Thuật toán PID thích nghi dùng mạng nơ ron điều khiển hệ con lắc ngược đơn p4

CHƯƠNG 4

THỰC NGHIỆM TRÊN MƠ HÌNH

Xây dựng chương trình thực nghiệm
Để chạy thực nghiệm hệ thống ta sử dụng Tool Real-time Window Target trong
Matlab, nhằm thu thập dữ liệu và điều khiển thời gian thực cho các thuật toán điều
khiển đã xây dựng ở chương trước.
Các chương trình được chạy thực nghiệm được thực hiện trục tiếp từ Simulink của
Matlab. Bộ thu thập dữ liệu từ các encoder và điều chế xung PWM được cho phần
cứng con lắc được mô tả như hình (4-1). Thời gian lấy mẫu cho thực nghiệm 0.01s.

Hình 4.1 Sơ đồ thu thập dữ liệu và điều khiển hệ con lắc

47


Kết quả thực nghiệm
Bộ điều khiển Swing up – PD
Bộ điều khiển được thực hiện bằng phương pháp thử và sai với các thông số PD:
kp1=350, kd1=18, kp2=60, kd2 = 7, thơng số swing-up: um = 9, µ = 2.4

Hình 4.2 Kết quả mô phỏng điều khiển Swing up – PID ổn định điểm cân bằng

48


Điều khiển tay máy bám theo tín hiệu sin và có nhiễu tác động hay thay đổi thơng số
hệ thống

Hình 4.3 Kết quả thực nghiệm điều khiển PID bám tín hiệu sint có nhiễu

49


Hình (4-2) cho thấy bộ điều khiển Swing-up đã thực hiện đưa cao lắc từ vị trí cân
bằng dưới lên vị trí cân bằng trên trong thời gian 6 giây. Do bộ chuyển mạch chưa
tính đầy đủ các thơng số như vận tốc khi chuyển mạch, nên khi chuyển từ bộ điều
khiển Swing-up sang bộ điều khiển PID chưa được tốt, xuất hiện vấn đề dao động,
tín hiệu điều khiển chattering khi đó. Sau 20 giây hệ thống mới xác lập, nhưng sai số
xác lập của tay máy lớn vì do độ phân giải của encoder cho tay máy thấp.
Hình (4-3) thể hiện bộ điều khiển PD thực hiện điều khiển tay máy bám theo tín hiệu
𝑟𝑒𝑓 = sin𝑡 (𝑟𝑎𝑑), tay máy bám theo tín hiệu chưa tốt; Do các thơng số PD được tính
tốn và thử sai đạt kết quả tốt điểm làm việc trong lân cận điểm cân bằng, nên tín hiệu
vào có tần số lớn tay máy không thể bám theo được, nếu xảy ra biên độ nhiễu lớn, hệ
thống dể mất ổn định.
Bộ điều khiển thích nghi gián tiếp

Hình 4.4 Bộ điều khiển thích nghi ước lượng thơng số mơ hình trục tuyến
Ở phần này ta tiến hành thực nghiệm bộ điều khiển thích nghi dựa trên tuyến tính
hóa hồi tiếp và ước lượng F(q) và G(q) của mơ hình trực tuyến

50


Các thông sô học của mạng nơ-ron được điều chỉnh thử và sai đến khi đạt được kết
quả ổn định chấp nhận được

Hình 4.5 Kết quả đáp ứng tay máy IDA ổn định tại điểm cân bằng

Hình 4.6 Kết quả đáp ứng con lắc khi IDA ổn định tại điểm cân bằng

51


Hình 4.7 Tín hiệu điều khiển IDA hệ ổn định tại điểm cân bằng

Hình 4.8 Kết quả ước lượng F(q) và norm1 trọng số mạng

52


Hình 4.9 Kết quả ước lượng G(q) và norm1 trọng số mạng
Sau q trình thí nghiệm ta chọn được các hệ số cho hệ thống k1 = 2, k2 = 25, k3=75,
Kf = -0.85, Kg = -0.65, kwf = 0.45, kwg = 0.5 số lớp ẩn cho các mạng là 10
Với cấu trúc mạng đã thiết kế và hệ số học được điều chỉnh, theo hình (4-7) và (4-8)
trong 20 giây đầu ta các bộ nơ-ron ước lượng chưa được giá trị đúng của hệ thống.
Sau đó, các giá trị được ước lượng xấp xỉ gần đúng, các trọng số mang và ngõ ra của
mạng dần hội tụ đến giá trị cho hệ thống ổn định trong khoảng 8s. Tại các thời điểm
28s, 52s, 87s ta tác động nhiễu vào hệ thống, ngõ ra hệ thống bị tác động, mạng nơron đã đáp ứng tốt vai trò và điều chỉnh tín hiệu điều khiển đáp ứng sự thay đổi này
và làm cho hệ thống ổn định.

