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        基于模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑模的穩(wěn)壓器壓力控制

        2022-04-18 10:00:48鐘放鴻張樂(lè)年沈冬暉
        計(jì)算機(jī)仿真 2022年3期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)

        鐘放鴻,張樂(lè)年,沈冬暉

        (1. 浙江中煙工業(yè)有限責(zé)任公司,浙江 寧波 315500;2. 南京航空航天大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院,江蘇 南京 210000)

        1 引言

        穩(wěn)壓器是一回路冷卻劑系統(tǒng)的主要設(shè)備之一,其安全穩(wěn)定運(yùn)行直接影響了核電站的安全穩(wěn)定運(yùn)行,其主要作用是維持系統(tǒng)壓力的恒定,一般設(shè)定為15.5MPa左右,過(guò)高過(guò)低的壓力都將會(huì)給核電廠的安全運(yùn)行帶來(lái)危害[1]。目前,針對(duì)穩(wěn)壓器壓力的控制大多數(shù)仍采用傳統(tǒng)的PID控制,該方法具有明顯局限性:控制效果、抗干擾能力等。但隨著智能控制的發(fā)展,如模糊PID控制、單神經(jīng)元PID控制、自抗擾控制等也被廣泛應(yīng)用。文獻(xiàn)[2]介紹了利用模糊規(guī)則實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的整定,但模糊規(guī)則及隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)完全憑經(jīng)驗(yàn),對(duì)系統(tǒng)影響較大;文獻(xiàn)[3]介紹了單神經(jīng)元PID控制穩(wěn)壓器壓力控制,但該算法控制效果受算法增益。學(xué)習(xí)速率與控制規(guī)則的影響,同樣與經(jīng)驗(yàn)有關(guān);文獻(xiàn)[4]介紹了自抗擾控制的應(yīng)用,但該算法參數(shù)太多,調(diào)整困難,無(wú)法得到最佳的控制效果。

        本文針對(duì)穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種帶有短反饋的模糊分?jǐn)?shù)階滑模雙層反饋控制器。其中滑??刂撇呗云鞅WC了壓力控制系統(tǒng)模型的穩(wěn)定性及有參數(shù)攝動(dòng)情況下的魯棒性;分?jǐn)?shù)階控制能夠提高系統(tǒng)的控制余度,實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)PID由點(diǎn)到面的控制;模糊控制實(shí)現(xiàn)滑??刂茀?shù)的自適應(yīng)調(diào)整,克服滑模不連續(xù)帶來(lái)的抖振;短反饋算法的引入,構(gòu)成雙層反饋控制,使系統(tǒng)能獲得更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性和魯棒性。經(jīng)仿真驗(yàn)證,本文提出的方法具有響應(yīng)速度快、穩(wěn)定性高、魯棒性強(qiáng)等性能,同時(shí)驗(yàn)證了本文方法的有效性和科學(xué)性。

        2 穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)

        在核電廠運(yùn)行過(guò)程中,穩(wěn)壓器的壓力會(huì)根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行情況而發(fā)生變化,如溫度的變化、功率的改變以及負(fù)荷的變化等。當(dāng)穩(wěn)壓器壓力偏離設(shè)定值時(shí),將會(huì)通過(guò)可調(diào)功率電加熱器組、罐體頂部安全閥組以及噴淋系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)節(jié),以維持穩(wěn)壓器壓力的穩(wěn)定。

