• <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 ?

    基于支持向量機決策樹的航空發(fā)動機軸心軌跡識別方法

    2019-05-18 06:05:52何劉海吳桂嬌
    中國機械工程 2019年8期
    關(guān)鍵詞:軸心決策樹分類器

    何劉海 吳桂嬌 王 平

    中國航發(fā)湖南動力機械研究所,中國航空發(fā)動機集團航空發(fā)動機振動技術(shù)重點實驗室,株洲,412002

    0 引言

    航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的軸心軌跡能夠部分反映轉(zhuǎn)子動力學(xué)特性和運行狀態(tài),從中可以獲得轉(zhuǎn)子不平衡、不對中、松動、碰摩、彎曲等信息,由此對軸心軌跡進(jìn)行分析研究,可為航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子動力學(xué)設(shè)計和故障診斷提供重要的依據(jù)[1-2]。

    軸心軌跡自動識別實際上就是二維圖像信息處理及其模式識別過程。目前,軸心軌跡信息處理主要方法有小波分析、經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、不變矩、編碼方法等;模式識別方法有概率統(tǒng)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)度分析、D-S證據(jù)理論等。袁倩等[3]利用不變矩和傅里葉描述子提取軸心軌跡特征,并采用D-S證據(jù)理論識別故障。許飛云等[4]通過改進(jìn)的Zernike矩獲取軸心軌跡矩特征向量,與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器相結(jié)合來識別軸心軌跡形狀。付波等[5]研究了軸心軌跡的仿射不變矩,結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行故障診斷。劉剛等[6]采用周期重采樣和小波降噪相結(jié)合的方法提純軸心軌跡,將軸心軌跡的極半徑序列作為特征,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別。陳仁祥等[7]采用集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)對軸心軌跡降噪后提純,并與諧波窗和EMD進(jìn)行對比。陳喜陽等[8]引入了Hu矩和仿射矩的組合矩作為特征向量,利用改進(jìn)的粒子算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法識別水電機組的軸心軌跡。

    由上可見,軸心軌跡識別的研究主要集中于二維圖像降噪提取特征向量,但模式識別方法不能較好地解決小樣本、非線性、局部極小點等實際問題。為了提高小樣本問題識別準(zhǔn)確率,針對航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障,本文提出了基于支持向量機(SVM)決策樹的智能識別方法。該方法利用二維形狀不變矩提取軸心軌跡形狀特征,進(jìn)而構(gòu)造特征故障的訓(xùn)練和測試樣本,對SVM進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),構(gòu)造SVM決策樹,從而識別航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障類別。

    1 二維形狀不變矩法

    二維形狀不變矩法是一種通過提取軸心軌跡圖像中的不變矩來識別形狀的方法。圖像的不變矩主要表征圖像區(qū)域的幾何特征,具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度等不變性的數(shù)學(xué)特征。不變矩具有明確的物理意義,可以把圖像看成一塊質(zhì)量密度不均勻的薄板,則各階矩有著不同的含義:零階矩表示它的總質(zhì)量;一階矩表示它的質(zhì)心;二階矩又叫慣性矩,表示圖像的大小和方向[9-10]。

    設(shè)一個二維函數(shù)f(x,y)為圖像在R2平面內(nèi)的分布密度函數(shù),它表示在坐標(biāo)點(x,y)上的灰度,且是分段連續(xù)的,則對于任意正整數(shù)u和v,f(x,y)在R2平面上的u+v階矩定義為

    考慮到軸心軌跡圖像為離散圖像,故需簡化上式,式(1)離散形式為

    為簡化計算,R2平面上軸心軌跡經(jīng)過的各坐標(biāo)點的灰度都相同,即f(x,y)=1;反之軸心軌跡沒有經(jīng)過的各坐標(biāo)點的灰度為0,即f(x,y)=0。則式(2)可簡化為

    為了使矩特征具有平移變換不變性,需要對矩Muv進(jìn)行變換處理,計算其圖像的中心矩。軸心軌跡在R2平面內(nèi)的u+v階矩的中心矩

    式中,x0、y0分別為圖像的質(zhì)心。

    同理,為了使矩特征具有比例變換不變性,需要對中心矩μuv進(jìn)行歸一化處理:

    最后,可利用歸一化的中心矩的特征集合來使矩特征具有旋轉(zhuǎn)變換不變性。本文利用Hu研究得到的7個完備的2階、3階歸一化的中心矩,通過計算軸心軌跡的7個不變矩構(gòu)成的矩組來表征幾何特征。不同形狀的軸心軌跡都可以計算得到唯一的矩組,這為正確識別軸心軌跡提供了保證。

    2 SVM決策樹

    SVM方法建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理基礎(chǔ)上,相對于其他分類方法,它的主要優(yōu)點如下:可以解決非線性、高維問題,可以解決小樣本的機器學(xué)習(xí)問題;具有較好的推廣性;避免了選擇局部極小點問題。但是最初的SVM是用來解決二類分類問題的,并不能直接運用在多類分類問題上。而SVM決策樹解決了多類分類問題,它是通過構(gòu)造一系列的兩類分類器SVM,并把它們組合在一起來實現(xiàn)多類分類的。針對航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子多類的故障模式,本文采用基于二叉樹的SVM多類分類方法,該方法優(yōu)于其他多類分類方法,具有較好的推廣性。

    2.1 支持向量機原理

    首先考慮線性可分的兩類問題,設(shè)樣本為(xi,yi),i=1,2,…,s,其 中,xi∈Rm,yi∈{1,-1}。構(gòu)建一個分類超平面H的方程[11]:

    該超平面可以將樣本正確地劃分為兩類,分類如下:

    如圖1所示,SVM的超平面H 可以正確分開兩類樣本,為了使兩類樣本之間的間距最大,即超平面到最近樣本點的距離最大,需要求解最優(yōu)超平面,即

    約束條件為

    圖1 SVM原理Fig.1 The schematic drawing of SVM

    為求解上述函數(shù)最小值,引入拉格朗日乘子,αi≥0,i=1,2,…,l。則式(8)可線性變換為

    約束條件為

    式(11)中只有αi≥0的樣本有效,并且這些樣本就是支持向量,即圖1中H1和H2上的訓(xùn)練樣本[12]。最優(yōu)分類判別函數(shù)為

    對于非線性可分的問題,可以通過選用適當(dāng)核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到更高維的特征空間中,從而轉(zhuǎn)化成線性可分問題。因此,非線性可分問題求解最優(yōu)超平面的最大化方程為

    最優(yōu)分類判別函數(shù)

    其中,K (x · xi)為 核 函 數(shù)。 選 擇 不 同 的 核 函 數(shù)就可以構(gòu)造出不同類型的SVM??紤]到數(shù)據(jù)沒有先驗知識,并且使計算過程簡單化,本文選擇的核函數(shù)為Gauss核函數(shù):

    式中,xc為核函數(shù)中心;σ為函數(shù)的寬度參數(shù),控制函數(shù)的徑向作用范圍。

    2.2 基于二叉樹的SVM多類分類方法

    根據(jù)航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的故障機理,可以得出:轉(zhuǎn)子不平衡量大時,軸心軌跡為顯著的橢圓形;轉(zhuǎn)子發(fā)生不對中故障時,典型的軸心軌跡是香蕉形,嚴(yán)重不對中故障會使軸心軌跡變成外8字形;當(dāng)機械松動時,軸心軌跡是不規(guī)則圖形;當(dāng)轉(zhuǎn)子之間發(fā)生碰摩時,軸心軌跡則比較雜亂,呈現(xiàn)梅花形。本文以4種常見故障模式(不平衡、不對中、松動和轉(zhuǎn)靜子碰摩)的軸心軌跡形狀來構(gòu)造多類分類器[12-13]。采用基于二叉樹的 SVM 多類分類方法,其多類分類器構(gòu)造步驟如下:第1個二類分類器SVM1將第1類故障與第2,3,…,N 類故障分開,構(gòu)造SVM1;第i個二類分類器SVMi將第i類故障與第i+1,i+2,…,N 類故障分開,構(gòu)造SVMi;直到第N-1個二類分類器SVM(N-1)將N-1類故障與第N 類故障分開,構(gòu)造SVM(N-1);最后把N-1個二類分類器按照二叉樹的結(jié)構(gòu)來構(gòu)造SVM決策樹,即可準(zhǔn)確分類N 類故障。轉(zhuǎn)子軸心軌跡SVM決策樹判別故障流程如圖2所示。