53


Khi tăng trọng số học của mạng lớn, các giá trị ngõ ra mạng và trọng số mạng thay
đổi nhanh nhưng làm cho hệ thống bị chattering lớn thậm chí hệ nhanh mất ổn định.
Với trọng số học nhỏ, hệ thống hội tụ chậm và đáp ứng của hệ không được tốt, tuy
nhiên đảm bảo hệ thống ổn định. Để đáp ứng được hệ thống ổn định ta chọn hệ số
học phù hợp với cấu trúc và thông số của hệ thống. Tuy nhiên, trong cấu trúc này số
lớp ẩn phải nhỏ nhất là 8 để đảm bảo tính ổn định

Với các thông số bộ điều khiển và hệ số học đã được chọn trong thực nghiệm trước
tiến hành thực nghiệm với tín hiêu vào là xung vng biên độ 1(rad), tần số góc 0.2
(rad/s).

Hình 4.10 Kết quả đáp ứng thực nghiệm IDA tay máy với ngõ vào xung vng

Hình 4.11 Kết quả đáp ứng vị trí con lắc với ngõ vào xung vuông

54


Hình 4.12 Tín hiệu điều khiển thích nghi với ngõ vào xung vng

Hình 4.13 Ngõ ra xấp xỉ thích nghi của hàm F và G với tín hiệu vào xung

55


Hình 4.14 Kết quả đáp ứng tay máy IAD với ngõ vào tín hiệu sin

Hình 4.15 Kết quả đáp ứng vị trí con lắc với ngõ vào tín hiệu sin

56


Hình 4.16 Tín hiệu điều khiển IAD với ngõ vào sin

Hình 4.17 Ngõ ra xấp xỉ thích nghi IAD hàm F và G với tín hiệu vào sin

57

Kết quả thực nghiệm chứng tỏ, với bộ điều khiển được thiết kế và các thông số được
chọn như trước, đáp ứng ngõ ra tay máy bám theo tín hiệu vào mong muốn tốt và con
lắc được giữ ổn định quanh vị trí 0 (rad). Tuy nhiên theo hình (4-10), các vị trí bám
của tay máy khơng đối xứng ở 2 bên vùng hoạt động dương và âm, các đáp ứng và
sự dao động khác nhau. Điều này một phần do hệ thống cơ khí chưa tốt gây mất ổn
đinh và khó khăn khi điều chỉnh thơng số. Hình (4-11) cho thấy con lắc dao động
quanh điểm cân bằng, nhưng các thay đổi đột ngột của con lắc dễ tiến đến sự mất ổn
định của hệ thống. Thực vậy, với tín hiệu có tần số lớn hơn 0.8 (rad/s), đáp ứng hệ
thống khơng đảm bảo được tính ổn định. Điều này là do đặc điểm của bộ điều khiển
ảnh hưởng bởi đạo hàm bậc 2 tín hiệu vào phải là hàm trơn và liên tục.
Với tín hiệu vào là hình sin như hình (4-14) (4-15), khi ta cho tần số ngõ vào mong
muốn thấp, hệ thống đáp ứng tốt, khi tần số tín hiệu vào đến 2.5 (rad/s) hệ thống rất
nhanh mất ổn định. Do đó với bộ điều khiển này chỉ đáp ứng với tần số ngõ vào nhỏ
hơn 2,5(rad/s), khi đó con lắc được giữ ổn định quanh vị trí cân bằng với sai số nhỏ
và tay máy bám theo tín hiệu mong muốn tốt.
Tính thích nghi của các mạng nơ-ron xấp xỉ tốt các giá trị hàm F và G của hệ thống
với tín hiệu vào thay đổi. Hệ thống được giữ ổn định dù ta thay đổi nhỏ thơng số hệ
thống hay có nhiễu. Tuy nhiên, khi thơng số hệ thống có sự thay đổi lớn hệ thống
khơng đảm bảo được tín ổn định. Để hệ thống vẫn giữ tính ổn định khi thơng số mơ
hình thay đổi nhiều ta phải thay đổi hệ số học và các hệ số K trong bộ điều khiển cho
phù hợp. Điều này chứng tỏ tính thi nghi của hệ thống thiết kế chưa cao, cần phải tìm
luật thích nghi tốt hơn.
Bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp
Phần này trình bày phần thực nghiệm cho bộ điều khiển thích nghi dùng mạng nơron xấp xỉ tín hiệu điều khiển u cho hệ thống như đã thiết kế mô phỏng. Các thông số
bộ điều khiển được chọn trong thực nghiệm cũng được tính tốn và thử sai như sau
k1 = 3.2, k2 = 25, k3 = 13, mạng nơ-ron có 10 lớp ẩn, không cập nhật trọng số ngõ
vào, chỉ cập nhật trọng số ngõ ra hệ số học Kf= -0.4, Kw = 0.5

