕看吧| 国产欧美日韩精品亚洲av| 一级片'在线观看视频| 丝袜在线中文字幕| 久久99一区二区三区| 国产激情欧美一区二区| 国产又色又爽无遮挡免费看| 久9热在线精品视频| 午夜激情av网站| 五月开心婷婷网| √禁漫天堂资源中文www| 波多野结衣高清无吗| 国产精品偷伦视频观看了| 午夜日韩欧美国产| 亚洲av美国av| 久久精品国产99精品国产亚洲性色 | 美女高潮到喷水免费观看| 无人区码免费观看不卡| 国产成人啪精品午夜网站| 好男人电影高清在线观看| 亚洲国产欧美一区二区综合| 久久国产亚洲av麻豆专区| 久久欧美精品欧美久久欧美| 午夜福利在线观看吧| 亚洲av成人一区二区三| 精品一品国产午夜福利视频| 午夜免费激情av| 国产免费男女视频| 亚洲熟妇中文字幕五十中出 | 三上悠亚av全集在线观看| 免费看十八禁软件| 黄色毛片三级朝国网站| 男人舔女人下体高潮全视频| 两个人免费观看高清视频| 国产av精品麻豆| 最近最新中文字幕大全电影3 | 五月开心婷婷网| av天堂久久9| 国产真人三级小视频在线观看| 99在线视频只有这里精品首页| 国产精品99久久99久久久不卡| 久久中文字幕人妻熟女| 精品国内亚洲2022精品成人| 他把我摸到了高潮在线观看| av网站在线播放免费| 搡老岳熟女国产| 人人妻人人澡人人看| 国产精品免费视频内射| 久久久久久大精品| 黑人欧美特级aaaaaa片| 丁香欧美五月| 精品国产一区二区久久| 999久久久精品免费观看国产| 一级片免费观看大全| 又黄又粗又硬又大视频| 久久精品人人爽人人爽视色| 天堂影院成人在线观看| 亚洲成人免费av在线播放| 久9热在线精品视频| 国产视频一区二区在线看| cao死你这个sao货| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 香蕉丝袜av| 又黄又粗又硬又大视频| 精品乱码久久久久久99久播| 一级作爱视频免费观看| 日本黄色视频三级网站网址| 电影成人av| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 久久久国产精品麻豆| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲成人国产一区在线观看| 夫妻午夜视频| 男人舔女人下体高潮全视频| 狂野欧美激情性xxxx| 男人舔女人的私密视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 麻豆成人av在线观看| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 色综合婷婷激情| 久久久久久久午夜电影 | 国产深夜福利视频在线观看| 超色免费av| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 亚洲av成人av| 高潮久久久久久久久久久不卡| 欧美黑人精品巨大| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 午夜免费成人在线视频| 久久性视频一级片| 一二三四在线观看免费中文在| 精品免费久久久久久久清纯| av福利片在线| 国产精品98久久久久久宅男小说| 满18在线观看网站| 亚洲国产精品合色在线| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 女性被躁到高潮视频| 大型av网站在线播放| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 国产成人精品无人区| 水蜜桃什么品种好| 夜夜爽天天搞| 欧美不卡视频在线免费观看 | 90打野战视频偷拍视频| 97碰自拍视频| 在线看a的网站| 亚洲午夜理论影院| 国产免费现黄频在线看| 亚洲国产欧美网| 天天添夜夜摸| 亚洲av片天天在线观看| 色综合站精品国产| 国产成人精品久久二区二区免费| 成人免费观看视频高清| 中文字幕高清在线视频| 长腿黑丝高跟| 亚洲精品av麻豆狂野| 久久久久久久午夜电影 | 欧美黑人欧美精品刺激| 午夜免费鲁丝| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 成人精品一区二区免费| 俄罗斯特黄特色一大片| 欧美人与性动交α欧美软件| 日本a在线网址| 精品福利观看| 高清毛片免费观看视频网站 | 少妇被粗大的猛进出69影院| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 欧美黑人欧美精品刺激| 久久青草综合色| 久久久国产精品麻豆| 一本综合久久免费| 久久99一区二区三区| 欧美精品亚洲一区二区| 最近最新免费中文字幕在线|