亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于組合權(quán)重及改進(jìn)可拓原理的電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估*

        2017-12-20 11:01:40趙蓓蓓趙一名詹翔靈王亞運(yùn)洪千里謝慶徐玉琴
        電測(cè)與儀表 2017年5期
        關(guān)鍵詞:物元部件權(quán)重

        趙蓓蓓,趙一名,詹翔靈,王亞運(yùn),洪千里,謝慶,徐玉琴

        (華北電力大學(xué),河北保定071000)

        0 引 言

        電力變壓器是電力系統(tǒng)核心設(shè)備之一,其健康水平關(guān)系到整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)的安全穩(wěn)定。變壓器結(jié)構(gòu)復(fù)雜,將變壓器結(jié)構(gòu)分解,并依次對(duì)各部分進(jìn)行風(fēng).險(xiǎn)評(píng)估,有利于提高變壓器檢修與維護(hù)水平,對(duì)降低變壓器故障發(fā)生機(jī)率具有重大的意義[1]。

        在以往的質(zhì)量管理中,通常以故障率為依據(jù),優(yōu)先考慮故率高的部件,對(duì)引起的損失、修復(fù)時(shí)間等因素考慮不夠全面[2-3],并且缺乏比較客觀有效的指標(biāo)權(quán)重確定方法。

        本文通過(guò)建立科學(xué)全面的評(píng)估體系,引入組合權(quán)重法進(jìn)行權(quán)重判斷,減少主觀因素的影響,結(jié)合可拓綜合評(píng)估方法[4-6],得到各部件的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行排序。

        (1)應(yīng)用該模型對(duì)事物類(lèi)別進(jìn)行判定時(shí),不需要對(duì)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),避免了樣本學(xué)習(xí)過(guò)程所帶來(lái)的誤差;

        (2)該模型拓展了關(guān)聯(lián)函數(shù)值域范圍的同時(shí),也使評(píng)價(jià)指標(biāo)下的數(shù)據(jù)由單一值模糊化處理變?yōu)閰^(qū)間值,從而更科學(xué)、全面地評(píng)價(jià)事物相對(duì)于某集合的隸屬度;

        (3)結(jié)合熵權(quán)法及主觀賦權(quán)法,確定電力變壓器風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,減少了主觀因素帶來(lái)的偏差。

        為規(guī)避傳統(tǒng)可拓理論對(duì)隸屬度函數(shù)的過(guò)度使用或依靠最大隸屬度原則導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確的缺陷,筆者將建立改進(jìn)型組合權(quán)重物元可拓模型,對(duì)各部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)價(jià),進(jìn)而可依據(jù)結(jié)果制定有針對(duì)性的維護(hù)及檢修計(jì)劃。

        1 評(píng)價(jià)對(duì)象及指標(biāo)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

        1.1 變壓器各部件缺陷分析

        本文以近十年間某地區(qū)110 kV電力變壓器故障統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)其故障數(shù)據(jù)的整理分析,其故障按部位可分為繞組故障、鐵芯故障、器身故障、分接開(kāi)關(guān)故障、引線故障、套管故障、絕緣故障、冷卻系統(tǒng)故障,如圖1所示。

        圖1 變壓器故障統(tǒng)計(jì)Fig.1 Transformer fault statistics

        變壓器的故障類(lèi)型很多,引起故障的原因極為復(fù)雜,如設(shè)計(jì)制造缺陷、安裝質(zhì)量缺陷、誤操作等,易在運(yùn)行中產(chǎn)生局部放電、局部過(guò)熱等問(wèn)題,從而導(dǎo)致匝間短路、絕緣損壞、燒損爆炸等嚴(yán)重事故。因而制定具有針對(duì)性的質(zhì)量管控措施具有重要意義。

        1.2 變壓器部件評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)

        在故障排查以及全壽命質(zhì)量管控中,單憑缺陷發(fā)生概率確定部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)大小不夠客觀。本文結(jié)合多方面因素,從指標(biāo)選取的科學(xué)性、簡(jiǎn)潔性考慮將從三個(gè)方面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)定,各評(píng)判指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)[7]如表 1所示。

        表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Evaluation index standard

        發(fā)生概率,從可靠性方面考慮;直接損失,從經(jīng)濟(jì)性方面考慮;檢測(cè)難易度,從技術(shù)層面考慮,即風(fēng)險(xiǎn)防范難易度。