58


Hình 4.18 Sơ đồ điều khiển Real-time cho điều khiển thích nghi trục tiếp

Hình 4.19 Đáp ứng tay máy ổn định tại vị trí cân bằng

Hình 4.20 Đáp ứng con lắc điều khiển ổn định tại vị trí cân bằng

59


Hình 4.21 Tín hiệu điều khiển ổn định tại vị trí cân bằng u

Hình 4.22 Ngõ ra xấp xỉ uce và trọng số mạng nơ-ron điều khiển ổn định

60


Hình 4.23 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu sin

Hình 4.24 Đáp ứng con lắc bám theo theo tín hiệu sin

Hình 4.25 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu sin u

61


Hình 4.26 Ngõ ra xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu sin

Hình 4.27 Đáp ứng tay máy bám theo tín hiệu xung vng

Hình 4.28 Đáp ứng con lắc bám theo theo tín hiệu xung vng

62


Hình 4.29 Tín hiệu điều khiển bám theo tín hiệu xung vng

Hình 4.30 Ngõ ra xấp xỉ uce điều khiển bám tín hiệu xung vng
Khi thực nghiệm bộ điều khiển thích nghi dạng trực tiếp, các thơng số được chọn giữ
hệ thống ổn định tại điểm cân bằng tốt. Tuy nhiên hệ thống có dao động do chưa tìm
đúng bộ thơng số điều khiển như hình (4-19) và (4-20).
Khi ta cho tín hiệu vào mong muốn là tín hiệu sin, tay máy bám vào theo tín hiệu vào
tốt, con lắc giữ ổn định quanh vị trí cân bằng với sai số nhỏ (hình 4-23, 4-24). Trong
quá trình hệ thống vẫn giữ ổn định dù có thay đổi nhỏ thơng sơ hay tác động nhiễu.

63


Đối với tín hiệu vào là xung vng hệ thống cũng đáp ứng tốt nhưng dao động xác
lập lớn
Đánh giá kết quả
Qua thực nghiệm chứng tỏ, luật điều khiển thích nghi được thiết kế ở hai trường hợp
cho hệ thống đáp ứng tốt trong toàn vùng làm việc. Trong khi bộ điều khiển PID chỉ
đáp ứng quanh lận điểm làm việc được thiết kế. Hơn nữa, bộ điều khiển thích nghi
với mạng nơ-ron xấp xỉ hàm F, G của hệ thống trực tuyến như thiết kế đã đảm bảo
tính ổn định của hệ thống khi có nhiễu tác động và thơng số mơ hình thay đổi. Đáp
ứng hệ thống điều khiển bám theo tín hiệu vào mong muốn và ổn định.
Phương pháp điều khiển đề ra đã cho thấy khi khơng biết chính xác thơng số mơ hình

ta vẫn điều khiển ổn định được hệ thống. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp điều
khiển thích nghi gián tiếp là phải biết cấu trúc mơ hình. Ở phương pháp điều khiển
thích nghi trực tiếp ta không cần biết cấu trúc mô hình, nhưng đáp ứng điều khiển
khó xác lập, bị dao động.
Vấn đề chọn lựa cấu trúc, thông số mạng nơ-ron cần được xem xét thêm cho tính đặc
tính của hệ thống. Do bộ điều khiển chưa thiết kế để đảm bảo tính bền vững nên khi
việc ước lượng trực tuyến có sai số lớn làm hệ thống mất ổn định. Các hệ số PID chưa
được thiết kế thích nghi để phù hợp khi thơng số mơ hình thay đổi lớn. Hơn nữa chất
lượng điều khiển còn sai số lớn do phần cơ khí và bộ điều khiển chưa được thiết kế
tối ưu.

