Xác định sai số trôi của các truyền cảm trong khối INS-P trên hệ thống TSB-IAK sử dụng bộ lọc Kalman - Đỗ Văn Tân

Thông tin khoa học công nghệ Đ. V. Tân, Đ. Q. Tuấn, “Xác định sai số trôi của các sử dụng bộ lọc Kalman.” 208 XÁC ĐỊNH SAI SỐ TRÔI CỦA CÁC TRUYỀN CẢM TRONG KHỐI INS-P TRÊN HỆ THỐNG TSB-IAK SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN Đỗ Văn Tân*, Đỗ Quốc Tuấn Tóm tắt: Bài báo giới thiệu phương pháp sử dụng bộ lọc Kalman xác định sai số trôi của con quay và gia tốc kế trong khối truyền cảm đa năng INS-P trên hệ thống đo và hiển thị tham số dẫn đường, tham số bay của máy bay Iak-52 (TSB-Iak). Trong đó, giới thiệu tổng quan về hệ thống hệ thống TSB-Iak với việc sử dụng khối INS-P và sự cần thiết phải nghiên cứu xác định sai số trôi của các truyền cảm thành phần. Trọng tâm của bài báo tập trung trên hai nội dung chính: Thứ nhất là trình bày kết quả nghiên cứu thực hiện thuật toán tính toán tham số bay trong hệ thống dẫn đường quán tính không đế, từ đó đánh giá sự ảnh hưởng sai số trôi của các truyền cảm đến độ chính xác của các tham số tính toán được; Thứ hai là trình bày giải pháp áp dụng bộ lọc Kalman tuyến tính để ước lượng ra sai số trôi của truyền cảm. Với các kết quả thu được, bài báo đã khẳng định được tính khả thi của việc thực hiện thuật toán và khả năng ước lượng sai số trôi nhờ bộ lọc Kalman. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với quá trình kiểm tra chẩn đoán hỏng hóc và sửa chữa bảo dưỡng hệ thống, giúp nâng cao chất lượng khai thác sử dụng, đảm bảo an toàn bay. Từ khóa: Dẫn đường quán tính; Thiết bị bay; Tham số bay; Bộ lọc Kalman. 1. MỞ ĐẦU Hệ thống tham số bay Iak (TSB-Iak) là hệ thống tham số bay cải tiến trên máy bay Iak- 52 trên cơ sở thay thế một phần bảng chỉ thị tham số bay kiểu cũ trên máy bay Iak-52 bằng màn hình chỉ thị đa năng với máy tính số quân sự, kết hợp sử dụng khối truyền cảm đa năng và một số cụm truyền cảm kiểu mới nhằm tăng độ tin cậy, tăng khả năng dự phòng thông tin và giải quyết một số vấn đề khác trong việc đảm bảo vật tư khí tài, nâng cao chất lượng đảm bảo bay. Trong đó, khối truyền cảm đa năng INS-P được sử dụng trên hệ thống này là tổ hợp hệ thống dẫn đường quán tính không đế (SINS – Strapdown Inertial Navigation System) với truyền cảm từ 3 chiều, khối đo cao khí áp và hệ thống định vị vệ tinh GPS, đóng vai trò chính trong việc cung cấp các tham số dẫn đường bay, nâng cao tính dự phòng, độ chính xác và độ tin cậy cho hệ thống [1]. Ở đây hệ thống SINS với thành phần chính là các truyền cảm con quay và gia tốc kế, dựa trên các thuật toán tính toán tính toán ra tham số chuyển động quay và chuyển động tịnh tiến của thiết bị bay (TBB). Tuy nhiên các tham số được tính toán bởi hệ thống SINS thường tồn tại sai số tích lũy theo thời gian, chủ yếu gây ra bởi sự trôi của các truyền cảm. Còn các thành phần khác trong khối truyền cảm đa năng (INS-P) như: truyền cảm từ 3 chiều, đo cao khí áp và hệ thống định vị vệ tinh đóng vai trò là các thành phần hiệu chỉnh trong quá trình làm việc của khối truyền cảm đa năng. Các tham số đầu ra của khối truyền cảm đa năng là kết quả xử lý tính toán và hiệu chỉnh tham số theo các thuật toán riêng (bí mật công nghệ của nhà sản xuất). Như vậy khi có sai số của các tham số đầu ra, nếu chỉ căn cứ vào chúng sẽ rất khó khăn trong việc xử lý sai số cũng như xác định nguyên nhân và vị trí của phần tử gây ra sai số. Và