        圖1 穩(wěn)壓器調(diào)節(jié)壓力工作原理圖

        圖1為穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)的工作原理。該平衡罐的控制系統(tǒng)由三部分組成[5]:一、異常報(bào)警系統(tǒng),報(bào)警信息分為運(yùn)行裝置的報(bào)警和備用電加熱的報(bào)警;二、電加熱系統(tǒng),電加熱分為可調(diào)式加熱器(配備函數(shù)發(fā)生器,即自動(dòng)控制邏輯,根據(jù)需要的壓力值選用不同的加熱檔位。)和通斷式加熱器(通斷式加熱器即定功率加熱器,只有開(kāi)關(guān)兩種狀態(tài),電加熱器前設(shè)有熱保護(hù)繼電器,防止電加熱過(guò)電流。);三、噴淋及泄壓系統(tǒng),噴淋系統(tǒng)自動(dòng)邏輯函數(shù)發(fā)生器和噴淋閥組成,泄壓系統(tǒng)由繼電器加安全閥組組成。冷卻介質(zhì)工作壓力通過(guò)壓力變送器將壓力信號(hào)轉(zhuǎn)換為模擬量的電流信號(hào)傳遞給PID控制器,與設(shè)定值進(jìn)行對(duì)比,系統(tǒng)內(nèi)各設(shè)備通過(guò)壓差大小準(zhǔn)確動(dòng)作。當(dāng)壓差為負(fù)值時(shí),冷卻介質(zhì)壓力較低,自控模塊將選擇增大可調(diào)式加熱器功率,平衡管內(nèi)飽和蒸汽增加使系統(tǒng)壓力上升;當(dāng)壓差為正值時(shí),系統(tǒng)運(yùn)行壓力過(guò)高,自控模塊將選擇打開(kāi)噴淋閥,冷卻水穿過(guò)過(guò)平衡管上部飽和蒸汽時(shí),蒸汽遇冷液化,系統(tǒng)內(nèi)壓力降低,當(dāng)系統(tǒng)內(nèi)壓力過(guò)高達(dá)到安全閥組的閾值時(shí),安全閥組將轉(zhuǎn)換為開(kāi)狀態(tài),系統(tǒng)內(nèi)壓力將迅速下降至設(shè)定值。

        3 分?jǐn)?shù)階滑模變結(jié)構(gòu)控制器

        3.1 滑模變結(jié)構(gòu)控制的理論

        滑模變結(jié)構(gòu)控制(SMC)與常規(guī)的控制算法不同,SMC控制是一種不連續(xù)的控制算法。在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,滑??刂频倪@種結(jié)構(gòu)變化是有目的性在改變,而不是隨意變化的。當(dāng)系統(tǒng)偏離初始設(shè)定軌跡時(shí),滑模控制會(huì)通過(guò)切換法則調(diào)節(jié)有目的使結(jié)構(gòu)的改變讓系統(tǒng)盡快恢復(fù)到目標(biāo)軌跡上[6]。對(duì)于滑模的整個(gè)運(yùn)動(dòng)過(guò)程可以分為兩個(gè)階段,一是到達(dá)階段,二是滑模段。其中到達(dá)階段是指系統(tǒng)在完全不在滑模面上,系統(tǒng)將在有限時(shí)間內(nèi)不斷靠近切換面的過(guò)程;滑模段是指到達(dá)切換面在切換面上的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,在該過(guò)程將表現(xiàn)出系統(tǒng)強(qiáng)抗干擾能力和魯棒性。SMC控制的控制律通常有兩部分組成,一是保證系統(tǒng)狀態(tài)在滑模面上的等效控制ueq,二是保證系統(tǒng)狀態(tài)不離開(kāi)滑模面的切換控制uvs,該控制系統(tǒng)不受參數(shù)變化和外界干擾的影響,因此具有較強(qiáng)的魯棒性,同時(shí)滑動(dòng)模態(tài)的參數(shù)比較少,調(diào)節(jié)比較簡(jiǎn)單,因此被廣泛應(yīng)用[7]。但是SMC變結(jié)構(gòu)控制的這種切換控制造成了系統(tǒng)的抖振。

        3.1.1 等效控制

        假如系統(tǒng)的被控對(duì)象為

        x(n)=f(x,t)+bu(t)

        (1)

        跟蹤誤差向量

        e=xd-x=[e,e′,…,e(n-1)]T

        (2)

        其中,xd為設(shè)定值輸入信號(hào)。

        切換函數(shù)設(shè)計(jì)為

        s(x,t)=C1e=c1e+c2e′+…+e(n-1)

        (3)

        其中,切換矩陣C1=[c1,c2,…,cn-1,1]

        取s′=0,則

        s′(x,t)=c1e′+…+e(n)

        (4)

        等效控制器設(shè)計(jì)為

        (5)

        3.1.2 滑模控制

        為了保證滑模到達(dá)條件的成立,即s(x,t)·s′(x,t)≤-η|s|,其中η>0,設(shè)計(jì)切換控制為指數(shù)趨近律

        (6)

        最終的滑??刂坡蔀?/p>

        u=ueq+uvs

        (7)

        定義Lyapunov函數(shù)

        (8)

        V′=ss′=s[-εsgns-ks]≤0

        (9)