64


KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Luận văn cao học này tập trung khai thác các giải thuật thích nghi trực tiếp và thích
nghi gián tiếp với PID bám theo tín hiệu đặt cho hệ phi tuyến dưới bậc. Trên cơ sở
điều khiển hồi tiếp tiếp tuyến tính hóa cho hệ dưới bậc với thuật tốn thích nghi liên
tục và ước lượng tham số mơ hình trực tuyến. Các thuật tốn áp dụng cho hệ dưới
bậc điển hình là mơ hình con lắc ngược quay.
Các nội dung được thực hiện trên mô phỏng và thực nghiệm với phần mềm Matlab
cho kết quả đạt yêu cầu.
1. Các nội dung đã được thực hiện trong luận văn
-

Mơ hình hóa đối tượng bằng phương pháp Euler-Lagrange

-

Xây dựng mơ hình cơ khí của hệ thống

-

Thực bộ điều khiển Swing-up đưa con lắc từ vị trí cân bằng dưới lên điểm cân
bằng trên, ổn định con lắc tại điểm cân bằng trên và tay máy bám theo tín hiệu
mong muốn với thuật tốn PD.

-

Thực hiện thuật tốn điều khiển thích nghi gián tiếp và thích nghi trực tiếp cho hệ
thống, đáp ứng ngõ ra tay máy bám theo tín hiệu mong muốn.

-

Có đánh giá kết quả thực hiện ở mỗi thí nghiệm

Tuy nhiên ngồi các kết quả trên, luận văn còn nhiều vấn đề cần thực hiện tiếp theo
như sau
2. Các vấn đề cần khắc phục
▪ Các thuật tốn khi áp dụng vào mơ hình thực khó khăn cho việc đánh giá vì phần
cơ khí chưa tốt. Do đó cần cải tiến mơ hình cơ khí, thay đổi encoder với độ phân
giải tốt hơn để giảm thời gian lấy mẫu nhằm thực hiện tốt thuật toán đã thiết kế.

65


▪ Chưa ước lượng các hệ số PID trong bộ độ khiển, trong thực tế khi thơng số mơ
hình thay đổi vượt quá ngưỡng đã thiết kế trong một phạm vi, hệ thống dễ mất ổn
định phải chỉnh lại các thông số này mới đạt chất lượng mong muốn.
▪ Chưa ước lượng được sai số xấp xỉ của mạng neuron để điều chỉnh tự động cho

tín hiệu điều khiển trượt bù sai số.
3. Hướng phát triển trong thời gian sau
-

Phát triển giải thuật điều khiển vùng chết trong mơ hình do động cơ.

-

Phát triển thêm thuật toán ước lượng các thông số bám PD và ước lượng sai số
xấp xỉ của mạng neuron.

-

Thực hiện việc chuyển mạch mềm giữa bộ điều khiể n Swing-up và bộ điều khiển
bám thích nghi.

-

Phát triển thuật tốn thích nghi tối ưu cho điều khiển bám

66


TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

S.-E. Oltean. “Swing-up and Stabilization of the Rotational Inverted
Pendulum Using PD and Fuzzy-PD Controllers” Procedia Technol. Vol. 12,
pp. 57–64, 2014, doi: 10.1016/j.protcy.2013.12.456.

[2]

J. S. Sham et al. “Modelling and simulation of an inverted pendulum system:
Comparison between experiment and CAD physical model” ARPN J. Eng.
Appl. Sci. Vol. 10, no. 20, pp. 9752–9757, 2015.

[3]

M. Park et al. “Swing-up and LQR stabilization of a rotary inverted
pendulum” Artif. Life Robot. Vol. 16, no. 1, pp. 94–97, 2011, doi:
10.1007/s10015-011-0897-9.