nếu sai số vượt ngưỡng cho phép, để đáp ứng yêu cầu kỹ thuật cho hệ thống TSB-Iak, cần thiết phải thay thế cả khối INS-P, nghĩa là sẽ tốn kém hơn nhiều lần so với việc thay thế được truyền cảm gây sai số trong nó. Việc xác định được truyền cảm gây sai số trong khối là cần thiết, đáp ứng với yêu cầu kiểm tra chẩn đoán sai số, hỏng hóc và sửa chữa trong thực tế quá trình khai thác sử dụng hệ thống TSB-Iak. Việc nghiên cứu xác định nguồn gốc sai số, sâu hơn nữa là giá trị của sai số trong hệ thống SINS luôn là những vấn đề khoa học đã và đang được nghiên cứu Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 209 rộng rãi [2,3,4,5,6]. Tuy nhiên sự khác biệt ở đây là sử dụng hệ thống định vị chuẩn (TBKT TSB-Iak) cho phép áp dụng riêng rẽ 2 bộ lọc Kalman tuyến tính cho từng phần tính toán chuyển động quay và chuyển động tịnh tiến của hệ thống SINS, tách riêng được nhóm véc tơ trạng thái và véc tơ đo, giảm bớt sự phức tạp cũng như sự ảnh hưởng chéo trong cấu trúc bộ lọc, tăng độ chính xác trong quá trình ước lượng sai số. 2. HỆ THỐNG SINS VÀ SỰ ẢNH HƯỞNG CỦA SAI SỐ TRÔI TRONG TRUYỀN CẢM TỚI KẾT QUẢ TÍNH TOÁN THAM SỐ CỦA HỆ THỐNG Hệ thống SINS là hệ thống cho phép xác định các tham số bay (các góc trạng thái, vị trí, tốc độ) của đối tượng chuyển động (máy bay, tên lửa hoặc các phương tiện khác) trong quá trình cơ động. Về mặt cấu trúc hệ thống thường sử dụng 3 truyền cảm tốc độ góc (con quay) và 3 truyền cảm gia tốc dài (gia tốc kế) được lắp đặt cố định theo các trục của hệ tọa độ liên kết trên TBB. Thuật toán tính toán tham số của hệ thống SINS bao gồm các quá trình tính toán phức tạp, sử dụng thông tin đan xen, có nhiều sự khác biệt đối với từng đối tượng áp dụng[7,8,9]. Qua quá trình nghiên cứu, lựa chọn thuật toán phù hợp cho đối tượng áp dụng, thực hiện thuật toán và mô phỏng hệ thống, kết quả khảo sát thu được như sau: Trên Hình 1 thể hiện kết quả khảo sát thuật toán tính toán tham số (góc chúc ngóc): Trong Hình 1a thể hiện sai số tính toán góc chúc ngóc của hệ thống SINS khi các truyền cảm trong hệ thống không có sai số, và trong Hình 1b là khi trong hệ thống có sai số trôi (giả sử ở truyền cảm con quay theo trục OX). Sai số của tham số góc chúc ngóc trong Hình 1a là sai số phương pháp tính toán của hệ thống SINS, còn sai số trong Hình 1b là tổng sai số phương pháp và sai số gây ra bởi sự trôi con quay. a) b) Hình 1. Kết quả khảo sát thuật toán tính toán tham số góc chúc ngóc của hệ thống SINS: a) khi không có sai số trôi con quay; b) khi có sai số trôi con quay. Tương tự khảo sát và kiểm tra đối với các góc hướng và nghiêng, khi giả lập hệ thống quay cả 3 góc theo chu kỳ hình sin với biên độ khoảng ± 60o cho thấy, khi con quay không có sai số trôi thì sai số các góc tính toán được vào khoảng ±15 phút (tương đương 0,25 độ) sau thời gian 1 giờ làm việc. Và khi có sai số trôi (giả sử truyền cảm trên trục OX trôi một lượng bằng 0,00003 (rad/s)) thì sau 1 giờ làm việc các góc tính toán được có sai số khoảng ±3o. Như vậy các kết quả khảo sát phù hợp với những đánh giá được nêu ra trong các tài liệu [2,5,7,8] là sai số trôi của con quay ảnh hưởng lớn tới độ chính xác của các tham số đầu ra hệ thống. Sai số của các tham số đầu ra gây ra bởi sự trôi trong truyền cảm tăng nhanh hơn theo thời gian so với sai số do phương pháp tính, đây cũng là nhược điểm chính Thông tin khoa học công nghệ Đ. V. Tân, Đ. Q. Tuấn, “Xác định sai số trôi của các sử dụng bộ lọc Kalman.” 