收藏本站
《重庆大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

旋转机械故障诊断量子神经计算技术研究

陈平  
【摘要】: 量子计算与神经计算的结合是当前人工神经网络理论发展的一个前沿课题,由此而产生的量子神经计算范式具有很高的理论价值和应用潜力。本文在量子计算原理的基础上,论述了量子神经计算出现的原因及特征,在理论方面,重点研究了多层激励函数的量子神经网络、基于通用量子门组的量子神经网络、模糊量子神经网络以及多宇宙量子神经网络等几种量子神经网络模型与方法及其在旋转机械故障诊断中的应用,在实践方面,针对某钢铁企业中的旋转机械开发了具有实用价值的大型旋转机械在线状态监测与智能故障诊断网络化系统。 本课题来源于国家科技攻关计划项目《设备故障网络化智能诊断系统》(编号:2001BA201A0610,由多项横向课题做支撑,具体工作内容如下: ①论述了本课题研究的目的和意义,对旋转机械振动故障的特点、在线监测和故障诊断技术的研究现状和方法以及神经网络论和模糊集理论的发展及其在设备故障诊断中的应用进行了全面的综述。 ②对相关的量子理论和量子计算原理进行了系统介绍,论述了量子神经计算出现的原因,综述了当前国际上对于量子神经计算的研究现状及水平。从理论上分析了量子计算与神经计算的对应概念、神经计算的量子推广方法以及量子神经计算所具有的性能,并介绍了量子神经计算模型的几种可能形式。 ③在设备状态预测方面,研究了基于量子神经网络的时间序列预测。1)针对生产实践中设备运行的非平稳性,基于动态预测思想,将多层激励函数的量子神经网络应用于旋转机械的非平稳时间序列预测,避免了传统神经网络和时序分析复杂的数据预处理、模型识别等过程。相比于传统的时间序列分析方法,多层激励函数的量子神经网络能对旋转机械非平稳时间序列进行更准确的预测。2)将通用量子门组作为神经网络的激活函数,通过将Qubit、相移门、U CN扩展到复数域,构造了基于通用量子门组的量子神经元和量子神经网络。研究了基于通用量子门组量子神经网络的大型旋转机械振动状态预测,与传统的BP神经网络的预测结果对比表明,基于通用量子门组的量子神经网络训练速度快、精度高、适用于时间序列预测,性能优于BP网络。 ④在故障诊断方面,研究了模糊量子神经网络、多宇宙模糊量子神经网络模型和方法及其在旋转机械故障诊断中的应用。1)针对旋转机械故障分类边界的模糊性和故障模式之间存在交叉数据的诊断不确定问题,提出了模糊集理论和多层激励函数的量子神经网络“浅层次”结合的模糊量子神经网络诊断模型,理论和实践证明:该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度,为旋转机械故障诊断提供了有效方法。2)把多层激励函数的思想应用到隶属度函数中,将隶属函数的概念推广为量子隶属度,提出了一种量子神经模糊推理系统诊断模型以及基于模糊c-均值聚类算法和聚类效果评价准则的确定量子间隔数的方法。实例仿真分析表明,相比于普通神经模糊推理系统和BP网络,本文的量子神经模糊推理系统具有收敛速度快、诊断精度高等特点。3)根据量子理论中多宇宙的观点,提出了一种旋转机械故障诊断的多宇宙模糊量子神经网络模型,该模型将模糊c-均值聚类算法和聚类效果评价准则引入多宇宙量子神经网络的坍缩规则之中,实现了多故障发生时多宇宙的同时坍缩,有效实现了单一故障和多故障的诊断,具有适应性和抗干扰能力强、网络的扩展性能好、学习收敛速度快和消除灾变性失忆的潜力。4)针对旋转机械故障的层次性、相关性、不确定性以及故障征兆的多样性、模糊性、多义性等特点,提出了一种基于量子神经网络的多征兆综合诊断网络模型和具体实施方法,该模型根据旋转机械故障征兆的特点,融合了模糊量子神经网络、多宇宙量子神经网络和基于规则的反向分层推理策略,将旋转机械故障的诊断分为粗诊、细诊、精诊三级诊断的有机结合,通过故障实例诊断分析,效果良好,具有较高的理论价值和实际意义。 ⑤在故障诊断的实践方面,根据课题要求,开发了基于C/S+B/S混合结构体系的大型旋转机械在线状态监测与故障诊断网络化系统,将现场在线监测诊断、远程监测诊断以及远程诊断中心有机结合起来。提出了网络化系统的通信和网络安全解决方案。针对旋转机械的振动特点,系统提供了功能比较完善的信号分析方法和故障种类比较齐全的自动诊断和人机交互诊断功能,为企业设备的高效、安全、经济运行提供了有力支持。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TH165.3

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 崔晓静;基于量子特征与ICA技术的齿轮箱故障诊断研究[D];中北大学;2011年
2 胡章文;CBM技术在典型石化装置中的应用研究[D];华南理工大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 徐小力,殷健;旋转机械趋势预测方法的研究[J];北京机械工业学院学报;1999年01期
2 王树明,夏国平;基于BP神经网络的飞行动态实时预测方法[J];北京航空航天大学学报;2001年06期
3 李录平,韩西京,韩守木,杨叔子;火电机组故障诊断技术的现状与展望[J];电力情报;1997年03期