[4]

P. K. “Controller Design of Inverted Pendulum Using Pole Placement and
Lqr,” Int. J. Res. Eng. Technol. Vol. 01, no. 04, pp. 532–538, 2012, doi:
10.15623/ijret.2012.0104003.

[5]

N. J. Mathew et al. Swing up and stabilization control of a rotary inverted
pendulum. Vol. 10, no. Part 1. IFAC, 2013.

[6]

K. Th. “Điều khiển cân bằng con lắc ngược sử dụng bộ điều khiển cuốn
chiếu” Vol. 31, pp. 18–25, 2014.

[7]

S. Kurode et al. Swing-up and stabilization of Rotary Inverted Pendulum
using sliding modes. Vol. 44, no. 1 Part 1. IFAC, 2011.

[8]

N. Adhikary and C. Mahanta. “Integral backstepping sliding mode control for
underactuated systems: Swing-up and stabilization of the Cart-Pendulum
System” ISA Trans. Vol. 52, no. 6, pp. 870–880, 2013, doi:
10.1016/j.isatra.2013.07.012.

[9]

S. Irfan et al. “Advanced sliding mode control techniques for Inverted
Pendulum: Modelling and simulation” Eng. Sci. Technol. an Int. J. Vol. 21,
no. 4, pp. 753–759, 2018, doi: 10.1016/j.jestch.2018.06.010.

[10] A. Neural and S. Mode. “Điều khiển trượt thích nghi dùng mạng nơ - rơn” pp.
1–5, 2009.
[11] X. Yang and X. Zheng, “Swing-Up and Stabilization Control Design for an
Underactuated Rotary Inverted Pendulum System: Theory and Experiments”
IEEE Trans. Ind. Electron. Vol. 65, no. 9, pp. 7229–7238, 2018, doi:
10.1109/TIE.2018.2793214.
[12] N. He et al. “Robust adaptive control for a class of chaotic system using
backstepping” Procedia Eng. Vol. 15, pp. 1229–1233, 2011, doi:
10.1016/j.proeng.2011.08.227.

67


[13] Rong-Jong Wai and Li-Jung Chang, “Adaptive stabilizing and tracking

control for a nonlinear inverted-pendulum system via sliding-mode
technique” IEEE Trans. Ind. Electron. Vol. 53, no. 2, pp. 674–692, 2006, doi:
10.1109/tie.2006.870680.
[14] T. C. Kuo et al. “Adaptive PID with sliding mode control for the rotary
inverted pendulum system” IEEE/ASME Int. Conf. Adv. Intell. Mechatronics,
AIM. No. 3, pp. 1804–1809, 2009, doi: 10.1109/AIM.2009.5229784.
[15] Y. Sun et al. “Adaptive control for a class of state-constrained high-order
switched nonlinear systems with unstable subsystems” Nonlinear Anal.
Hybrid Syst. Vol. 32, pp. 91–105, 2019, doi: 10.1016/j.nahs.2018.10.005.
[16] Q. Inc. “Rotary Pendulum Workbook” 2011.
[17] J. Moreno-Valenzuela and C. Aguilar-Avelar, “Motion Control of
Underactuated Mechanical Systems” Motion Control Underactuated Mech.
Syst. Vol. 88, pp. 27–49, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-58319-8.
[18] J. Moreno-Valenzuela and C. Aguilar-Avelar, “Adaptive neural network
control of the Furuta pendulum,” Intell. Syst. Control Autom. Sci. Eng. Vol.
88, pp. 93–118, 2018, doi: 10.1007/978-3-319-58319-8_6.
[19] D. Atherton et al. “Control Systems,” 1997, doi:
10.1201/9781420049763.ch100.
[20] P. I. D. Tuner. “Analyze Your Design in the PID Tuner App.”
[21] Nguyễn Doãn Phước, Phan Xuân Minh. “Giáo trình lý thuyết điều khiển phi
tuyến.” NXB Khoa học kỹ thuật, 2002.
[22] H. K. Khalil. “Noninear Systems,” Prentice-Hall, New Jersey. Vol. 2, no. 5.
pp. 1–5, 1996.
[23] T. I. Fossen. “Feedback linearization control for systems with mismatched
uncertainties via disturbance observers.” Vol. 21, no. 4, pp. 1–13, 2019, doi:
10.1002/asjc.1802.
[24] A. Z. Badr. “Neural Network Based Adaptive PID Controller,” IFAC Proc.
Vol. Vol. 30, no. 6, pp. 251–257, 1997, doi: 10.1016/s1474-6670(17)43373-8.
[25] S. Commuri et al. “CMAC neural network control of robot manipulators,” J.
Robot. Syst. Vol. 14, no. 6, pp. 465–482, 1997, doi: 10.1002/(SICI)10974563(199706)14:6<465::AID-ROB7>3.0.CO;2-M.