    圖2 軸心軌跡的SVM決策樹Fig.2 SVM decision tree of shift orbits

    3 基于SVM決策樹的智能識別方法

    結(jié)合信號的時域和頻域特征,可知航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸心軌跡不同形狀對應(yīng)不同狀態(tài)。本文利用的二維形狀不變矩是將各階矩作為特征來描述和分析圖像,它具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度等不變性的數(shù)學(xué)特征,故可作為轉(zhuǎn)子故障的特征向量。SVM決策樹是針對小樣本和多類分類問題的機器學(xué)習(xí)理論,比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等其他傳統(tǒng)分類方法具有更好的泛化性能、更高的分類能力和準(zhǔn)確率,并且在時間效率方面有明顯提高。該智能識別方法充分綜合利用了二維形狀不變矩和支持向量機決策樹的優(yōu)點,可準(zhǔn)確高效地識別軸心軌跡形狀特征。

    基于SVM決策樹的軸心軌跡識別方法流程圖如圖3所示,其步驟如下。

    圖3 基于SVM決策樹的智能識別方法流程圖Fig.3 Flow chart of intelligent recognition method based on SVM decision tree

    (1)軸心軌跡信號預(yù)處理。由于實測信號包含豐富的系統(tǒng)運行狀態(tài)信息,信噪比較低,特別是轉(zhuǎn)子故障特征信號微弱或被其他信號淹沒時,其軸心軌跡比較復(fù)雜,降低了轉(zhuǎn)子故障類別識別的準(zhǔn)確性,故需要對原始信號進(jìn)行降噪以提取有用的信息。本文采用EMD方法對軸心軌跡進(jìn)行濾波降噪和倍頻提純,即對原始信號進(jìn)行EMD分解,得到各個IMF分量,根據(jù)轉(zhuǎn)子故障的先驗知識(如轉(zhuǎn)頻、2倍頻、3倍頻、4倍頻,還包括次頻成份:1/2倍頻、1/3倍頻、1/4倍頻等),選擇相應(yīng)時間特征尺度的IMF重構(gòu)信號,得到有用的故障信號,從而形成比較清晰的軸心軌跡。常見的5種軸心軌跡提純前后對比見圖4。

    圖4 5種常見軸心軌跡提純前后對比Fig.4 Comparison of five common shift orbits before and after purification

    (2)計算二維形狀不變矩。對提純后的軸心軌跡圖像進(jìn)行填充,然后分別計算φ1~φ7,構(gòu)造不變矩特征向量。由于計算得到的不變矩值動態(tài)范圍較大,為了權(quán)衡各不變矩的比重,對不變矩進(jìn)行l(wèi)nφi計算,并取其絕對值,獲得修正的不變矩組。

    (3)構(gòu)造SVM決策樹。根據(jù)故障經(jīng)驗所獲得的仿真和試驗數(shù)據(jù),對每種故障信號按照步驟(1)和步驟(2)進(jìn)行處理,得到每類故障30組訓(xùn)練樣本和30組測試樣本。

    將每類故障30組共120組訓(xùn)練樣本構(gòu)成訓(xùn)練集 {(x1,y1),(x2,y2),…,(x120,y120)},其中,xi∈R7,即不變矩特征向量;yi∈{1,-1},yi=1表示該樣本點xi不存在某種故障;yi=-1表示xi屬于某種故障。訓(xùn)練完每個SVM以后,將每類故障30組共120組測試樣本對每個SVM進(jìn)行測試,每個SVM判別準(zhǔn)確率見表1。

    表1 每個SVM測試準(zhǔn)確率Tab.1 Test accuracy of each SVM %

    然后構(gòu)造SVM決策樹,把每類故障的30組測試樣本輸入SVM決策樹進(jìn)行故障識別,記錄測試樣本分類結(jié)果,見表2。

    表2 SVM決策樹測試結(jié)果Tab.2 Test results of SVM decision tree

    由表2可以看出,采用基于二叉樹的SVM多類分類方法,航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸心軌跡故障診斷的準(zhǔn)確率均可達(dá)93.3%以上。

    (4)智能識別。將實測信號的7不變矩組成的特征向量構(gòu)造測試樣本輸入SVM決策樹,用基于二叉樹的SVM多類分類方法進(jìn)行故障類別識別,即可識別軸心軌跡的形狀和故障類別。

