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基于MSPCA的FPSO典型生产流程故障诊断系统的研究
1
作者 高强 韩淼 +1 位作者 扈书亮 董超 《伺服控制》 2009年第4期76-79,54,共5页
以小波分析和主元分析PCA理论为基础,针对PCA单尺度建模的局限性,将PCA的去线性变量相关性的能力以及小波变换提取变量局部特征和近似分解变量自相关性的能力结合起来形成多尺度主元分析法(MSPCA)。将其应用于浮式油轮生产储油卸油系统(... 以小波分析和主元分析PCA理论为基础,针对PCA单尺度建模的局限性,将PCA的去线性变量相关性的能力以及小波变换提取变量局部特征和近似分解变量自相关性的能力结合起来形成多尺度主元分析法(MSPCA)。将其应用于浮式油轮生产储油卸油系统(FPSO)油气水分离系统。研究结果表明:基于多尺度主元分析的故障诊断方法可以准确地对FPSO生产过程的早期故障进行检测和诊断;且对于系统的细小扰动,多尺度主元分析法的故障诊断能力优于主元分析法。 展开更多
关键词 mspca PCA 故障诊断 FPSO
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基于MSPCA-KECA的冷水机组故障监测及诊断 被引量:10
2
作者 齐咏生 张海利 +2 位作者 王林 高学金 陆晨曦 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1499-1508,共10页
针对冷水机组同类型不同等级故障的变量变化存在差异会造成误诊断的问题,提出一种基于多尺度主元分析-核熵成分分析(MSPCA-KECA)的故障诊断策略。MSPCA提取故障特征,其输出作为KECA分类器的输入,实现故障的实时监测与自动诊断。首先,改... 针对冷水机组同类型不同等级故障的变量变化存在差异会造成误诊断的问题,提出一种基于多尺度主元分析-核熵成分分析(MSPCA-KECA)的故障诊断策略。MSPCA提取故障特征,其输出作为KECA分类器的输入,实现故障的实时监测与自动诊断。首先,改进的MSPCA算法通过将小波多尺度分析与主元分析相结合,筛选故障信息可能存在的尺度直接重构并采用PCA提取故障特征,获取不同类型故障之间差异的同时也保留了同类型但不同等级故障之间的相似性,提高故障诊断的可靠性。之后建立KECA非线性分类器并引入一种新的监测统计量——散度测度统计量,使降维后不同特征信息之间呈现显著的角度差异,易于分类。最后,采用支持向量数据描述(SVDD)算法确定新统计量的控制限,以克服无法获知统计量分布的问题。通过对冷水机组数据的仿真研究,验证了MSPCA-KECA方法的可行性及有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 多尺度主元分析 核熵成分分析 冷水机组
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基于时序特征选择与改进MSPCA算法的电网暂态稳定态势智能评估 被引量:23
3
作者 鲁广明 张璐路 +3 位作者 马晶 魏亚威 李宏强 杨慧彪 《电测与仪表》 北大核心 2023年第6期125-133,共9页
在充分利用电网海量历史运行数据及大量仿真分析数据评估暂态稳定态势过程中,恰当的选择与稳定特征以及提取非正常态势关键影响特征是实现电网暂态稳定态势评估的基础。文中提出了一种基于时序特征选择的暂态稳定态势智能评估方法。给... 在充分利用电网海量历史运行数据及大量仿真分析数据评估暂态稳定态势过程中,恰当的选择与稳定特征以及提取非正常态势关键影响特征是实现电网暂态稳定态势评估的基础。文中提出了一种基于时序特征选择的暂态稳定态势智能评估方法。给出了基于未来运行点的邻域样本在线生成方法及稳定态势等级描述,选择输电断面作为主要特征;基于时序邻域信息度量算法,依据累积贡献率对特征降序排列,并采用基于邻域互信息的计算并伴随基于SVM的特征子集搜索实现冗余特征的剔除,形成稳定特征子集;在应用电网稳定特征子集进行态势评估场景中,采用改进的多尺度主元分析法对稳定相关信息进行提取,通过特征贡献率排序实现非正常态势关键影响特征识别。结合IEEE 39节点算例系统,仿真结果验证了文中所提方法的有效性。 展开更多
关键词 电网暂态稳定态势评估 时序特征选择 邻域互信息 特征贡献率 改进mspca算法
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基于MSPCA的FPSO典型生产流程故障诊断系统的设计与实现 被引量:1
4
作者 高强 韩淼 +1 位作者 扈书亮 董超 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2010年第2期41-43,共3页
针对传统主元分析单尺度建模的局限性,以小波分析和主元分析理论为基础,应用多尺度主元分析方法(MSPCA)对浮式油轮生产储油卸油系统(FPSO)进行故障检测与诊断系统的设计与实现。以MSPCA为故障诊断算法,以Microsoft Visual Basic和Matla... 针对传统主元分析单尺度建模的局限性,以小波分析和主元分析理论为基础,应用多尺度主元分析方法(MSPCA)对浮式油轮生产储油卸油系统(FPSO)进行故障检测与诊断系统的设计与实现。以MSPCA为故障诊断算法,以Microsoft Visual Basic和Matlab为开发平台,以FOXBORO I/A、AIM*OPC Server为数据传输平台,采用FPSO仿真系统作为数据环境,建立了基于MSPCA的FPSO典型生产流程的故障诊断系统,实现油气水分离过程的故障检测与诊断。结果表明:基于MSPCA的FPSO故障诊断系统结构设计合理,在油气水分离系统的故障检测与诊断过程中取得较好的应用效果。 展开更多