        3.2 分?jǐn)?shù)階控制的理論

        3.2.1 分?jǐn)?shù)階微積分定義

        分?jǐn)?shù)階微積分是由整數(shù)階微積分理論基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái),該理論將整數(shù)階微積分的階次不在看成是傳統(tǒng)意義上的整數(shù),二是將其延伸至分?jǐn)?shù)或者是復(fù)數(shù)[8]。目前,工程上常用的定義有Grunwal-Letnikov定義、Riemann-Liouville定義和Caputo定義,其具體公式參考文獻(xiàn)[9]。其中定義連續(xù)的分?jǐn)?shù)階微積分算子如下

        (10)

        3.2.2 分?jǐn)?shù)階微積分算子的近似與改進(jìn)

        由分?jǐn)?shù)階系統(tǒng)的定義可以知道,分?jǐn)?shù)階的階次存在無(wú)限性,若要實(shí)現(xiàn)分?jǐn)?shù)階控制需要進(jìn)行在有限的范圍內(nèi)進(jìn)行近似。因此,本文采用了間接算法Oustaloup近似算法,其近似效果要優(yōu)于其它算法[10]。其中Oustaloup濾波器在一個(gè)有限的頻率段(wb,wh)內(nèi)對(duì)微積分算子的近似為[7]

        (11)

        式中,wb,wh分別是Oustaloup濾波器近似頻率范圍的上下限;α為微積分的階次;N為濾波器的階次。

        但是,由于Oustaloup近似算法在設(shè)定頻率段(ωb,ωh)的上下限處并沒(méi)有很明顯的近似效果,計(jì)算結(jié)果無(wú)法使用,本文提出了改進(jìn)Oustaloup近似算法,該算法是將分?jǐn)?shù)階算子用分?jǐn)?shù)階傳遞函數(shù)近似

        (12)

        在頻率段內(nèi)wb

        (13)

        綜合上述公式可以得到如下微積分的近似公式

        (14)

        式中, 0<α<2;w為濾波器的近似頻率;b、d為常數(shù),均大于0。

        3.3 分?jǐn)?shù)階滑??刂破髟O(shè)計(jì)

        滑模變結(jié)構(gòu)控制因系統(tǒng)參數(shù)少、響應(yīng)快,魯棒性強(qiáng)而被廣泛應(yīng)用,但是由于其自身控制的特點(diǎn)也決定了SMC控制會(huì)給系統(tǒng)帶來(lái)抖振現(xiàn)象,通過(guò)分?jǐn)?shù)階理論的分析可知,分?jǐn)?shù)階控制能夠減弱這一現(xiàn)象[11]。為此,在滑??刂浦幸敕?jǐn)?shù)階控制既能夠保留滑??刂频膬?yōu)點(diǎn)還能夠克服滑??刂茙?lái)的抖振。針對(duì)分?jǐn)?shù)階滑??刂破鞯脑O(shè)計(jì)與傳統(tǒng)的滑??刂祁愃品譃閮刹糠衷O(shè)計(jì),一是分?jǐn)?shù)階滑模面,二是分?jǐn)?shù)階控制律。結(jié)合上面?zhèn)鹘y(tǒng)滑??刂破髟O(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)的分?jǐn)?shù)階滑模面為

        (15)

        式中,C為滑模面增益,大于0;α為微積分的階次。當(dāng)α取值在(0,1)范圍內(nèi)表示微分作用,若取值在(-1,0)范圍內(nèi)表示積分作用。

        對(duì)式(15)進(jìn)行求導(dǎo)可得

        (16)

        分?jǐn)?shù)階滑模控制器利用了分?jǐn)?shù)階微積分的特性,即能夠隨著時(shí)間的變化進(jìn)行衰減以及能量的傳遞進(jìn)而能夠明顯減弱滑模變結(jié)構(gòu)的帶來(lái)的系統(tǒng)抖振[12]。分?jǐn)?shù)階滑??刂破魍ㄟ^(guò)選擇恰當(dāng)?shù)姆謹(jǐn)?shù)階階次,能夠改善系統(tǒng)的靈活性,提高系統(tǒng)控制精度。

        結(jié)合傳統(tǒng)滑??刂频膸追N控制律,本文選擇指數(shù)趨近律。利用分?jǐn)?shù)階本身的特點(diǎn),以及符號(hào)函數(shù)的特性,設(shè)計(jì)分?jǐn)?shù)階符號(hào)函數(shù),在分?jǐn)?shù)階積分的作用下,大大削弱符號(hào)函數(shù)帶來(lái)的抖振效果。為此,本文設(shè)計(jì)分?jǐn)?shù)階型指數(shù)趨近律