    4 航空發(fā)動機應(yīng)用實例

    由于測量環(huán)境限制,某航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子的軸心軌跡是通過測量彈性支撐器的振動應(yīng)力信號來獲取的。該方法的原理如下:在彈性支撐器的彈性變形范圍內(nèi),彈性支撐器振動應(yīng)力和轉(zhuǎn)子支撐點的位移成線性關(guān)系,由此可以直接從轉(zhuǎn)子彈性支撐器的彈條上獲取轉(zhuǎn)子振動應(yīng)力,其信號信噪比高,從而可獲得轉(zhuǎn)子的軸心軌跡[14-15]。實測的不同故障軸心軌跡如圖5所示,按照上述步驟對其進(jìn)行識別。

    圖5 實測的不同故障軸心軌跡Fig.5 Measured shift orbits of different faults

    (1)軸心軌跡信號預(yù)處理。對原始振動應(yīng)力信號采用EMD方法進(jìn)行濾波降噪和倍頻提純,首先進(jìn)行EMD分解得到IMF分量,根據(jù)航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速45 000r/min可知轉(zhuǎn)頻為750Hz,計算得其各個倍頻:187.5Hz、250Hz、375Hz、750Hz、1 500Hz、2 250Hz、3 000Hz,選取相應(yīng)頻段的IMF分量進(jìn)行信號重構(gòu),濾波降噪后提純的信號組成的軸心軌跡如圖6所示。

    圖6 濾波降噪、提純后的軸心軌跡Fig.6 Shift orbits after the purification and filtering noise reduction

    (2)計算二維形狀不變矩。對軸心軌跡圖形進(jìn)行填充,然后計算其不變矩特征向量,計算結(jié)果見表3。

    表3 軸心軌跡圖像的不變矩Tab.3 Invariant moments of shift orbits

    (3)智能識別。將步驟(2)獲得的不變矩特征向量輸入SVM決策樹,圖像a識別結(jié)果為不平衡,圖像b和圖像c識別結(jié)果都為不對中,圖像d識別結(jié)果為碰摩,可知它們與實際相符,從而驗證了該方法的有效準(zhǔn)確性。

    5 結(jié)論

    采用EMD提純方法使得故障特征顯著,有利于識別圖形模式,提高了樣本數(shù)據(jù)的有效性。取得了較高的識別率,有效地解決了小樣本的多類分類問題;將其應(yīng)用于航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子軸心軌跡識別,識別結(jié)果與實際相符,證明了該方法的有效性及準(zhǔn)確性。與其他模式識別方法相比,該方法比較適合類似于航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子樣本規(guī)模比較小的問題,具有訓(xùn)練速度快、分類速度快、分類精度高或泛化能力強的特點,且具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡單、推廣能力強等優(yōu)點,解決了不可分區(qū)域問題。