关键词 故障诊断 多尺度主元分析 FPSO
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基于MSPCA的传感器故障诊断与数据重构 被引量:2
5
作者 徐涛 王祈 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期168-169,191,共3页
讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆... 讨论了基于多尺度主元分析的故障传感器数据重构问题。传统的多尺度主元分析方法没有建立故障传感器数据重构模型,在相关传感器信号的所有尺度上建立主元分析模型进行传感器故障诊断的基础上,将主元分析模型的重构结果组合后进行小波逆变换,设计了能够实现故障传感器数据重构的多尺度主元分析模型,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。 展开更多
关键词 多尺度主元分析 故障传感器 数据重构
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Application of MSPCA to Sensor Fault Diagnosis 被引量:4
6
作者 XU Tao WANG Qi 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期417-421,共5页
A multiscale principal component analysis method is proposed for sensor fault detection and identification. After decomposition of sensor signal by wavelet transform, the coarse-scale coefficients from the sensors wit... A multiscale principal component analysis method is proposed for sensor fault detection and identification. After decomposition of sensor signal by wavelet transform, the coarse-scale coefficients from the sensors with strong correlation are employed to establish the principal component analysis model. A moving window is designed to monitor data from each sensor using the model. For the purpose of sensor fault detection and identification, the data in the window is decomposed with wavelet transform to acquire the coarse-scale coefficients firstly, and the square prediction error is used to detect the failure. Then the sensor validity index is introduced to identify faulty sensor, which provides a quantitative identifying index rather than qualitative contrast given by the approach with contribution. Finally, the applicability and effectiveness of the proposed method is illustrated by sensors of industrial boiler. 展开更多
关键词 小波传输 传感器 故障诊断 mspca
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基于改进MSPCA的交通检测器故障诊断模型
7
作者 张凯 陆百川 +2 位作者 马庆禄 刘权富 邓捷 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2014年第2期167-170,共4页
针对交通检测器故障诊断过程中,噪声掩盖了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)模型。模型首先将交通检测器数据进行分段处理,再加入改进的小波阈值除噪,对滤除噪声后的小波系数进行主元分析... 针对交通检测器故障诊断过程中,噪声掩盖了部分故障信息以及故障信息分布的多尺度性,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)模型。模型首先将交通检测器数据进行分段处理,再加入改进的小波阈值除噪,对滤除噪声后的小波系数进行主元分析,最后利用二维贡献图完成故障的定位。模型应用于线圈检测器的故障诊断实验,与MSPCA及自适应主元分析相比,该模型减小了误报率和漏报率,准确率更高,抗噪能力更强。 展开更多
