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水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)問題及故障診斷原理與方法 ![]()
水電機(jī)組作為水電廠生產(chǎn)設(shè)備,其狀態(tài)成為水電企業(yè)優(yōu)化維護(hù)決策的重要因素。本書研究了水電機(jī)組優(yōu)化維護(hù)系統(tǒng)中實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷的原理和方法,并介紹了應(yīng)用實(shí)例。
水輪發(fā)電機(jī)組的安全運(yùn)行涉及水力、電力、機(jī)械、結(jié)構(gòu)等諸多方面,是一類多場(chǎng)耦合復(fù)雜非線性動(dòng)力學(xué)問題,迄今人們對(duì)它的了解還不夠,尤其是大型水輪發(fā)電機(jī)組安全、穩(wěn)定、高效運(yùn)行還有許多亟待研究的理論和急需解決的關(guān)鍵科學(xué)與技術(shù)問題。
盡管國內(nèi)外對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組發(fā)電過程控制、故障診斷等科學(xué)問題開展了一系列研究,但隨著我國大規(guī)模水電站群的建成和巨型水輪發(fā)電機(jī)組的投運(yùn),還缺乏對(duì)機(jī)組水-機(jī)-電耦合系統(tǒng)復(fù)雜動(dòng)力學(xué)行為機(jī)理的深刻認(rèn)識(shí),至今還沒有系統(tǒng)的理論依據(jù)與技術(shù)對(duì)策,這將嚴(yán)重影響水電站及其互聯(lián)電力系統(tǒng)的安全,并成為制約機(jī)組安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的技術(shù)瓶頸。此外,負(fù)荷需求的不確定性對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行產(chǎn)生不利影響的動(dòng)力學(xué)效應(yīng)、機(jī)組控制策略對(duì)水-機(jī)-電耦合系統(tǒng)故障演變模式的影響等學(xué)科交叉領(lǐng)域的研究嚴(yán)重滯后,迫切需要對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)問題進(jìn)行深入研究,揭示水-機(jī)-電耦合系統(tǒng)運(yùn)行故障的產(chǎn)生機(jī)理、演化過程及發(fā)展模式。因此,從復(fù)雜性科學(xué)理論的視點(diǎn)凝煉水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)問題,闡明機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷和優(yōu)化控制等研究中涉及的科學(xué)問題,解析水輪發(fā)電機(jī)組復(fù)雜非線性動(dòng)力學(xué)行為,揭示水-機(jī)-電耦合系統(tǒng)非平穩(wěn)故障演化規(guī)律,明晰系統(tǒng)故障演化發(fā)展的性質(zhì)、程度和范圍,提出故障診斷的先進(jìn)理論與方法,實(shí)現(xiàn)機(jī)組控制策略對(duì)機(jī)組故障蔓延、惡化的有效抑制,形成機(jī)組故障監(jiān)測(cè)、智能診斷與發(fā)電優(yōu)化控制有效融合的多維調(diào)控理論與技術(shù)體系,具有重要的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。
該書是作者十多年來圍繞水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷研究工作的總結(jié),不僅系統(tǒng)、深入地介紹了作者的理論研究和實(shí)踐探索,而且更多反映了當(dāng)前水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷研究的動(dòng)態(tài)以及作者在該領(lǐng)域獨(dú)到的見解和取得的研究成果,提出的理論與方法更加前進(jìn)了一步,并在工程實(shí)踐中得到應(yīng)用和檢驗(yàn),體現(xiàn)了作者寬廣的學(xué)術(shù)視野和對(duì)前沿研究方向的把握能力。全書從機(jī)組復(fù)雜動(dòng)力學(xué)問題的基礎(chǔ)性研究著手,對(duì)機(jī)組的振動(dòng)機(jī)理與故障演化規(guī)律,機(jī)組非平穩(wěn)故障信號(hào)分析與特征提取,智能故障診斷方法以及機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)等方面的研究進(jìn)行了全面的論述,具有很強(qiáng)的系統(tǒng)性,是一本理論結(jié)合實(shí)際、具有重要學(xué)術(shù)價(jià)值的著作。需要指出的是,大型水輪發(fā)電機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行所涉及的理論與方法具有很強(qiáng)的學(xué)科交叉性,其中的動(dòng)力學(xué)問題、信號(hào)處理問題、模式識(shí)別問題是很多學(xué)科都在開展的基礎(chǔ)性科學(xué)與技術(shù)問題。因此,該書的出版不僅豐富和發(fā)展了水輪發(fā)電機(jī)組安全、穩(wěn)定運(yùn)行理論研究的內(nèi)涵和外延,而且是現(xiàn)代自然學(xué)科類交叉科學(xué)的重要著作,是一部面向基礎(chǔ)研究、面向應(yīng)用,介紹新理論、新進(jìn)展、新趨勢(shì)的專著,可為相關(guān)研究人員提供借鑒和指導(dǎo)。