    猜你喜歡
    軸心決策樹分類器
    一種針對不均衡數(shù)據(jù)集的SVM決策樹算法
    鋼結(jié)構(gòu)軸心受壓構(gòu)件穩(wěn)定性分析
    決策樹和隨機森林方法在管理決策中的應(yīng)用
    電子制作(2018年16期)2018-09-26 03:27:06
    BP-GA光照分類器在車道線識別中的應(yīng)用
    電子測試(2018年1期)2018-04-18 11:52:35
    CFRP和角鋼復(fù)合加固混凝土矩形柱軸心受壓承載力
    加權(quán)空-譜與最近鄰分類器相結(jié)合的高光譜圖像分類
    結(jié)合模糊(C+P)均值聚類和SP-V-支持向量機的TSK分類器
    基于決策樹的出租車乘客出行目的識別
    以門靜脈-腸系膜上靜脈為軸心的腹腔鏡胰十二指腸切除術(shù)16例報道
    基于肺癌CT的決策樹模型在肺癌診斷中的應(yīng)用
    国产成年人精品一区二区| 欧美成狂野欧美在线观看| www日本在线高清视频| 嫩草影院精品99| 免费一级毛片在线播放高清视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 制服人妻中文乱码| 国产伦精品一区二区三区视频9 | 国产亚洲av高清不卡| 国产精品久久视频播放| 757午夜福利合集在线观看| 岛国在线免费视频观看| 亚洲无线观看免费| 亚洲av电影在线进入| 在线观看舔阴道视频| 欧美性猛交黑人性爽| 在线国产一区二区在线| 舔av片在线| 国产免费男女视频| 91在线精品国自产拍蜜月 | 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 他把我摸到了高潮在线观看| 欧美大码av| 丁香六月欧美| 日韩欧美国产在线观看| 国产淫片久久久久久久久 | 色综合欧美亚洲国产小说| 亚洲激情在线av| 国产激情欧美一区二区| 精品国产乱码久久久久久男人| 国内精品一区二区在线观看| 亚洲精华国产精华精| 国产极品精品免费视频能看的| 麻豆成人午夜福利视频| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 日本黄色片子视频| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 男插女下体视频免费在线播放| 视频区欧美日本亚洲| 少妇丰满av| 欧美三级亚洲精品| 亚洲国产欧美网| 精品国产乱子伦一区二区三区| 精华霜和精华液先用哪个| 黄色片一级片一级黄色片| 日本黄大片高清| x7x7x7水蜜桃| 国产真人三级小视频在线观看| av黄色大香蕉| 视频区欧美日本亚洲| 岛国在线观看网站| 男人的好看免费观看在线视频| 18禁观看日本| 成人三级做爰电影| 精品乱码久久久久久99久播| 99国产精品99久久久久| а√天堂www在线а√下载| av天堂中文字幕网| 在线观看免费午夜福利视频| 午夜福利18| 精品国产乱码久久久久久男人| 免费无遮挡裸体视频| 日本一二三区视频观看| 此物有八面人人有两片| 色av中文字幕| 天堂√8在线中文| 亚洲一区二区三区不卡视频| 欧美黑人巨大hd| 午夜福利高清视频| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 亚洲,欧美精品.| 亚洲成av人片在线播放无| 免费搜索国产男女视频| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 性欧美人与动物交配| 1024香蕉在线观看| 亚洲专区字幕在线| 美女cb高潮喷水在线观看 | 性色avwww在线观看| 久久欧美精品欧美久久欧美| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 三级国产精品欧美在线观看 | 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 亚洲 欧美一区二区三区| 搡老妇女老女人老熟妇| 999精品在线视频| 亚洲欧美精品综合久久99| www.999成人在线观看| 亚洲自偷自拍图片 自拍| 两性夫妻黄色片| 少妇人妻一区二区三区视频| 午夜精品一区二区三区免费看| 日本a在线网址| 成人av一区二区三区在线看| 欧美极品一区二区三区四区| 日韩三级视频一区二区三区| 757午夜福利合集在线观看| 可以在线观看的亚洲视频| 婷婷六月久久综合丁香| 9191精品国产免费久久| 丝袜人妻中文字幕| 91av网一区二区| 欧美最黄视频在线播放免费| 啪啪无遮挡十八禁网站| 最好的美女福利视频网| 亚洲在线观看片| 欧美zozozo另类| 波多野结衣高清无吗| 日本一本二区三区精品| 99精品在免费线老司机午夜| 免费搜索国产男女视频| 最好的美女福利视频网| 成人一区二区视频在线观看| 最近最新免费中文字幕在线| 日韩精品青青久久久久久| 久久热在线av| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 国产精品av久久久久免费| 日韩av在线大香蕉| 亚洲中文av在线| 久久久久久久久久黄片| 久久这里只有精品中国| 啦啦啦免费观看视频1| 在线观看舔阴道视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 久久精品影院6| 国产一区二区三区视频了| 国产综合懂色| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 18禁观看日本| 欧美大码av| 免费观看的影片在线观看| 色综合亚洲欧美另类图片| 日韩精品中文字幕看吧| 成人一区二区视频在线观看| 特级一级黄色大片| 欧美日韩国产亚洲二区| 欧美一级a爱片免费观看看| 午夜久久久久精精品| 在线播放国产精品三级| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 