关键词 交通检测器 小波阈值除噪 多尺度主元分析 故障诊断
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MSPCA在发动机试车台传感器故障诊断中的应用
8
作者 徐涛 王祁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期1686-1689,共4页
针对传统的基于小波变换的多尺度主元分析(MSPCA)方法在检测高频类故障时的分辨能力不足的问题,提出了基于小波包的MSPCA模型,并应用于传感器的故障诊断.首先,对传感器数据进行正交小波包变换,得到小波包最佳分解树.然后,根据最佳树的... 针对传统的基于小波变换的多尺度主元分析(MSPCA)方法在检测高频类故障时的分辨能力不足的问题,提出了基于小波包的MSPCA模型,并应用于传感器的故障诊断.首先,对传感器数据进行正交小波包变换,得到小波包最佳分解树.然后,根据最佳树的各个节点系数在对应的尺度上建立主元分析模型,利用这些主元分析模型的残差子空间的统计量——平方预报误差对传感器故障进行检测,采用传感器有效度指标对故障传感器进行分离.最后,以火箭试车台液氢供应系统的传感器为例对设计的模型进行了验证,传感器周期性干扰故障诊断实例验证了基于小波包的MSPCA方法的有效性,其检测性能要优于基于小波变换的MSPCA模型. 展开更多
关键词 小波变换 小波包 多尺度主元分析 传感器故障诊断
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基于MSPCA的液体火箭发动机试车台氢供应系统传感器故障诊断方法 被引量:8
9
作者 耿卫国 徐涛 王祁 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1142-1146,共5页
研究了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题。利用小波变换得到传感器信号在各个尺度上的系数,然后根据尺度系数矩阵建立主元分析模型进行传感器故障诊断。设计了固定窗长的移动窗口,对窗内数据进行小波变换后,用最后一个... 研究了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题。利用小波变换得到传感器信号在各个尺度上的系数,然后根据尺度系数矩阵建立主元分析模型进行传感器故障诊断。设计了固定窗长的移动窗口,对窗内数据进行小波变换后,用最后一个尺度系数计算平方预报误差进行故障检测,采用传感器有效指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识。最后,以液体火箭发动机试车台氢供应系统几个关键传感器的故障诊断为例验证了这种方法实用性和有效性。 展开更多
关键词 多尺度主元分析 小波变换 传感器 故障诊断
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基于改进MSPCA的网络异常检测方法研究
10
作者 潘珍如 王怀彬 《天津理工大学学报》 2019年第1期27-31,共5页
网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进... 网络异常检测作为一种重要的网络监管手段,对于保证网络的可靠运行具有非常重要的意义.本文提出了一种基于改进MSPCA的网络异常检测算法,主要思想是通过引入能量贡献效率ECE来控制PCA滤波器的尺度,之后,采用贝叶斯PCA对小波系数矩阵进行滤波.该算法克服了传统MSPCA算法参数选择困难和时间复杂度较高的缺点,可以更加有效地分离网络中的异常数据.实验结果表明,与其他的检测算法相比,改进MSPCA的检测算法取得了良好的检测效果. 展开更多
关键词 异常检测 改进mspca 能量贡献效率 贝叶斯PCA
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基于滑动中值滤波的多尺度主元分析方法 被引量:2
11
作者 范少荟 文成林 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期271-276,共6页
提出了一种基于滑动中值滤波的多尺度主元分析(MSPCA)方法,该方法利用中值滤波对主元分析(PCA)前的原始数据进行预处理,以去除异常点,并用多尺度主元分析方法把小波变换和主元分析有机结合起来,通过对过程数据的多尺度建模,来消除系统... 提出了一种基于滑动中值滤波的多尺度主元分析(MSPCA)方法,该方法利用中值滤波对主元分析(PCA)前的原始数据进行预处理,以去除异常点,并用多尺度主元分析方法把小波变换和主元分析有机结合起来,通过对过程数据的多尺度建模,来消除系统中的次要主元和小的小波系数,这样既提高了对数据中细微、重要变化的检测灵敏度,又解决了在测量数据中含有异常点的情况下,现有多尺度主元分析难以去除因异常点的存在而产生的虚警问题。仿真验证了该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 滑动中值滤波 小波变换 多尺度主元分析 mspca 故障检测 故障诊断
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基于改进多尺度主元分析的丙烯聚合过程监测与故障诊断 被引量:12
12