        2 建立評(píng)價(jià)模型

        傳統(tǒng)的可拓物元評(píng)估法通常采用最大隸屬度原則來(lái)評(píng)價(jià)等級(jí),但最大隸屬度原則在評(píng)價(jià)對(duì)象等級(jí)時(shí)不能全面反映待評(píng)對(duì)象自身界限的模糊性,容易損失信息,從而導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果產(chǎn)生偏差[8-9]。隨后有人針對(duì)此缺陷進(jìn)行了改進(jìn),綜合了所有隸屬函數(shù)信息求取貼進(jìn)度,該方法的缺陷在于并非所有隸屬度都是有用信息,過(guò)度使用無(wú)用信息也會(huì)造成結(jié)果失準(zhǔn)。因而本文對(duì)可拓模型進(jìn)行改進(jìn),綜合各隸屬函數(shù)信息進(jìn)而保證結(jié)果的精確性。

        在可拓模型建立過(guò)程中,需求解評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,傳統(tǒng)的主觀指標(biāo)權(quán)重求解方法有1-9比例標(biāo)度法、專(zhuān)家評(píng)估法等,客觀法主要是利用熵權(quán)進(jìn)行求解。1-9比例標(biāo)度法缺點(diǎn)是主觀性太強(qiáng),熵權(quán)法缺點(diǎn)是應(yīng)變性太差,本文綜合考慮兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn),在熵權(quán)法的基礎(chǔ)上結(jié)合1-9比例標(biāo)度法,建立了改進(jìn)型的組合權(quán)重可拓模型。變壓器風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程如圖2所示。芯故障、器身故障、分接開(kāi)關(guān)故障、引線故障、套管故障、絕緣故障、冷卻系統(tǒng)故障,如圖1所示。

        圖2 變壓器風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程Fig.2 Transformer risk assessment process

        2.1 建立物元模型

        變壓器的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估劃分為5個(gè)等級(jí),分別為:低風(fēng)險(xiǎn)(N1)、較低風(fēng)險(xiǎn)(N2)、中等風(fēng)險(xiǎn)(N3)、較高風(fēng)險(xiǎn)(N4)、高風(fēng)險(xiǎn)(N5)。經(jīng)典域是由各評(píng)估指標(biāo)在評(píng)價(jià)類(lèi)別下的區(qū)域劃分來(lái)確定,變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估物元經(jīng)典域、節(jié)域及待評(píng)物元可分別由下面三式表示[11-12]:

        式中Rj為經(jīng)典域;Rp為節(jié)域;R0為變壓器部件待評(píng)物元;M為變壓器風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估物元的全體;Di為電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo);Nj為評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)類(lèi)別;vij為評(píng)價(jià)類(lèi)別為Nj時(shí)各個(gè)指標(biāo)的取值范圍;vpi是待評(píng)對(duì)象M關(guān)于評(píng)價(jià)指標(biāo)Di的量值范圍;vi是待評(píng)對(duì)象在第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的取值。

        2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

        (1)建立評(píng)價(jià)矩陣

        設(shè)參與評(píng)價(jià)的對(duì)象集為M=(M1M2…Mn),用于評(píng)價(jià)的指標(biāo)集為D=(D1D2…Dm)。評(píng)價(jià)對(duì)象Mi在評(píng)價(jià)指標(biāo)Dj值為xij。則形成的決策矩陣如式X=(xij)m×n。

        為消除各標(biāo)量量綱對(duì)方案決策的影響,對(duì)決策矩陣X進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。使其量綱統(tǒng)一,進(jìn)而形成標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 U=(uij)m×n。其處理公式如公式(4)所示。

        式中 uij即為歸一化后的值。ma x(xj)、min(xj)分別為指標(biāo)Dj的最大值和最小值。

        (2)計(jì)算指標(biāo)熵值

        對(duì)于某一評(píng)價(jià)指標(biāo)Di,uij的差異越大,即該項(xiàng)指標(biāo)提供給被評(píng)價(jià)對(duì)象的有用信息越多。根據(jù)熵的概念,信息的增加意味著熵的減少,因此可以用熵來(lái)度量這種信息量的大?。?0]。

        第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的特征比重為:

        指標(biāo)Dj的熵值計(jì)算如公式(6)所示。

        當(dāng) pij=0或 pij=1時(shí),認(rèn)為 pijln(pij)=0。

        (3)確定各指標(biāo)熵權(quán)

        觀察熵權(quán)的計(jì)算公式,對(duì)于某項(xiàng)指標(biāo)Dj,uij差異越小,ej越大。當(dāng)各個(gè)被評(píng)價(jià)對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)全部相等時(shí),ej=emax=1。由熵的定義,對(duì)象的評(píng)價(jià)指標(biāo)差異越大,該指標(biāo)反映的信息量越大。定義差異系數(shù):

        其中dj越大,信息量越大,相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重也應(yīng)該越大。指標(biāo)權(quán)重可由下式得到:

        (4)綜合主客觀權(quán)重值

        針對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo),利用1-9比例標(biāo)度法,建立判斷矩陣,求出主觀權(quán)重值。然后采用線性加權(quán)組合法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重,即:

        其中δ為綜合系數(shù),且0<δ<1;μj為第j個(gè)指標(biāo)的主觀權(quán)重。

        2.3 關(guān)聯(lián)度求取

        第i個(gè)指標(biāo)下關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)j的關(guān)聯(lián)函數(shù)如下:

        式中|vij|為第i個(gè)指標(biāo)關(guān)于第j個(gè)等級(jí)的經(jīng)典域距離;ρ(vi,vij)為第 i個(gè)指標(biāo)的待評(píng)物元與經(jīng)典域的距離;ρ(vi,vip)為第 i個(gè)指標(biāo)的待評(píng)物元與節(jié)域的距離。

        其中:

        變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估的關(guān)聯(lián)度為:

        式中Kj(p)為待評(píng)變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估物元關(guān)于等級(jí)j的組合關(guān)聯(lián)度。此處的權(quán)重系數(shù)Wj為本文所求的綜合權(quán)重。

        2.4 改進(jìn)型物元可拓評(píng)估法

        關(guān)聯(lián)函數(shù)中“+”、“-”號(hào)做定性使用,正號(hào)表示評(píng)價(jià)對(duì)象屬于相應(yīng)等級(jí),負(fù)號(hào)表示評(píng)價(jià)對(duì)象不屬于該等級(jí),符號(hào)后面所跟的實(shí)數(shù)表示隸屬程度大小。傳統(tǒng)的物元可拓評(píng)價(jià)法根據(jù)最大隸屬度原則,若Kj0(M)={max Kj(M)}(j=1,2,…,m),則待評(píng)物元M屬于類(lèi)別j0。但該方法有一個(gè)缺陷,若以最大隸屬度確定評(píng)價(jià)對(duì)象等級(jí),就會(huì)損失評(píng)價(jià)對(duì)象在其他評(píng)價(jià)等級(jí)下的信息,因而造成評(píng)價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確。

        本文綜合考慮評(píng)價(jià)對(duì)象在各個(gè)評(píng)價(jià)等級(jí)下的隸屬度信息,當(dāng)關(guān)聯(lián)度Kj(M)< -0.4,即表示評(píng)價(jià)對(duì)象不屬于某等級(jí)的程度很大,若用該信息對(duì)待評(píng)對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行評(píng)定,會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性,舍去。若關(guān)聯(lián)度Kj(M)> -0.4,雖然關(guān)聯(lián)度為負(fù),但依舊反應(yīng)了待評(píng)對(duì)象的所處評(píng)價(jià)等級(jí)的模糊性,在最終等級(jí)確定時(shí),需要綜合考慮[13]。

        基于上述分析,本文在運(yùn)用組合權(quán)重可拓模型求出待評(píng)對(duì)象的關(guān)聯(lián)函數(shù)后,去除關(guān)聯(lián)數(shù)小于-0.4的信息,然后運(yùn)用式(12)對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)進(jìn)行整理,得:

        則物元M的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的貼進(jìn)度j*為:

        改進(jìn)后的優(yōu)勢(shì)在于綜合考慮了評(píng)價(jià)對(duì)象在各等級(jí)下的隸屬度信息,有針對(duì)性的選取隸屬度信息,規(guī)避了信息的過(guò)度使用或是最大隸屬度方法造成的信息缺失。