        (17)

        式中,β為微積分的階次,ε為切換增益參數(shù),k為趨近項(xiàng)增益參數(shù)。

        圖2 分?jǐn)?shù)階符號(hào)函數(shù)

        當(dāng)系統(tǒng)遠(yuǎn)離滑模面的時(shí)候,為了能夠快速往滑模面運(yùn)動(dòng),分?jǐn)?shù)階滑模與傳統(tǒng)滑模控制一樣,通過(guò)趨近項(xiàng)-ks決定,能夠加快收斂的速度。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)接近滑模面的時(shí)候,與傳統(tǒng)滑模不同的是通過(guò)決定,由于分?jǐn)?shù)階對(duì)符號(hào)函數(shù)的作用,能夠削弱系統(tǒng)抖振的作用。

        4 模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計(jì)

        4.1 模糊分?jǐn)?shù)階滑模控制設(shè)計(jì)

        針對(duì)分?jǐn)?shù)階指數(shù)趨近律參數(shù)ε的選擇一般按照經(jīng)驗(yàn)取值,該參數(shù)既影響系統(tǒng)趨近滑模面的速度同時(shí)也會(huì)造成系統(tǒng)的抖振,過(guò)大過(guò)小都會(huì)造成系統(tǒng)不良影響,參數(shù)值太大系統(tǒng)狀態(tài)趨近速度將大大加快,但是也造成系統(tǒng)的嚴(yán)重抖振;過(guò)小將造成系統(tǒng)狀態(tài)趨近滑模面的速度。為了避免參數(shù)選擇的隨意性和盲目性,實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線調(diào)整,為此引入了模糊控制來(lái)改變分?jǐn)?shù)階指數(shù)趨近律中的切換增益參數(shù),當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)遠(yuǎn)離滑模面時(shí),切換增益取大值,相反當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)靠近滑模面時(shí),切換增益取較小值。其中,模糊控制控制不需要精確的數(shù)學(xué)模型,能用不精確的輸入處理非線性問(wèn)題,并且能比大多數(shù)非線性控制器可以獲得良好的控制性能。

        通過(guò)MATLAB軟件設(shè)計(jì)模糊控制器,本文以系統(tǒng)狀態(tài)變量s和微分作為二維模糊控制器的輸入,ε作為模糊控制器的輸出,其中,將系統(tǒng)狀態(tài)s和其微分的基本論域?yàn)閇-10,10],輸出變量為切換增益ε的基本論域?yàn)閇1,10]。對(duì)上面的輸入、輸出變量,將模糊子集定義為{NB、NS、ZO、PS、PB},分別對(duì)應(yīng){負(fù)大、負(fù)小、零、正小、正大}。針對(duì)以上輸入輸出的模糊變量的隸屬度函數(shù)均選擇為三角形類型,同時(shí)模糊控制中模糊規(guī)則的一般是在總結(jié)工程技術(shù)人員的技術(shù)知識(shí)和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)而建立的,其中切換增益模糊參數(shù)規(guī)則表如表1所示[13]:

        表1 切換增益參數(shù)模糊規(guī)則表

        4.2 短反饋算法

        短反饋算法是從神經(jīng)內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)中受到啟發(fā),與常規(guī)的反饋不同,短反饋是直接將控制器的輸出反饋到控制器的本身,與控制器的輸出進(jìn)行疊加然后輸出。系統(tǒng)框圖如圖3所示。

        圖3 模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑模控制系統(tǒng)框圖

        本文將模糊分?jǐn)?shù)階滑??刂破鞯妮敵龅淖兓师c(k)和誤差信號(hào)作為算法的輸入,然后在Farhy .L .S提出的神經(jīng)內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)的普遍規(guī)律對(duì)算法的輸入變量進(jìn)行運(yùn)算處理,能夠得到非線性反饋的函數(shù)[14]

        (18)