亚洲av日韩精品久久久久久密| 国产精品久久久久久久电影 | 精品欧美国产一区二区三| 日韩欧美三级三区| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 久久伊人香网站| 免费搜索国产男女视频| avwww免费| 亚洲色图av天堂| 国产激情久久老熟女| 欧美成人性av电影在线观看| 亚洲欧美日韩无卡精品| 国产亚洲精品一区二区www| 亚洲欧美激情综合另类| 最近视频中文字幕2019在线8| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产激情欧美一区二区| 可以在线观看的亚洲视频| 色综合站精品国产| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 国产成人精品久久二区二区免费| 国产成人aa在线观看| 久久久久久国产a免费观看| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 色噜噜av男人的天堂激情| 国产精品乱码一区二三区的特点| 国产成人欧美在线观看| 性色av乱码一区二区三区2| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 又黄又粗又硬又大视频| 99久国产av精品| 免费人成视频x8x8入口观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国产精品一区二区精品视频观看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 又大又爽又粗| 深夜精品福利| 亚洲专区中文字幕在线| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 91字幕亚洲| 俺也久久电影网| 长腿黑丝高跟| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 日韩欧美在线乱码| 久久精品国产99精品国产亚洲性色| 一夜夜www| 久久99热这里只有精品18| 熟女电影av网| 日日夜夜操网爽| 国产日本99.免费观看| 黄频高清免费视频| 日韩精品中文字幕看吧| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 国产精品爽爽va在线观看网站| 国产视频一区二区在线看| 久久性视频一级片| 久久久久久国产a免费观看| 婷婷精品国产亚洲av在线| 日韩国内少妇激情av| www.熟女人妻精品国产| 这个男人来自地球电影免费观看| 国产精品免费一区二区三区在线| 成人av一区二区三区在线看| 国产av一区在线观看免费| 中亚洲国语对白在线视频| 美女黄网站色视频| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 久久99热这里只有精品18| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 99国产精品99久久久久| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 麻豆av在线久日| 女生性感内裤真人,穿戴方法视频| 最好的美女福利视频网| 亚洲精品美女久久av网站| 99riav亚洲国产免费| 精品久久蜜臀av无| 十八禁人妻一区二区| 国产亚洲欧美在线一区二区| 亚洲自拍偷在线| 又紧又爽又黄一区二区| 淫妇啪啪啪对白视频| 在线免费观看不下载黄p国产 | 一本综合久久免费| 日韩精品中文字幕看吧| 一级a爱片免费观看的视频| 日本黄大片高清| 日韩国内少妇激情av| 久久久精品大字幕| x7x7x7水蜜桃| 丝袜人妻中文字幕| 九九热线精品视视频播放| 国产精品香港三级国产av潘金莲| 人妻夜夜爽99麻豆av| 免费看光身美女| 亚洲在线观看片| 欧美一级毛片孕妇| 久久久久九九精品影院| 欧美一级a爱片免费观看看| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产午夜精品论理片| av福利片在线观看| 欧美一区二区精品小视频在线| 国产成人系列免费观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 免费高清视频大片| 久久久成人免费电影| 午夜影院日韩av| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产乱人伦免费视频| 亚洲av成人一区二区三| 国产久久久一区二区三区| 午夜激情福利司机影院| 啪啪无遮挡十八禁网站| 久久久精品欧美日韩精品| 日韩欧美三级三区| 99re在线观看精品视频| 久久精品人妻少妇| 一区二区三区激情视频| 搞女人的毛片| 99久久精品一区二区三区| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 两人在一起打扑克的视频| 男人和女人高潮做爰伦理| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 悠悠久久av| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 亚洲专区字幕在线| 看片在线看免费视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 操出白浆在线播放| www.999成人在线观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 久久人人精品亚洲av| 12—13女人毛片做爰片一| 久久香蕉精品热| 老熟妇乱子伦视频在线观看| 欧美日本视频| 国产精品电影一区二区三区| 真实男女啪啪啪动态图| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 