        3 實(shí)例分析

        3.1 物元表示

        綜合某地區(qū)過(guò)去幾年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),采用量化分級(jí)方法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行量化分級(jí)處理。在本文所給出的3個(gè)指標(biāo)中,檢測(cè)難易度需要由現(xiàn)場(chǎng)專(zhuān)家及工人給出,其他指標(biāo)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)可由實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得到。

        第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的屬性值為xij,將評(píng)價(jià)對(duì)象分為 N1,N2,…,N5五個(gè)評(píng)價(jià)類(lèi)別,評(píng)價(jià)對(duì)象集記為 M=(M1,M2,…,M7);評(píng)價(jià)指標(biāo)集記為 D=(D1,D2,D3)。

        表2 待評(píng)對(duì)象數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Tab.2 Review of object data statistics

        根據(jù)傳統(tǒng)方法求得的風(fēng)險(xiǎn)因數(shù),變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)從大到小依次為繞組、鐵芯、器身、保護(hù)系統(tǒng)、套管、分接開(kāi)關(guān)、冷卻系統(tǒng)。傳統(tǒng)方法的缺陷有以下兩點(diǎn):

        (1)默認(rèn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的影響因素相同,這并不符合實(shí)際。在實(shí)際情況中,各指標(biāo)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的影響都不相同;

        (2)對(duì)數(shù)據(jù)的處理過(guò)于粗糙。只是將各項(xiàng)指標(biāo)下的評(píng)價(jià)等級(jí)簡(jiǎn)單相乘,容易出現(xiàn)評(píng)價(jià)結(jié)果RPN相同的情況,因而難以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行排序[14]。若評(píng)價(jià)指標(biāo)過(guò)多,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)所得RPN數(shù)值必然很大,影響最后的精度。

        3.2 變壓器風(fēng)險(xiǎn)物元模型的建立

        物元模型各等級(jí)的經(jīng)典域?yàn)镽1~R5,節(jié)域?yàn)镽p,待評(píng)風(fēng)險(xiǎn)物元R0。根據(jù)表2,建立的物元模型如下所示。

        3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

        根據(jù)表2建立的判斷矩陣,利用熵權(quán)法求得的指標(biāo)權(quán)重如表3所示。

        表3 熵權(quán)法求得權(quán)重Tab.3 Weights of entropy analysismethod

        利用1-9比例標(biāo)度法,建立3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀判斷矩陣:

        對(duì)矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),在滿(mǎn)足要求的情況下運(yùn)用MATLAB程序求出各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重如表4所示。

        表4 主觀權(quán)重Tab.4 Subjective weights

        利用線性加權(quán)組合法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重,根據(jù)式(9),其中 δ取0.5,結(jié)果如表5所示。

        表5 組合權(quán)重Tab.5 Combination weights

        3.4 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定

        利用公式(5)計(jì)算變壓器各部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)物元的關(guān)聯(lián)度,如表6所示。

        表6 各部件風(fēng)險(xiǎn)物元的關(guān)聯(lián)度Tab.6 Correlation of risk matter-element amaong various components

        綜合考慮待評(píng)對(duì)象各等級(jí)下的關(guān)聯(lián)函數(shù),考慮相關(guān)性,忽略小于-0.4的關(guān)聯(lián)數(shù)(在表中已被劃掉),根據(jù)式(12)、式(13),可得各評(píng)價(jià)對(duì)象的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。改進(jìn)后物元評(píng)估及傳統(tǒng)物元評(píng)估法所得到的電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)如表7所示。

        表7 電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)Tab.7 Risk level of power transformer parts

        對(duì)比改進(jìn)后與改進(jìn)前所得的結(jié)果如圖3所示。芯故障、器身故障、分接開(kāi)關(guān)故障、引線故障、套管故障、絕緣故障、冷卻系統(tǒng)故障,如圖1所示。

        從改進(jìn)模型后的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)貼進(jìn)度來(lái)看,電力變壓器各部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)從大到小依次為繞組、鐵芯、套管、器身、分接開(kāi)關(guān)、保護(hù)系統(tǒng)、冷卻系統(tǒng)。繞組風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)最高,接近風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)5,其次是鐵芯,接近風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)4,這兩個(gè)部位的綜合評(píng)定,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較高,因此在全壽命周期各環(huán)節(jié)需要重點(diǎn)把控。