210 của hệ thống SINS. Mặt khác, với kết quả khảo sát trên cho thấy để xác định trực tiếp lượng trôi vào khoảng 0,00003 (rad/s) là khó khăn, do vậy giải pháp đề xuất là sử dụng bộ lọc Kalman cho từng giai đoạn làm việc của hệ thống để ước lượng ra giá trị trôi của truyền cảm, đặt ra vấn đề cần thiết phải nghiên cứu mô hình toán sai số của hệ thống. 3. MÔ HÌNH TOÁN SAI SỐ CỦA HỆ THỐNG SINS Để khắc phục những sai số còn tồn tại của hệ thống SINS, theo kết quả đánh giá bằng lý thuyết cũng như thực tiễn, hiệu quả nhất là sử dụng bộ lọc Kalman để tổ hợp hệ thống SINS với hệ thống thông tin khác có cùng chức năng như hệ thống đo cao vô tuyến, đo cao khí áp, hệ thống hướng từ, hệ thống định vị vệ tinh GPS. Bài báo với mục đích ước lượng ra sai số trôi của truyền cảm của hệ thống SINS, như vậy cấu trúc của bộ lọc Kalman sẽ được xây dựng trên cơ sở mô hình toán sai số của hệ thống và mô hình toán sai số của truyền cảm. Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết về hệ thống SINS với mô hình động học của hệ thống, mô hình toán sai số của hệ thống SINS nhận được trên cơ sở phân tích các mối liên hệ trong thuật toán và các phương trình ở dạng sai phân, kết hợp tuyến tính hóa các tham số và các yếu tố tác động với sai lệch nhỏ ở dạng gần đúng. Mô hình toán sai số của hệ thống SINS thu được theo [8] là hệ phương trình vi phân không thuần nhất với các hệ số thay đổi (xem hệ phương trinh (1)). Trong đó: α, β, χ – sai số góc định hướng của hệ tọa độ nằm ngang theo tính toán so với thực tế; U – tốc độ quay của trái đất; C - ma trận chuyển vị từ hệ tọa độ liên kết sang hệ tọa độ nằm ngang; R,ΔR – bán kính trái đất và sai số tương ứng; VXg, ΔVXg ,VYg, ΔVYg, VZg, ΔVZg - vận tốc và sai số vận tốc tính theo các trục của hệ tọa độ nằm ngang (về hướng Bắc, Đông và thẳng đứng) tương ứng tại vị trí tức thời của TBB; εX, εY , εZ , εXg, εYg , εZg – sai số của con quay tính theo hệ tọa độ liên kết và nằm ngang tương ứng; δaX, δaY, δaZ, δaXg, δaYg, δaZg - Sai số của gia tốc kế tính theo hệ tọa độ liên kết và nằm ngang tương ứng; ΔakXg , Δa k Yg , Δa k Zg – các thành phần bù sai số gia tốc theo các trục của hệ tọa độ nằm ngang; φ,Δφ – vĩ độ và sai số vĩ độ tương ứng; λ,Δλ- kinh độ và sai số kinh độ tương ứng; ψ, ϑ, γ – các góc trạng thái (hướng, chúc ngóc, nghiêng); Δh – sai số đo độ cao. 2 2 2 2 cos ; cos ; sin ; ; ; Zg Zg Xg Zg Yg Zg Xg Yg Xg Zg Xg Zg Zg Yg Xg Zg k Xg Yg Zg Xg Xg k Yg Zg Xg Yg Yg Zg Xg Yg Z V tg V R U V tg R R R V R V R R V R U V R R V n n a a V n n a a V n n a                                                                                   2 2 2 (1) ; ; ; cos cos cos . k g Zg Xg Xg Zg Zg Zg Yg a V V R R R V V V R R R R h V                                              Trong đó: Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 211 2 2 2 sin 2 cos ; cos 2 2 cos 2 sin ; 2 cos 2 sin Zg Zg Yg Xgk Xg Zg Zg Xg Yg Zg Xgk Yg Zg Xg Zg Yg Xg Zg Zgk Zg Zg Yg V V V V a tg U V UV V V R R RR V V a U V V UV g R R V V V V a tg V U V tg U R R R R                                                                        2 (2) 2 cos 2 sin . cos Xg Xg Zg Xg Yg V V V UV UV R                             ; ; (3) Xg X Xg X Yg Y Yg Y Zg Z Zg Z a a C a C a a a                                                 cos cos cos cos sin sin sin sin cos sin cos sin (4) sin cos cos sin cos cos sin cos sin sin sin