4 周明,任建文,李庚银,徐开理;基于模糊推理的分布式电力系统故障诊断专家系统[J];电力系统自动化;2001年24期
5 解光军,庄镇泉;量子神经计算模型研究[J];电路与系统学报;2002年02期
6 李飞,赵生妹,郑宝玉;量子神经元特性研究[J];电路与系统学报;2004年04期
7 张代远;;复数前馈神经网络的全局最优和快速学习算法[J];电路与系统学报;2006年04期
8 杨斌,王永泓;燃气轮机多元模糊神经网络诊断模型的研究[J];动力工程;2002年04期
9 彭斌,刘振全;谐小波模糊神经网络应用于旋转机械的故障诊断[J];动力工程;2005年05期
10 陈平;谢志江;欧阳奇;;多层传递函数的量子神经网络在汽轮机故障诊断中的应用[J];动力工程;2007年04期
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 陈波;分布式远程故障诊断专家系统的框架及若干关键技术的研究[D];大连理工大学;2002年
2 冯志鹏;计算智能在机械设备故障诊断中的应用研究[D];大连理工大学;2003年
3 伍奎;汽轮发电机组在线监测诊断的网络化、智能化研究[D];重庆大学;2005年
4 汪江;汽轮机组振动故障诊断SVM方法与远程监测技术研究[D];东南大学;2005年
5 孙红岩;大型旋转机械智能诊断多Agent系统的研究[D];重庆大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 孙楠楠;大型旋转机械振动监测与故障诊断知识体系的研究与实现[D];重庆大学;2006年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 熊伟,吴敏哲;形态优化张弦桁架预应力设计研究[J];四川建筑科学研究;2005年05期
2 庞丹丹;方从启;;在役桥梁耐久性状态评估[J];四川建筑科学研究;2012年03期
3 张文盛;杨建华;;基于多重身份授权检查机制的操作系统安全模型[J];安徽广播电视大学学报;2008年01期
4 黄雄华,王伟;量子信息技术浅论[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
5 李玲玲;辛浩;;FCM算法及其有效性度量方法[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2011年05期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 王万军;基于同异反AHP的综合评价模型研究[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2005年03期
8 王丰云;;基于Boson Netsim的虚拟网络实验研究[J];安徽科技;2007年08期
9 张万琴;王建平;张朝阳;;基于ASP技术的在线考试系统[J];安徽农业科学;2006年12期
10 黄初龙;邓伟;卢晓宁;;区域农业水资源可持续利用模糊综合评价[J];安徽农业科学;2009年05期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 张端金;张爱玲;;基于观测器的Delta算子系统故障检测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 赵建玉;贾磊;陈月辉;张勇;;基于粒子群优化的信号交叉口交通流预测模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 乔美英;兰建义;;模糊逻辑神经网络控制在交流调速系统中的仿真研究[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
4 程宇;王武;崔福军;杨富文;;基于模型的故障诊断方法研究综述[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
5 ;Edge Detection of Wood Defects in X-ray Wood Image Using Neural Network and Mathematical Morphology[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 王丰;;基于神经网络预测器和管网特性的两级数据验证方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 宋绍民;张振飞;王耀南;;传感器数据的精确重构方法及其性能研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 裴玉龙;漆巍巍;张需鹏;;基于车辆损伤的不良汽车驾驶行为危险度分析[A];科技创新 绿色交通——第十一次全国城市道路交通学术会议论文集[C];2011年
9 陈正生;吕志平;李庆奎;张雷;;基于模糊理论的导航路网转向控制[A];第三届中国卫星导航学术年会电子文集——S08卫星导航模型与方法[C];2012年