作者 夏陆岳 潘海天 +2 位作者 周猛飞 蔡亦军 孙小方 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期2312-2317,共6页
针对工业过程故障检测问题,提出了一种改进多尺度主元分析方法。首先针对过程数据所具有的随机性、非平稳性及含有大量噪声等特点,提出了一种改进小波变换阈值去噪方法,移除原始过程数据中的大部分高频随机噪声,提高数据的置信度,然后... 针对工业过程故障检测问题,提出了一种改进多尺度主元分析方法。首先针对过程数据所具有的随机性、非平稳性及含有大量噪声等特点,提出了一种改进小波变换阈值去噪方法,移除原始过程数据中的大部分高频随机噪声,提高数据的置信度,然后应用小波多尺度分解将每个变量依次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型,以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合尺度主元分析模型。将该改进多尺度主元分析方法应用于丙烯聚合过程监测与故障诊断研究中,研究结果表明,与传统多尺度主元分析相比,改进多尺度主元分析减少了误报率和漏报率,提高了过程监测与故障诊断的精度。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 多尺度主元分析 过程监测 故障诊断 丙烯聚合
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基于多尺度主元分析法的动态交通数据故障诊断与修复 被引量:8
13
作者 陆百川 郭桂林 +3 位作者 肖汶谦 张海 张凯 邓捷 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2016年第1期134-137,166,共5页
针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值... 针对动态交通数据的故障问题,提出了一种改进的多尺度主元分析(MSPCA)方法及数据修复模型。利用小波包多尺度分解将每个变量一次分解成逼近系数和多个尺度的细节系数,并在各个尺度矩阵建立相应的主元分析模型。以模型统计量控制限为阈值,对小波系数重构得到综合主元分析模型,并将故障数据分离出来。利用数据修复模型以及根据时间相关性和空间相关性计算出各组数据的相关系数,并估算出故障数据的真实值。最后给出了各种仿真结果。 展开更多
关键词 交通运输工程 多尺度主元分析 故障诊断 数据修复 小波包
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采用多尺度主成分分析的控制系统欺骗攻击检测 被引量:6
14
作者 刘大龙 冯冬芹 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期1738-1746,共9页
针对工业控制系统中存在的正弦欺骗攻击,以控制系统的典型回路为研究对象,建立数学模型;利用傅里叶变换、小波分析,从时间-尺度域分析其在攻击能力和隐蔽性方面与一般性欺骗攻击的不同特性;将多尺度主元分析(MSPCA)用于正弦攻击检测,提... 针对工业控制系统中存在的正弦欺骗攻击,以控制系统的典型回路为研究对象,建立数学模型;利用傅里叶变换、小波分析,从时间-尺度域分析其在攻击能力和隐蔽性方面与一般性欺骗攻击的不同特性;将多尺度主元分析(MSPCA)用于正弦攻击检测,提出在线检测算法.在TE过程上进行仿真研究,结果表明,正弦攻击不但能够造成物理破坏,而且伤害较隐蔽.当正弦攻击的频率较高时,通过传统的主成分分析(PCA)方法无法检测,所提出的方法能快速准确地检测出攻击. 展开更多
关键词 正弦欺骗攻击 小波分析 多尺度主成分分析 物理破坏 TE过程
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基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法 被引量:5
15
作者 张国云 章兢 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第4期437-442,共6页
提出了一种基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新的特征矩阵,然后分别利用PCA降维去噪,最后构造40... 提出了一种基于Gabor小波的多尺度PCA支持向量机人脸识别方法。该方法首先计算5个尺度和8个方向的Gabor小波变换结果,再把不同人脸中的同一尺度和方向的变换结果进行特征重组,得到40个新的特征矩阵,然后分别利用PCA降维去噪,最后构造40个支持向量机分类器并采用选票决策机制决定识别结果。实验结果表明,该方法不仅拓宽了主元分析法中累积方差贡献率可选范围,而且识别率受支持向量机核参数影响较小,使得支持向量机的核参数易于选择,同时取得了理想的识别效果。 展开更多
关键词 GABOR小波 多尺度主元分析 支持向量机 人脸识别
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基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用 被引量:6
16
作者 徐涛 王祁 《测试技术学报》 2006年第5期418-423,共6页