希望這本書對(duì)推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究和工程應(yīng)用技術(shù)發(fā)展能起到重要作用。
周建中,男,1959年生,華中科技大學(xué)首屆校內(nèi)特聘教授;博士生導(dǎo)師,德國布倫瑞克理工大學(xué)客座教授,1994年IEEE高級(jí)會(huì)員,1997年德國信息工程學(xué)會(huì)會(huì)員,1994年當(dāng)選為湖北省自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事,1995受聘為年國家機(jī)電部部?jī)x器儀表專業(yè)學(xué)科科學(xué)技術(shù)咨詢委員會(huì)委員;1996年受聘為中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)外圍設(shè)備專業(yè)委員會(huì)副主任委員;2001年受聘為中國城市規(guī)劃學(xué)會(huì)生態(tài)城市專業(yè)委員會(huì)副主任委員;2001年受聘為全國水利學(xué)科水利水電工程專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員;2002年受聘為全國電氣學(xué)科電氣自動(dòng)化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會(huì)委員;2002年當(dāng)選為湖北省振動(dòng)學(xué)會(huì)秘書長(zhǎng);2003年受聘為國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目同行評(píng)議專家;2004年當(dāng)選為湖北省水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)常務(wù)理事;2004年受聘為中國水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)水電控制設(shè)備專委會(huì)委員;2004年受聘為國家科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)評(píng)審專家;2005年當(dāng)選為國際一般系統(tǒng)論研究會(huì)中國分會(huì)信息系統(tǒng)與信息理論專委會(huì)副理事長(zhǎng);2005年受聘為湖北省水利學(xué)會(huì)水利規(guī)劃專業(yè)委員會(huì)副主任委員;2005年受聘為數(shù)字流域科學(xué)與技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任;2006年受聘為國家核心學(xué)術(shù)刊物《水電能源科學(xué)》副主編;2007年受聘為國際一般系統(tǒng)論研究會(huì)中國分會(huì)理事;2007年受聘為湖北省系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)常務(wù)理事;2008年受聘為教育部水利學(xué)科水文與水資源工程專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會(huì)委員;2009年受聘為中國人工智能學(xué)會(huì)自然計(jì)算與數(shù)字智能城市專委會(huì)委員;2009年受聘為中國水利教育協(xié)會(huì)高等教育分會(huì)第四屆理事會(huì)常務(wù)理事;2009年受聘為冶金工業(yè)過程系統(tǒng)科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)委員;2009年受聘為全球水伙伴(中國)技術(shù)委員會(huì)委員;2009年受聘為湖北省水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng);2010年受聘為湖北省水土保持學(xué)會(huì)常務(wù)理事;2010年受聘為《當(dāng)代水科學(xué)前沿叢書》學(xué)術(shù)委員會(huì)委員;2010年受聘為中國農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會(huì)排灌機(jī)械分會(huì)第九屆委員會(huì)委員;2010年受聘為《排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào)》第九屆編輯委員會(huì)委員;2010年受聘為江蘇省水利動(dòng)力工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)委員;2011年受聘為中國水利學(xué)會(huì)水生態(tài)專業(yè)委員會(huì)委員;2011年受聘為水利部、中國科學(xué)院水工程生態(tài)研究所學(xué)術(shù)委員會(huì)委員;2011年受聘為水利部水工程生態(tài)效應(yīng)與生態(tài)修復(fù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室第一屆學(xué)術(shù)委員會(huì)委員;2012年受聘為潘家錚水電科技基金第二屆理事會(huì)理事;2012年受聘為湖北省建設(shè)粒料制備工程中心學(xué)術(shù)委員會(huì)專家;2013年受聘為流域水資源與生態(tài)環(huán)境科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室學(xué)術(shù)委員會(huì)委員。