亚洲成a人片在线一区二区| 可以在线观看的亚洲视频| 两性夫妻黄色片| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 99热这里只有是精品50| 亚洲第一电影网av| 亚洲欧美精品综合久久99| 夜夜夜夜夜久久久久| 国产成人aa在线观看| 午夜两性在线视频| 精品福利观看| 超碰成人久久| 欧美日本视频| 亚洲成av人片在线播放无| 丁香六月欧美| 啦啦啦韩国在线观看视频| 91老司机精品| 国产av一区在线观看免费| 亚洲国产中文字幕在线视频| 久久草成人影院| 国产单亲对白刺激| 女人被狂操c到高潮| 国产97色在线日韩免费| 国产成人aa在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 在线观看午夜福利视频| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 老鸭窝网址在线观看| 日韩av在线大香蕉| 久久久久久久精品吃奶| 亚洲av第一区精品v没综合| 免费观看人在逋| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 噜噜噜噜噜久久久久久91| 久久精品综合一区二区三区| 国产精品日韩av在线免费观看| 国产午夜精品久久久久久| 国产精品九九99| 19禁男女啪啪无遮挡网站| 日韩三级视频一区二区三区| 亚洲精品美女久久av网站| 麻豆国产97在线/欧美| 国产亚洲欧美在线一区二区| 亚洲中文av在线| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲av电影在线进入| 国产精品av久久久久免费| 俄罗斯特黄特色一大片| 性色av乱码一区二区三区2| а√天堂www在线а√下载| 午夜亚洲福利在线播放| 成人午夜高清在线视频| 免费搜索国产男女视频| 18美女黄网站色大片免费观看| a级毛片在线看网站| 十八禁人妻一区二区| 麻豆国产av国片精品| 热99re8久久精品国产| 日本黄色片子视频| 精品午夜福利视频在线观看一区| 婷婷丁香在线五月| 99久久成人亚洲精品观看| 观看免费一级毛片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 窝窝影院91人妻| 中文字幕av在线有码专区| 精品不卡国产一区二区三区| 99在线人妻在线中文字幕| 青草久久国产| 夜夜夜夜夜久久久久| 午夜日韩欧美国产| 日韩欧美 国产精品| 国产精品一区二区三区四区久久| 十八禁人妻一区二区| 国产成人aa在线观看| 两人在一起打扑克的视频| 欧美中文综合在线视频| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 91在线观看av| 成年版毛片免费区| 三级国产精品欧美在线观看 | 十八禁人妻一区二区| 国产美女午夜福利| 成熟少妇高潮喷水视频| 国产精品一区二区免费欧美| 欧美一级a爱片免费观看看| 老司机午夜福利在线观看视频| 精品99又大又爽又粗少妇毛片 | 亚洲一区高清亚洲精品| 成熟少妇高潮喷水视频| 香蕉久久夜色| 国产野战对白在线观看| 偷拍熟女少妇极品色| 桃色一区二区三区在线观看| 99视频精品全部免费 在线 | 日韩av在线大香蕉| 麻豆成人午夜福利视频| 99久国产av精品| 国产成人av激情在线播放| 亚洲av片天天在线观看| 曰老女人黄片| 日本免费一区二区三区高清不卡| 97人妻精品一区二区三区麻豆| 91麻豆精品激情在线观看国产| 淫秽高清视频在线观看| 亚洲黑人精品在线| 精品熟女少妇八av免费久了| 精品午夜福利视频在线观看一区| 久久久久久久久免费视频了| 久久久久免费精品人妻一区二区| 在线观看舔阴道视频| 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 18禁观看日本| 男女下面进入的视频免费午夜| 床上黄色一级片| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 国产欧美日韩一区二区精品| 婷婷丁香在线五月| 国产成人av激情在线播放| 免费看光身美女| 午夜视频精品福利| 久久国产乱子伦精品免费另类| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 国产一区二区在线av高清观看| 日本免费a在线| 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 精品久久久久久久久久免费视频| 黑人操中国人逼视频| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 嫩草影视91久久| 国产不卡一卡二| 色综合站精品国产| 中亚洲国语对白在线视频| 在线看三级毛片| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 欧美不卡视频在线免费观看| 男人舔奶头视频| 美女高潮喷水抽搐中文字幕| 亚洲av第一区精品v没综合| av女优亚洲男人天堂 | 久久久久久九九精品二区国产| 精品国产三级普通话版| 听说在线观看完整版免费高清| 国产成人影院久久av| 精品日产1卡2卡| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 亚洲av成人一区二区三| 国产午夜福利久久久久久| 在线观看一区二区三区| 俄罗斯特黄特色一大片| 麻豆成人午夜福利视频| 级片在线观看| 欧美精品啪啪一区二区三区| 日韩人妻高清精品专区| 丰满人妻一区二区三区视频av | 久久久久国内视频| av视频在线观看入口| 亚洲欧美激情综合另类| 国产在线精品亚洲第一网站| 国产精品一区二区精品视频观看| 午夜福利18| 国产精品爽爽va在线观看网站| 久久九九热精品免费| 国产激情久久老熟女| 老司机深夜福利视频在线观看| 国产精品综合久久久久久久免费| 欧美午夜高清在线| cao死你这个sao货| 国产日本99.