cos sin sin sin cos cos g g gX Y Z C XYZ C                                                Tiếp theo cần phải xác định mô hình toán sai số của các truyền cảm. Theo các tài liệu [6,7,8,10] mô hình toán sai số chung nhất cho các loại con quay và gia tốc kế vi cơ điện tử thường gồm: sai số hệ số biến đổi, sai số định vị trục nhạy cảm con quay theo hệ tọa độ liên kết, sai số trôi con quay. Sai số trôi con quay ε, và trôi gia tốc kế δa thường gồm 2 thành phần là sai số trôi hệ thống (εS, δaS)và sai số trôi ngẫu nhiên (εR, δaR) tương ứng. ; (5) . S R S Ra a a           - Sai số trôi ngẫu nhiên (εR) hay (δaR) thay đổi ngẫu nhiên trong quá trình đo và có thành phần chính là tạp trắng. - Sai số trôi hệ thống của con quay hay gia tốc kế xuất hiện sau khi các truyền cảm này bắt đầu vào làm việc, đặc trưng của chúng là biến đổi chậm theo thời gian nên mô hình toán học của chúng có dạng: 0 (6) 0 (7) S Sa       Hai phương trình (6) và (7) khi kết hợp với hệ phương trình (1) sẽ tạo thành hệ các phương trình vi phân mô tả mô hình toán sai số của hệ thống SINS và các truyền cảm trong nó. 4. ƯỚC LƯỢNG SAI SỐ CỦA TRUYỀN CẢM TRONG HỆ THỐNG SINS SỬ DỤNG BỘ LỌC KALMAN Với các mô hình toán sai số có được ở phần trước, để áp dụng được bộ lọc Kalman tuyến tính, cần thiết phải xác định được ma trận đo cho bộ lọc. Ở đây bài báo đề xuất giải pháp dùng thiết bị kiểm tra TSB-Iak (TBKT) với khả năng định vị chính xác vị trí góc tại mặt đất để thiết lập hai véc tơ đo: véc tơ đo thứ nhất có ba thành phần là sai số theo các góc trạng thái; véc tơ đo thứ 2 là hiệu giữa các vận tốc dài, hoặc tọa độ vị trí của SINS tính toán được và TBKT. Hai véc tơ đo trên khi được kết hợp với mô hình toán sai số của hệ thống SINS và mô hình toán sai số của các truyền cảm cho phép xây dựng được 2 bộ lọc Kalman để ước lượng ra sai số trôi của truyền cảm con quay trong chuyển động quay và sai số trôi của Thông tin khoa học công nghệ Đ. V. Tân, Đ. Q. Tuấn, “Xác định sai số trôi của các sử dụng bộ lọc Kalman.” 212 gia tốc kế trong chuyển động tịnh tiến. Đối với việc xác định trôi con quay, trong bộ lọc Kalman này, các góc trạng thái chính xác nhận được từ TBKT, cùng với các góc trạng thái tính toán được từ hệ thống SINS sẽ thiết lập được véc tơ đo. Ngoài ra để hoàn chỉnh bộ lọc ở phần này, cần bổ sung thêm mối liên hệ giữa sai số các góc trạng thái (ψ, ϑ, γ) với các sai số tính toán xác định các trục của hệ tọa độ nằm ngang so với thực tế (α, β, χ). Theo tài liệu [8] mối liên hệ này như sau: ; sin os ; (8) sin os . c c                        Khi này bộ lọc Kalman tuyến tính có đặc trưng sau: 1 1. 1 1.W1 (9) Z1=H1.X1+V1 X F X G      - Véc tơ trạng thái X1[6x1]=[α β χ εXS εYS εZS ] T - Ma trận trạng thái F1[6x6] nhận được từ 3 hệ phương trình đầu của (1) và 3 phương trình thành phần của (6). - Ma trận nhiễu G1[6x3] có các phần tử cij (i=1..3;j=1..3) là phần tử của ma trận chuyển vị C được tính toán trong thuật toán. 21 31 11 22 32 12 23 33 13 0 0 0 1[6 3] 0 0 0 (10) 0 0 0 T c c c G x c c c c c c         - Véc tơ nhiễu W1[3x1]=[εXR εYR εZR ] T - Véc tơ đo Z1[3x1] bao gồm 3 thành phần:   INS _ INS _ INS _ 1 0 0 1 1. 1 1 0 os -sin 0 3 3 1 (11) 0 sin os S TBKT TBKT S TBKT TBKT S TBKT TBKT Z H X V c x X c                                                 Để xác định trôi gia tốc kế, bộ lọc Kalman tuyến tính có dạng: 2 2. 