第一篇 水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)
第1章 水輪發(fā)電機(jī)組動(dòng)力學(xué)問題及其研究概述(3)
1.1水輪發(fā)電機(jī)組產(chǎn)生振動(dòng)的因素(3)
1.2水輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)問題概述(6)
1.2.1轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)問題簡(jiǎn)介(6)
1.2.2轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)問題研究現(xiàn)狀(7)
1.3水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)分析(8)
第2章 單一故障影響下水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)分析(10)
2.1水輪發(fā)電機(jī)組徑向振動(dòng)特性分析(10)
2.1.1水輪發(fā)電機(jī)組徑向振動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型(11)
2.1.2水輪發(fā)電機(jī)組徑向振動(dòng)特性分析(14)
2.2水輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子不對(duì)中的振動(dòng)特性分析(22)
2.2.1綜合不對(duì)中機(jī)組軸系動(dòng)力學(xué)模型(23)
2.2.2綜合不對(duì)中機(jī)組軸系動(dòng)力學(xué)特性分析(26)
2.2.3本節(jié)小結(jié)(36)
2.3水輪發(fā)電機(jī)組在軸向推力作用下的振動(dòng)特性分析(37)
2.3.1碰摩轉(zhuǎn)子在軸向推力作用下的動(dòng)力學(xué)模型(38)
2.3.2軸向推力作用下碰摩發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子特性分析(40)
2.3.3本節(jié)小結(jié)(58)
2.4水輪發(fā)電機(jī)組非線性電磁振動(dòng)特性分析(59)
2.4.1不平衡磁拉力的計(jì)算方法簡(jiǎn)介(60)
2.4.2機(jī)組軸系非線性動(dòng)力學(xué)模型(63)
2.4.3機(jī)組非線性電磁振動(dòng)特性分析(65)
2.4.4本節(jié)小結(jié)(72)
第3章 耦合振動(dòng)作用下水輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)子動(dòng)力學(xué)分析(73)
3.1陀螺效應(yīng)下水輪發(fā)電機(jī)組的彎扭耦合振動(dòng)分析(73)
3.1.1立式轉(zhuǎn)子彎扭耦合振動(dòng)基本原理(73)
3.1.2單質(zhì)量不平衡轉(zhuǎn)子的彎扭耦合振動(dòng)(77)
3.2水輪發(fā)電機(jī)組聯(lián)軸器不對(duì)中彎扭耦合振動(dòng)分析(94)
3.2.1固定式剛性聯(lián)軸器平行不對(duì)中(94)
3.2.2可移式剛性聯(lián)軸器平行不對(duì)中(102)
3.3水輪發(fā)電機(jī)組碰摩彎扭耦合振動(dòng)分析(106)
3.3.1碰摩轉(zhuǎn)子彎扭耦合振動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型(107)
3.3.2碰摩轉(zhuǎn)子彎振和扭振特性分析(111)
第二篇 信號(hào)處理與軸心軌跡特征提取
第4章 信號(hào)分析及特征提。125)
4.1傳統(tǒng)信號(hào)分析方法(125)
4.1.1時(shí)域信號(hào)分析(126)
4.1.2振動(dòng)信號(hào)的頻域分析(127)
4.1.3傳統(tǒng)信號(hào)分析方法存在的問題(128)
4.2小波變換(128)
4.2.1小波和小波變換(128)
4.2.2多分辨分析(130)
4.3Hilbert-Huang變換(133)
4.3.1經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(133)
4.3.2Hilbert譜分析(136)
4.4微弱信號(hào)混沌振子檢測(cè)原理(136)
4.4.1混沌振子基本檢測(cè)原理(137)
4.4.2混沌振子檢測(cè)微弱信號(hào)的頻率和相位(138)
4.4.3信息融合與混沌振子檢測(cè)微弱信號(hào)幅值(140)
4.4.4加權(quán)平均融合與混沌振子檢測(cè)微弱信號(hào)幅值(141)
4.4.5基于信息融合技術(shù)的混沌振子狀態(tài)識(shí)別(143)
4.4.6信息融合與混沌振子在故障診斷中的應(yīng)用(145)
第5章 軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別方法(148)
5.1水輪發(fā)電機(jī)組軸心軌跡的特點(diǎn)(148)
5.1.1軸心軌跡形狀信息在故障診斷系統(tǒng)中的作用(148)
5.1.2軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別方法分析(149)
5.1.3水輪發(fā)電機(jī)組軸心軌跡的特點(diǎn)(149)
5.2軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別原理(150)