        式中,a,n為算法系數(shù),取值決定算法補(bǔ)償?shù)姆龋沪(k)為誤差增量;Δu(k) 為輸出增量。

        由上式(18)可知,短反饋算法是根據(jù)系統(tǒng)誤差,誤差增量以及輸出增量來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)整短反饋算法的輸出,進(jìn)而使系統(tǒng)往系統(tǒng)設(shè)定值方向進(jìn)行改變。本文將以模糊分?jǐn)?shù)階滑??刂破鞯妮敵龅淖兓师c(k)當(dāng)成算法的啟動(dòng)信號(hào),進(jìn)而模糊分?jǐn)?shù)階滑??刂破鞯妮敵鰑(k)為

        u(k)=uc(k)-f(Δuc(k),e(k))

        (19)

        系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中會(huì)受到各種各樣不確定的因素干擾,為此,將短反饋算法的算法系數(shù)進(jìn)行修正,以便更好地抗擾動(dòng)。本文將系數(shù)a進(jìn)行分段處理,來(lái)弱化算法對(duì)模糊分?jǐn)?shù)階滑模控制器帶來(lái)的不良后果。a′的值如式(20)所示

        (20)

        式中,r為設(shè)定值。

        5 系統(tǒng)仿真

        某核電廠穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為[15]

        (21)

        利用Matlab仿真軟件建立穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)模型并進(jìn)行仿真,圖4為基于傳統(tǒng)滑??刂频碾A躍響應(yīng),由滑??刂票旧淼娜毕菘芍?,系統(tǒng)由于不連續(xù)控制會(huì)出現(xiàn)抖振,通過(guò)圖4局部放大圖可知,傳統(tǒng)的滑??刂圃诤穗娬痉€(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)中的抖振較為明顯,針對(duì)核電這一特殊對(duì)象,系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中能夠希望平穩(wěn),為此引入分?jǐn)?shù)階以后,其控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果如圖5所示。由圖5局部放大圖可知,在分?jǐn)?shù)階微積分理論的作用下,系統(tǒng)抖振被消除了,同時(shí)控制系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能也被改善了,為滑??刂圃诤穗婎I(lǐng)域的應(yīng)用提供了可能。

        圖4 基于傳統(tǒng)滑??刂频碾A躍響應(yīng)

        圖5 基于分?jǐn)?shù)階滑模控制的階躍響應(yīng)

        為了更直觀的比較不同控制算法的控制性能,在同一個(gè)示波器上顯示不同控制方法得到的仿真曲線。穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)的仿真曲線如圖6所示。

        圖6 系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)曲線

        針對(duì)核電站穩(wěn)壓器的壓力控制系統(tǒng),本文設(shè)計(jì)模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑??刂?FSFOSMC)、分?jǐn)?shù)階滑??刂?FOSMC)、滑??刂?SMC)以及傳統(tǒng)的PID控制,由圖6可以明顯看出與其它控制方式相比,傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)的控制性能最差,調(diào)節(jié)時(shí)間最長(zhǎng),而模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑模控制較其它控制相比,控制性能都得到了改善,上升時(shí)間、峰值時(shí)間等大大減小,穩(wěn)態(tài)誤差減小。同時(shí)為了比較算法的抗干擾能力,在時(shí)間為30s的時(shí)間加入幅值為0.1的階躍擾動(dòng),模擬核電站運(yùn)行中穩(wěn)壓器受到的不確定干擾,通過(guò)穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng)的實(shí)際仿真可以看出,模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑模在受到擾動(dòng)后能夠最快恢復(fù)到正常值,約0.3s左右。由此說(shuō)明,模糊短反饋分?jǐn)?shù)階滑??刂撇粌H具有良好的動(dòng)態(tài)性能,同時(shí)還具有較強(qiáng)的抗干擾能力。

        6 結(jié)論

        針對(duì)復(fù)雜(時(shí)變、非線性及強(qiáng)干擾等)的核電站穩(wěn)壓器壓力控制系統(tǒng),將滑??刂?、分?jǐn)?shù)階控制等理論融合,建立了一種帶短反饋的模糊分?jǐn)?shù)階滑模雙層反饋控制器,該控制器具有參數(shù)少、控制余度廣、控制精度細(xì)等優(yōu)點(diǎn),與傳統(tǒng)的PID控制對(duì)比,有效的解決了強(qiáng)干擾、非線性等問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,本文方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制,可實(shí)現(xiàn)調(diào)節(jié)時(shí)間短、超調(diào)量小、響應(yīng)速度快、控制精度高等優(yōu)良的性能指標(biāo),具有較高的推廣應(yīng)用價(jià)值。

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