        圖3 結(jié)果對(duì)比Fig.3 Results comparison

        而傳統(tǒng)物元方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)定依靠最大關(guān)聯(lián)數(shù),忽略了很多其他信息。因而造成了很多評(píng)價(jià)對(duì)象具有相同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),如繞組鐵芯風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)都是4,不利于風(fēng)險(xiǎn)排序,有一定局限性。

        本文所介紹的方法優(yōu)勢(shì)在于:首先,考慮了多方面因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的影響;其次,依照實(shí)際數(shù)據(jù),利用組合權(quán)重法,減少主觀因素的影響,得到各影響因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)影響權(quán)值;最后,用改進(jìn)物元可拓評(píng)估法綜合各類(lèi)信息,確定各部件與相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的貼進(jìn)度,方法較傳統(tǒng)的算法更為全面、科學(xué)。

        根據(jù)上述計(jì)算結(jié)果,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)高的部件,在設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)輸、安裝、運(yùn)行等環(huán)節(jié)投入更多的人力物力進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)管,從而能及早發(fā)現(xiàn)隱患,保障電力變壓器的安全運(yùn)行。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        (1)本文針對(duì)電力變壓器各部件,建立并完善了風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,該體系能夠從多角度客觀合理對(duì)電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估;

        (2)本文將組合權(quán)重法和改進(jìn)型可拓物元評(píng)估法相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了將專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)與定量計(jì)算相結(jié)合,合理的處理了不確定性和專(zhuān)家判斷的模糊性,因而所得結(jié)果更加客觀;

        (3)本文針對(duì)電力變壓器部件風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)估,能在電力變壓器全壽命周期過(guò)程中有所側(cè)重的進(jìn)行質(zhì)量管控提供參考,減少不必要的人力物力的投入,提高變壓器運(yùn)行質(zhì)量。

        猜你喜歡
        物元部件權(quán)重
        權(quán)重常思“浮名輕”
        基于可拓物元模型的故障診斷研究與應(yīng)用
        基于Siemens NX和Sinumerik的銑頭部件再制造
        為黨督政勤履職 代民行權(quán)重?fù)?dān)當(dāng)
        部件拆分與對(duì)外漢字部件教學(xué)
        基于公約式權(quán)重的截短線性分組碼盲識(shí)別方法
        基于改進(jìn)物元的大壩基巖安全評(píng)價(jià)
        基于物元分析的橋梁加固效果評(píng)價(jià)
        北方交通(2016年12期)2017-01-15 13:52:38
        水輪機(jī)過(guò)流部件改造與節(jié)能增效
        基于熵權(quán)模糊物元的高速公路投資績(jī)效評(píng)價(jià)研究
        97人伦色伦成人免费视频| 国产自拍伦理在线观看| 国产成人精品麻豆| 中文字幕一区二区人妻在线不卡| 伊人青青草综合在线视频免费播放 | 亚洲一区二区三区中文字幂| aaa毛片视频免费观看| 一区二区三区国产偷拍| 精品久久久少妇一区二区| 亚洲国产av精品一区二区蜜芽| 久久麻豆精品国产99国产精| 91精品国产免费久久久久久青草| 少妇性l交大片免费快色| 亚洲视频网站大全免费看| 日韩欧群交p片内射中文| 国产内射XXXXX在线| 精品色老头老太国产精品| 欧美疯狂性受xxxxx喷水| 一二三四日本中文在线| 青青草原精品99久久精品66| 乱子真实露脸刺激对白| 精品人妻一区二区三区蜜桃| 亚洲av高清一区二区在线观看| 国产狂喷水潮免费网站www| 熟妇的荡欲色综合亚洲| 久久亚洲成a人片| 日本精品熟妇一区二区三区| 美腿丝袜诱惑一区二区| 亚洲精品92内射| a午夜国产一级黄片| 日韩国产精品一区二区三区| 日本少妇高潮喷水xxxxxxx| 亚洲饱满人妻视频| 日韩人妻av不卡一区二区三区| 国产精选自拍视频网站| 无码va在线观看| 久久精品这里只有精品| 国产精品黑丝美女av| 97久人人做人人妻人人玩精品| ā片在线观看| 熟女人妻一区二区在线观看|