5.2.1小波提純?cè)恚?50)
5.2.2軸心軌跡圖形特征提。150)
5.2.3軸心軌跡形狀特征自動(dòng)識(shí)別的常規(guī)方法(153)
5.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理(153)
5.3基于PJFMIs不變矩的軸心軌跡識(shí)別(157)
5.3.1Pseudo-Jacobi(p=4,q=3)-Fourier矩(PJFMs)(157)
5.3.2Pseudo-Jacobi(p=4,q=3)-Fourier不變矩(PJFMIs)(158)
5.3.3PJFMs的快速算法(158)
5.3.4PJFMIs提取軸心軌跡特征(159)
5.3.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其參數(shù)選擇(159)
5.4基于快速變換的軸心軌跡識(shí)別(159)
5.4.1現(xiàn)代智能算法(160)
5.4.2基于Haar正交矩陣的夾角識(shí)別(174)
5.4.3基于幾何特征和Fourier描繪子的軸心軌跡識(shí)別(181)
5.4.4基于Walsh描繪子和支持向量機(jī)的軸心軌跡識(shí)別(188)
5.5基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別(194)
5.5.1引言(194)
5.5.2脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(194)
5.5.3基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的軸心軌跡特征提。200)
第三篇 水輪發(fā)電機(jī)組智能故障診斷方法
第6章 水輪發(fā)電機(jī)組的支持向量機(jī)故障診斷方法(209)
6.1支持向量機(jī)基本理論(209)
6.1.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(209)
6.1.2機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)(212)
6.1.3結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化(214)
6.1.4支持向量機(jī)(216)
6.2基于支持向量機(jī)的水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障分類研究(222)
6.2.1最小二乘支持向量機(jī)(222)
6.2.2基于最小二乘支持向量機(jī)的故障分類模型(225)
6.2.3水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障分類識(shí)別(229)
6.3基于遺傳算法的支持向量機(jī)模型參數(shù)選擇(232)
6.3.1遺傳算法(233)
6.3.2GA-LSSVM預(yù)測(cè)模型參數(shù)選擇(236)
6.3.3實(shí)例分析(239)
6.4基于支持向量機(jī)的水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)預(yù)測(cè)研究(241)
6.4.1預(yù)測(cè)方法概述(241)
6.4.2基于小波與最小二乘支持向量機(jī)的集成預(yù)測(cè)模型(242)
6.4.3預(yù)測(cè)方法評(píng)價(jià)準(zhǔn)則和誤差評(píng)價(jià)函數(shù)(246)
6.4.4水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)狀態(tài)預(yù)測(cè)分析(249)
第7章 水輪發(fā)電機(jī)組的Bayes網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法(255)
7.1Bayes網(wǎng)絡(luò)的基本理論(255)
7.1.1Bayes理論的基本思想(256)
7.1.2Bayes網(wǎng)絡(luò)的基本理論(257)
7.2PPTC概率推理算法的優(yōu)化與實(shí)現(xiàn)(265)
7.2.1PPTC算法中的基本概念(265)
7.2.2聯(lián)合樹及其構(gòu)造方法(267)
7.2.3PPTC算法的概率推理(271)
7.2.4PPTC算法實(shí)現(xiàn)中的優(yōu)化(278)
7.3基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)檢修系統(tǒng)(279)
7.3.1基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)表示(280)
7.3.2基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)建模(281)
7.3.3專家系統(tǒng)的推理機(jī)制(283)
7.3.4專家系統(tǒng)的應(yīng)用與分析(285)
7.3.5基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)組檢修策略(286)
7.3.6基于Bayes網(wǎng)絡(luò)的檢修決策系統(tǒng)(287)
7.4水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)檢修系統(tǒng)的知識(shí)獲。290)
7.4.1Bayes學(xué)習(xí)理論(291)
7.4.2完整數(shù)據(jù)集下的Bayes網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)(297)