10 辛磊;;基于NI CompactRIO的在线数据监测及远程故障诊断系统[A];NI虚拟仪器技术应用方案获奖论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 孙明;基于小波和迟滞的混沌神经网络及其应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 董慧群;代建制项目风险预警管理研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
5 丁宝成;煤矿安全预警模型及应用研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
6 李桃迎;交通领域中的聚类分析方法研究[D];大连海事大学;2010年
7 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
8 段志东;基于广义模块化设计的快锻液压机机架力学特性研究[D];兰州大学;2010年
9 陈非;基于过程信息融合的旋转机械信息(火用)故障诊断研究[D];华中科技大学;2010年
10 吕宁;基于数据驱动的故障诊断模型及算法研究[D];哈尔滨理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高昌鑫;Hilbert-Huang变换改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用研究[D];河南理工大学;2010年
2 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
3 蔡静颖;模糊c-均值算法的研究[D];辽宁师范大学;2010年
4 张磊涛;HHT在结构健康监测中的应用研究[D];浙江理工大学;2010年
5 蒋静;基于量子粒子群优化的Volterra核辨识及故障诊断方法研究[D];郑州大学;2010年
6 韩冬振;远程诊断中心的设计与实现[D];郑州大学;2010年
7 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
8 雷聪聪;一种基于数据聚类的信息粒化方法[D];郑州大学;2010年
9 王林吉;基于CIELAB均匀颜色空间和聚类算法的混纺测色研究[D];浙江理工大学;2010年
10 夏富友;基于结构检算的公路混凝土旧桥承载力评价方法研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 郑小平;刘梦婷;李伟;;事故预测方法研究述评[J];安全与环境学报;2008年03期
2 齐怡,沈士团,李驿华;模糊诊断规则自学习中规则条件优选技术研究[J];北京航空航天大学学报;2004年06期
3 屈微;刘贺平;张德政;;基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统[J];北京科技大学学报;2006年07期
4 商铁军;张文明;刘立;冯志鹏;白佳宾;;齿轮局部损伤振动信号的循环平稳性分析[J];北京科技大学学报;2009年03期
5 王有良;唐跃刚;;曲线拟合与GM(1,1)模型沉降预测及相关性分析[J];测绘科学;2008年03期
6 侯荣涛,孙丽媛,任立义,杨文平;基于分形理论的汽轮发电机组故障诊断[J];辽宁工程技术大学学报;2003年01期
7 徐皑冬 ,于海斌 ,郭前进;基于状态的设备维护─CBM技术研究[J];工程机械;2005年06期
8 黄蓓,王士同;量遗传算法及其在无约束优化问题中的应用[J];信息技术;2005年10期
9 董立立;黄道;;基于灰理论的化工设备诊断预测[J];华东理工大学学报(自然科学版);2006年01期
10 黄晋英;潘宏侠;毕世华;杨喜旺;;基于高阶累量谱的轴承故障诊断[J];火炮发射与控制学报;2007年02期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 薛胜军;基于神经网络与模糊技术的内燃机热工故障在线诊断的研究[D];武汉理工大学;2001年
2 许琦;粗糙集理论在旋转机械故障诊断技术上应用的研究[D];南京工业大学;2003年
3 李书明;制造设备智能诊断与状态预测技术的研究[D];天津大学;1998年
4 蒋其友;人工智能理论与技术的研究及其在大型离心式压缩机故障诊断中的应用[D];北京化工大学;1993年
5 李加文;盲信号理论及在机械设备故障检测与分析中的应用研究[D];上海交通大学;2006年
6 张海军;民航发动机性能评估方法与视情维修决策模型研究[D];南京航空航天大学;2007年
7 叶娅兰;独立分量分析算法及其在生物医学中的应用研究[D];电子科技大学;2008年
8 刘建强;非平稳环境中的盲源分离算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
9 李盼池;量子计算及其在智能优化与控制中的应用[D];哈尔滨工业大学;2009年
10 王卫华;盲源分离算法及应用研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邱立鹏;设备剩余寿命的预测与分析[D];大连理工大学;2000年