讨论了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题.为了解决传统的多尺度主元分析方法不能实现对传感器故障的全面检测问题,本文结合小波变换在相关传感器信号的各个尺度上建立主元分析模型,使这种方法能够同时检测到低频故障和... 讨论了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题.为了解决传统的多尺度主元分析方法不能实现对传感器故障的全面检测问题,本文结合小波变换在相关传感器信号的各个尺度上建立主元分析模型,使这种方法能够同时检测到低频故障和高频故障.实际应用中设计了固定窗长的移动窗口,根据最后一个尺度系数计算残差空间的平方预报误差统计量进行故障检测;在检测到传感器故障后,再采用传感器有效度指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识.最后,通过液体火箭发动机试车台液氢供应系统的传感器故障诊断验证了这种方法的实用性和有效性. 展开更多
关键词 小波变换 多尺度主元分析 传感器故障诊断 平方预报误差 有效度指标
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基于小波包PCA的故障传感器数据重构方法 被引量:2
17
作者 徐涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第14期239-241,共3页
讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型... 讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型,将主元分析模型的重构结果组合后再进行小波逆变换,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。 展开更多
关键词 多尺度主元分析 小波包 故障传感器 数据重构
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多尺度主元分析方法在数据校正中的应用 被引量:3
18
作者 郭金玉 赵立杰 王纲 《沈阳化工学院学报》 2003年第1期54-57,共4页
 采用主元分析方法检测过失误差,然后应用多尺度主元分析方法(MSPCA)滤除随机误差.仿真结果表明,这种新的数据校正方法有效地消除了测量数据中的误差,提高了测量数据的可靠性.
关键词 数据校正 数据协调 小波变换 主元分析 多尺度主元分析
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多尺度主元分析方法在过程监视中的应用 被引量:2
19
作者 郭金玉 吴永建 +1 位作者 王纲 吕岩 《沈阳化工学院学报》 2003年第3期216-220,共5页
 多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来,为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具.过程监视时,MSPCA能自动对数据滤波并调节检测控制限,使控制限最容易检...  多尺度主元分析方法(MSPCA)将多分辨率分析(MRA)的多尺度分解数据能力和主元分析(PCA)的降低数据维数能力结合起来,为监视多个时间尺度的过程提供了强有力的工具.过程监视时,MSPCA能自动对数据滤波并调节检测控制限,使控制限最容易检测出测量变量中重要的微小变化.由于MSPCA仅能滤除随机误差,不能消除过失误差,因此,为提高统计模型的准确性,在过程监视前,首先应用PCA检测并剔除存在过失误差的数据.通过实例说明MSPCA方法监视过程的优越性. 展开更多
关键词 多分辨率分析 主元分析 多尺度主元分析 过程监视
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多变量统计方法监测化工过程的缓变故障 被引量:6
20
作者 孙美红 孙巍 +2 位作者 赵劲松 张浩 张佳 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1228-1232,共5页
化工过程中缓变故障的存在,会影响装置长周期稳定的运行,严重的直接造成装置生产能力下降、生产成本增加。针对化工过程中难以监测的缓变故障,提出1种新的多变量统计过程的监测方法。把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形... 化工过程中缓变故障的存在,会影响装置长周期稳定的运行,严重的直接造成装置生产能力下降、生产成本增加。针对化工过程中难以监测的缓变故障,提出1种新的多变量统计过程的监测方法。把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,通过累计作用提取过程的微小变化,并与小波变换在定尺度下提取测量变量决定性特征的特性,以及传统的主元分析(PCA)去除变量间关联的优势相结合,构成新的MCUSUM-MSPCA方法。通过仿真研究TE过程,证明此方法可行和有效,极大地改善了监测过程缓变故障的效果。与PCA方法相比,MCUSUM-MSPCA方法能在不同频率范围内,有效、及时地监测到过程中的缓变故障,提高了过程监测的灵敏性,为操作人员在线排除故障提供了可能,从而可降低操作成本,保证产品质量。 展开更多
关键词 小波变换 累计和 主元分析 多尺度 MCUSUM—mspca 缓变故障
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