7.4.3不完整數(shù)據(jù)下的參數(shù)學(xué)習(xí)(298)
7.4.4基于最大信息熵的學(xué)習(xí)算法(ME算法)(300)
7.4.5ME算法與EM算法的性能分析(301)
第8章 基于信息融合技術(shù)的故障集成診斷(303)
8.1基于快速變換的故障信號(hào)分類(304)
8.1.1故障信號(hào)快速變換(304)
8.1.2快速變換基于Fisher準(zhǔn)則的最優(yōu)選。307)
8.2基于熵權(quán)理論和信息融合技術(shù)的水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷(315)
8.2.1灰色關(guān)聯(lián)原理(315)
8.2.2熵權(quán)理論(317)
8.2.3基于證據(jù)的信息融合理論(318)
8.2.4基于熵權(quán)理論和信息融合技術(shù)的水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷(319)
8.2.5應(yīng)用實(shí)例(321)
8.3基于粗糙集和信息融合技術(shù)的水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)故障診斷(323)
8.3.1基于粗糙集和證據(jù)理論的故障診斷(323)
8.3.2水輪機(jī)調(diào)速系統(tǒng)故障診斷實(shí)例(325)
第四篇 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)
第9章 水輪發(fā)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)(331)
9.1機(jī)組工況參數(shù)監(jiān)測(cè)(332)
9.2機(jī)組穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)(335)
9.2.1機(jī)組穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)內(nèi)容(335)
9.2.2機(jī)組穩(wěn)定性監(jiān)測(cè)技術(shù)(335)
9.3發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)(335)
9.3.1發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)內(nèi)容(335)
9.3.2發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)(335)
9.4水輪機(jī)空化空蝕監(jiān)測(cè)(336)
9.4.1空化空蝕監(jiān)測(cè)目的和原理(336)
9.4.2水輪機(jī)空化空蝕監(jiān)測(cè)技術(shù)(337)
9.5主變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)(338)
9.5.1油色譜分析(338)
9.5.2油色譜分析診斷方法(339)
9.6水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)、擺度狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)例(341)
9.6.1系統(tǒng)總體框架(341)
9.6.2系統(tǒng)各部分功能概述(342)
9.6.3DSP信號(hào)處理板設(shè)計(jì)(348)
9.6.4信息分析功能要求(352)
9.6.5數(shù)據(jù)庫要求(353)
9.6.6決策系統(tǒng)(354)
第10章 分布式遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)工程應(yīng)用(358)
10.1分布式遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(359)
10.2專家系統(tǒng)設(shè)計(jì)及基本診斷方法(361)
10.2.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(361)
10.2.2知識(shí)庫模塊設(shè)計(jì)(362)
10.2.3推理機(jī)模塊設(shè)計(jì)(365)
10.2.4解釋器模塊設(shè)計(jì)(369)
10.2.5自學(xué)習(xí)機(jī)模塊設(shè)計(jì)(369)
10.3故障樹診斷方法(374)
10.3.1故障樹分析基礎(chǔ)(374)
10.3.2故障樹子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(375)
10.3.3故障樹管理維護(hù)模塊(375)
10.3.4故障樹分析模塊(377)
10.3.5故障樹診斷模塊(379)
10.4基于案例的故障診斷算法模型(379)
10.4.1系統(tǒng)結(jié)構(gòu)(379)
10.4.2故障征兆提取模塊設(shè)計(jì)(380)
10.4.3案例庫模塊設(shè)計(jì)(381)
10.4.4檢索機(jī)制模塊設(shè)計(jì)(381)
10.4.5解釋器模塊設(shè)計(jì)(383)
10.4.6案例庫的學(xué)習(xí)與維護(hù)模塊設(shè)計(jì)(383)
10.5多診斷方法的決策融合及應(yīng)用(385)
10.6展望(386)
參考文獻(xiàn)(389)
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