2 雷文平;旋转机械故障可视化和预测方法的研究[D];郑州大学;2003年
3 陶正道;石化企业设备防腐保温与管道管理信息系统的设计与实现[D];北京化工大学;2001年
4 韩志国;基于状态监测和故障诊断的数控教学平台的研究和设计[D];天津大学;2004年
5 陈进;齿轮和滚动轴承的状态监测与故障诊断[D];西北工业大学;2006年
6 黄蓓;量子遗传算法及其在图像自适应增强中的应用研究[D];江南大学;2005年
7 侯永强;旋转机械转子系统故障诊断方法的应用研究[D];大连理工大学;2006年
8 从胜辉;基于模糊诊断算法的柴油机故障诊断技术研究[D];天津大学;2005年
9 马学知;基于虚拟仪器的齿轮故障测试系统[D];湖南大学;2007年
10 余文宁;大型水轮发电机组状态监测与智能故障诊断系统研究[D];中南大学;2007年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 李悦;量子ICA技术在故障诊断中的应用研究[D];中北大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王飚舵,朱衡君,余祖俊,刘维强;基于专家系统和神经网络的机车电路故障诊断系统研究[J];北方交通大学学报;1996年04期
2 龚朝晖;基于单元间协商自治的FMS分布式控制系统初探[J];兵工自动化;2001年03期
3 徐小力,殷健;旋转机械趋势预测方法的研究[J];北京机械工业学院学报;1999年01期
4 张建华,王占林;基于模糊神经网络的故障诊断方法的研究[J];北京航空航天大学学报;1997年04期
5 李敏生,刘斌;BP学习算法的改进与应用[J];北京理工大学学报;1999年06期
6 慈建平,张卫民,那荣起,汤华;基于遗传算法的压缩机故障诊断[J];北京理工大学学报;2001年03期
7 侯朝桢,凌云,金玫;多机分布式火控设备故障诊断与自修复[J];北京理工大学学报;1997年03期
8 柳娟;姜同强;;面向Agent的软件开发方法[J];北京工商大学学报(自然科学版);2006年01期
9 张祖明;人工智能的前沿内容—专家系统的发展综述[J];北京印刷学院学报;1995年01期
10 胡向东,王平;包刷分拣机故障诊断专家系统[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2000年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 王日新;高晶波;徐敏强;夏松波;;大机组振动状态实时监测与故障诊断网络系统[A];2003大型发电机组振动和转子动力学学术会议论文集[C];2003年
中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 朱大奇;航空电子设备故障诊断技术研究[D];南京航空航天大学;2002年
2 杨汉成;Agent理论及其在水利水电系统中的应用研究[D];河海大学;2003年
3 孟涛;齿轮与滚动轴承故障的振动分析与诊断[D];西北工业大学;2003年
4 彭强;复杂系统远程智能故障诊断技术研究[D];南京理工大学;2004年
5 欧健;汽轮发电机组振动故障集成诊断网络模型及方法研究[D];重庆大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 李怀林;长治钢铁(集团)有限公司炼铁厂五高炉送风系统重点设备状态监测与故障诊断系统的研究与开发[D];西安建筑科技大学;2003年
2 廖志辉;基于模糊推理和BP神经网络的机械故障智能诊断系统的研发[D];重庆大学;2004年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 周鹏;秦树人;;多分辨Hilbert边际谱在旋转机械故障诊断中的应用[J];计量技术;2007年02期
2 彭斌;刘振全;;基于改进小波神经网络的旋转机械故障诊断[J];振动、测试与诊断;2007年01期
3 彭斌,刘振全;谐小波模糊神经网络应用于旋转机械的故障诊断[J];动力工程;2005年05期
4 从胜辉;邓恩书;刘建英;苏万华;张新赛;林铁坚;裴毅强;;柴油机智能状态跟踪及故障诊断系统的开发[J];内燃机车;2006年02期
5 董辛旻;韩捷;石来德;郝伟;;基于融合能量谱的旋转机械故障诊断研究[J];微电子学与计算机;2010年03期
6 徐小力;左云波;吴国新;;量子神经网络在旋转机组状态趋势预测中的应用[J];机械强度;2010年04期
7 张国恒;杨伟新;;基于BAM神经网络的旋转机械故障诊断研究[J];机械研究与应用;2006年02期
8 吴薇;胡静涛;;旋转机械全息序列相似性匹配故障诊断方法[J];仪器仪表学报;2009年03期
9 黄昀;徐余法;;发电设备的故障诊断及其发展[J];上海电机学院学报;2007年03期
10 周鹏;秦树人;;基于切片谱RBF神经网络的旋转机械故障诊断[J];中国机械工程;2008年12期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 赵玉芳;纪国宜;;基于EMD与盒维数的旋转机械故障诊断方法[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