免费观看| 国产欧美日韩精品一区二区| 亚洲成人免费电影在线观看| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 一夜夜www| www国产在线视频色| 亚洲午夜理论影院| 欧美三级亚洲精品| 国产精品一及| 免费看十八禁软件| 国产久久久一区二区三区| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 91av网一区二区| 男女之事视频高清在线观看| 欧美色欧美亚洲另类二区| 一级毛片精品| 日本熟妇午夜| 亚洲熟女毛片儿| 99久久精品热视频| 精品久久久久久久末码| 十八禁人妻一区二区| 久久九九热精品免费| 热99re8久久精品国产| 麻豆成人午夜福利视频| 成人18禁在线播放| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 男人舔奶头视频| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 啪啪无遮挡十八禁网站| 97超级碰碰碰精品色视频在线观看| 久久久久久久久免费视频了| 曰老女人黄片| 亚洲成人中文字幕在线播放| 极品教师在线免费播放| 久久久国产成人免费| 一本精品99久久精品77| 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲成人精品中文字幕电影| 国产三级黄色录像| 国产精品美女特级片免费视频播放器 | 国产精品亚洲美女久久久| 久久人人精品亚洲av| 国产精品久久视频播放| 天天躁日日操中文字幕| 窝窝影院91人妻| 久久亚洲精品不卡| 热99re8久久精品国产| 国产乱人伦免费视频| 床上黄色一级片| 最近最新中文字幕大全电影3| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产91精品成人一区二区三区| 丝袜人妻中文字幕| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 免费看光身美女| 91av网一区二区| av视频在线观看入口| 又爽又黄无遮挡网站| 不卡av一区二区三区| 欧美av亚洲av综合av国产av| 嫩草影院精品99| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 午夜福利18| 亚洲七黄色美女视频| 狂野欧美激情性xxxx| 国产毛片a区久久久久| 亚洲国产精品sss在线观看| 国产美女午夜福利| 女同久久另类99精品国产91| 一个人观看的视频www高清免费观看 | 欧美一级毛片孕妇| 欧美日本亚洲视频在线播放| 一级作爱视频免费观看| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 可以在线观看的亚洲视频| 欧美日韩黄片免| 国产精华一区二区三区| 小说图片视频综合网站| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 免费看光身美女| 51午夜福利影视在线观看| 久久久久免费精品人妻一区二区| 久久久国产精品麻豆| 最新美女视频免费是黄的| 亚洲激情在线av| 国产av一区在线观看免费| 亚洲美女黄片视频| xxxwww97欧美| 波多野结衣高清无吗| 99久久国产精品久久久| 我的老师免费观看完整版| 精品熟女少妇八av免费久了| 久久久久久九九精品二区国产| 毛片女人毛片| 国产视频一区二区在线看| 午夜免费激情av| 免费无遮挡裸体视频| 日韩欧美免费精品| 国产精品野战在线观看| 国产一区二区在线av高清观看| 最近最新中文字幕大全电影3| 草草在线视频免费看| 国产精品永久免费网站| 久久亚洲精品不卡| 成人18禁在线播放| 亚洲美女黄片视频| 成人三级做爰电影| 少妇人妻一区二区三区视频| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 午夜影院日韩av| 午夜成年电影在线免费观看| 久久久久久久久久黄片| 亚洲中文日韩欧美视频| 极品教师在线免费播放| 欧美日韩瑟瑟在线播放| 日韩高清综合在线| ponron亚洲| 成年女人毛片免费观看观看9| 在线永久观看黄色视频| 91老司机精品| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 日韩欧美在线乱码| 久久久久久国产a免费观看| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 熟女电影av网| 久久这里只有精品19| 午夜a级毛片| 久久午夜综合久久蜜桃| 视频区欧美日本亚洲| 日韩大尺度精品在线看网址| 淫秽高清视频在线观看| 亚洲va日本ⅴa欧美va伊人久久| 在线观看午夜福利视频| 久久久久久九九精品二区国产| 国产精品亚洲av一区麻豆| 久久这里只有精品中国| 中文字幕久久专区| 91av网站免费观看| 三级男女做爰猛烈吃奶摸视频| 男人的好看免费观看在线视频| 欧美+亚洲+日韩+国产| 成人鲁丝片一二三区免费| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 哪里可以看免费的av片| 亚洲人成网站高清观看| 国产黄a三级三级三级人| 又黄又粗又硬又大视频| 一本久久中文字幕| 国产三级中文精品| 日本在线视频免费播放| 国产午夜精品久久久久久| 超碰成人久久| 欧美乱妇无乱码| 亚洲成人精品中文字幕电影| 一本精品99久久精品77| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 老司机在亚洲福利影院| 国产成人aa在线观看| 午夜福利欧美成人| 国产成人av激情在线播放| 久久久精品欧美日韩精品|