[26] Karl_Astrom. “Adaptive Control.” Addison-Wesley, 1994.
[27] R. Eini and S. Abdelwahed. “Indirect Adaptive Fuzzy Model Predictive
Control of a Rotational Inverted Pendulum,” pp. 2–7, 2019, [Online].

68


Available: />[28] K. J. Åström and K. Furuta. “Swinging up a pendulum by energy control”
Automatica. Vol. 36, no. 2, pp. 287–295, 2000, doi: 10.1016/S00051098(99)00140-5.
[29] Z. Wang. “Minimum-Time Swing-up” pp. 1335–1340, 2004.
[30] S. Tanaka et al. New results of energy-based swing-up control for rotational
pendulum. Vol. 44, no. 1 Part 1. IFAC, 2011.
[31] M. Monir. “Analyzing and Designing Control System for an Inverted
Pendulum on a Cart” Eur. Sci. Journal, ESJ. Vol. 14, no. 6, p. 387, 2018, doi:
10.19044/esj.2018.v14n6p387.
[32] L. B. Prasad et al. “Modelling & simulation for optimal control of nonlinear
inverted pendulum dynamical system using PID controller & LQR” in Proc. 6th Asia Int. Conf. Math. Model. Comput. Simulation, AMS 2012, pp. 138–
143, 2012, doi: 10.1109/AMS.2012.21.
[33] G. Sainzaya et al. “LQR control with refined PID to balance rotary inverted
pendulum with time-varying uncertainty,” 2017 Int. Conf. Fuzzy Theory Its
Appl. iFUZZY 2017. Vol. 2017-Novem, pp. 1–6, 2018, doi:
10.1109/iFUZZY.2017.8311812.
[34] F. Peker and I. Kaya. “Identification and real time control of an inverted
pendulum using PI-PD controller” 2017 21st Int. Conf. Syst. Theory, Control
Comput. ICSTCC 2017, pp. 771–776, 2017, doi:
10.1109/ICSTCC.2017.8107130.
[35] V. A. Arya and A. E. George. “Stabilisation of Cart Inverted Pendulum using
the Combination of PD and PID Control” Int. J. Innov. Res. Sci. Eng.
Technol. Vol. 7, no. 4, pp. 3559–3565, 2018, doi:
10.15680/IJIRSET.2018.0704049.

[36] C. Aguilar-Avelar and J. Moreno-Valenzuela. “New feedback linearizationbased control for arm trajectory tracking of the furuta pendulum,”
IEEE/ASME Trans. Mechatronics. Vol. 21, no. 2, pp. 638–648, 2016, doi:
10.1109/TMECH.2015.2485942.

69


LÝ LỊCH TRÍCH NGANG CỦA HỌC VIÊN
I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC:
Họ và tên: Nguyễn Hồng Hiếu

Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 16/12/1976

Nơi sinh: Tp. Hồ Chí Minh

Email:

Điện thoại:0918603732

II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:
09/12/1994 – 28/12/2000: kỹ sư Điện-Điện tử chuyên ngành Tự động hóa
III. Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN:

Thời gian

Nơi cơng tác

Cơng việc đảm nhiệm

01/2001
02/2002

– Cơng ty TNHH Tín Hòa, 27 Đặng Tất Chuyên viên kỹ thuật
phường Đa Kao, Q1, Tp.HCM

06/2002
01/2004

– Sư đồn BB5, trung đồn BB5

03/2004
nay

- Trường đại
Tp.HCM

học

Cơng

Nhân viên quân khí
nghiệp Giảng viên

Tp. HCM, ngày 18 tháng 01 Năm 2021
Người khai

70