2 宋彦兵;方瑞明;卢小芬;;基于改进MCSA的异步电机转子故障的模糊推理诊断法[A];中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(中册)[C];2008年
3 段志善;东亚斌;;灰色故障诊断方法及其发展的思考[A];振动利用技术的若干研究与进展——第二届全国“振动利用工程”学术会议论文集[C];2003年
4 卢达川;;液压系统现场故障诊断方法[A];第五届设备管理第八届设备润滑与液压学术会议论文集——《设备管理设备润滑与液压技术》[C];2004年
5 肖江;蒋爱平;;基于PCA的SVM故障诊断方法研究与应用[A];全国先进制造技术高层论坛暨制造业自动化、信息化技术研讨会论文集[C];2005年
6 肖江;蒋爱平;;基于PCA的SVM故障诊断方法研究与应用[A];第十届全国信息技术化工应用年会论文集[C];2005年
7 罗贺;付超;季星;;基于DS证据理论的智能故障诊断方法[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
8 乔文生;陈兴辉;艾士娟;胡北;赵恒;;基于小波包和BP神经网络的滚动轴承故障诊断[A];第八届全国设备与维修工程学术会议、第十三届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2008年
9 张艳菊;李钢;张仁斌;吴燎原;;一种基于模式匹配的故障诊断方法[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(3)[C];2008年
10 赵宏伟;张清华;夏路易;邵龙秋;;机械故障诊断综述[A];中国自动化学会中南六省(区)2010年第28届年会·论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 编译 黄梦 ;2005年五大技术与趋势预测(上)[N];电脑商报;2005年
2 记者 范俊;2005年IT行业趋势预测[N];国际金融报;2004年
3 史芬;2000年全国装饰装修趋势预测[N];中华合作时报;2000年
4 ;台式PC趋势预测[N];中国计算机报;2004年
5 王松群;2005年职业发展趋势预测[N];中国旅游报;2004年
6 仇威;今后20年的出版与印刷趋势预测(12)[N];中国包装报;2002年
7 牟鑫;亦庄地产今后什么样?[N];华夏时报;2002年
8 记者 黄智军;Gartner发布十大趋势预测 云和虚拟化最热门[N];计算机世界;2011年
9 记者王晴颖;趋势预测引导产品战略型开发[N];中国服饰报;2009年
10 钟实;2005年冷饮行业现状及市场趋势预测[N];经理日报;2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 陈平;旋转机械故障诊断量子神经计算技术研究[D];重庆大学;2007年
2 张文斌;汽轮发电机组状态趋势预测及故障诊断方法研究[D];浙江大学;2009年
3 居琛勇;量子计算中的新计算模式和新物理实现体系研究[D];中国科学技术大学;2010年
4 尹志;量子计算和量子关联在约瑟夫森结系统中的研究[D];浙江大学;2010年
5 高亭;量子通信和概率克隆在量子计算中的应用[D];首都师范大学;2005年
6 杨佳慧;基于掺杂自旋的EPR量子计算研究[D];中国科学技术大学;2012年
7 陆朝阳;多光子量子计算实验研究[D];中国科学技术大学;2010年
8 刘晓曙;量子退相干中的量子控制问题研究[D];清华大学;2005年
9 荣星;脉冲电子顺磁共振谱仪研制及应用[D];中国科学技术大学;2011年
10 郝三如;几何量子计算和量子信息传输问题的研究[D];西北大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 陈丹玲;基于小波包和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D];江西理工大学;2010年
2 张剑;基于模糊集理论的人脸检测技术研究[D];华中师范大学;2007年
3 谢云鹏;基于包含度的模糊不确定性度量[D];西北大学;2008年
4 钟竞英;模糊随机更新过程的相关理论[D];五邑大学;2008年
5 顾勤林;汽车电控系统在线故障诊断方法的研究[D];合肥工业大学;2005年
6 苏晓飞;代数动力学与一位量子逻辑门[D];四川大学;2005年
7 唐新安;600KW风力发电机组故障诊断[D];新疆大学;2006年
8 潘玉松;基于主元分析的传感器故障检测与诊断[D];华北电力大学(河北);2006年
9 殷亚平;基于学习算法的复杂故障诊断模型与方法研究[D];北京交通大学;2007年
10 赵国庆;基于小波降噪与HHT方法的齿轮故障诊断方法[D];武汉科技大学;2007年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026