2 2.W2 (12) Z2=H2.X2+V2 X F X G      - Véc tơ X2[9x1]=[ΔVXg ΔVYg ΔVZg ΔXg ΔZg ΔYg δaXS δaYS δaZS ] T - Ma trận trạng thái F2[9x9] nhận được từ 6 hệ phương trình cuối của (1) (với sự chuyển đổi tọa độ cực (Δφ, Δλ) sang tọa độ dài (ΔXg ΔZg) tương ứng) và 3 phương trình thành phần của (7); - Ma trận nhiễu G2[9x3] cũng có thành phần là các phần tử của ma trận chuyển vị C. 11 21 31 12 22 32 13 23 33 0 0 0 0 0 0 2[9 3] 0 0 0 0 0 0 (13) 0 0 0 0 0 0 T c c c G x c c c c c c          - Véc tơ nhiễu W2[3x1]=[δaXR δaYR δaZR ] T - Véc tơ đo Z2[3x1] bao gồm 3 thành phần: Thông tin khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 58, 12 - 2018 213   INS INS INS 1 0 0 2 2. 2 2 0 1 0 0 3 6 . 2 (14) 0 0 1 XgS XgTBKT VXgTBKT YgS YgTBKT VYgTBKT ZgS ZgTBKT ZgTBKT V V Z V V H X V x X V V                                  Kết quả áp dụng 2 bộ lọc Kalman được thể hiện trên hình 2. a) b) Hình 2. Kết quả ước lượng sai số trôi: a) cho con quay; b)cho gia tốc kế. Trong đó: - Kết quả ước lượng sai số trôi con quay sát với giá trị trôi giả lập của con quay trong hệ thống εX=0,00003 (rad/s) và εY =0,00001 (rad/s). - Kết quả ước lượng sai số trôi gia tốc kế sát với giá trị trôi giả lập gia tốc kế trong hệ thống δaX=0,03 (m/s 2) và δaY =0,04 (m/s 2). Từ các kết quả khảo sát nhận thấy rằng, sử dụng bộ lọc Kalman cho phép ước lượng ra các giá trị trôi trong truyền cảm hệ thống dẫn đường quán tính không đế (SINS) với độ chính xác tương đối cao. Điều này có ý nghĩa không chỉ trong việc đánh giá kiểm tra hệ thống mà còn cho phép áp dụng các giải pháp hiệu chỉnh ngay đối với các thông tin ban đầu nhận được từ truyền cảm trong quá trình thực hiện thuật toán tính toán. 5. KẾT LUẬN Với việc giải quyết vấn đề chẩn đoán kiểm tra hỏng hóc và sai số của khối truyền cảm đa năng INS-P thực tế sử dụng trên hệ thống tham số bay của máy bay Iak-52, bài báo đã giới thiệu tóm tắt kết quả nghiên cứu khảo sát thuật toán tính toán tham số cho hệ thống dẫn đường quán tính không đế và xác định thành phần sai số trôi không cho các truyền cảm của hệ thống sử dụng bộ lọc Kalman tuyến tính. Thuật toán tính toán tham số của hệ thống dẫn đường và thuật toán lọc Kalman tuyến tính được xây dựng trong Matlab ở dạng số, cho phép thực hiện trên máy tính số để áp dụng vào thực tế. Kết quả khảo sát đã khẳng định tính khả thi của việc thực hiện các thuật toán và khả năng áp dụng bộ lọc Kalman để lọc ra sai số cho các truyền cảm phục vụ quá trình hiệu chỉnh hoặc thay thế truyền cảm trong khối INS-P. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Dự án: “Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo hệ thống đo và hiển thị các tham số dẫn đường, tham số bay cho máy bay Iak-52 trên cơ sở hoàn thiện công nghệ đã áp dụng cho trực thăng họ Mi”. Viện kỹ thuật PK-KQ. 2016, 114 trang. [2]. Л.А. Дмитрченко А.В. Тювин. Анализ точности и основы проектирования бесплатформенных инерциальных навигационных систем: Учебное пособие. – М.: МАИ, 1985. -53с. Thông tin khoa học công nghệ Đ. V. Tân, Đ. Q. Tuấn, “Xác định sai số trôi của các sử dụng bộ lọc Kalman.” 214 [3]. Н.Т. Кузовков, Инерциальная навигация и оптимальная фильтрация – М.: Машиностроение, 1982. – 216 с. [4]. В. Д. Андреев Теория инерциальной навигации (корректируемые системы): Издательство «Наука» – М 1967. – 648 с. [5]. И.А. Ратайчук. Исследование моделей ошибок БИНС в задаче синтеза комплексных фильтров. «Радиоэлектронные и компьютерные системы» 2012, №2(54), с.95-99. [6]. Иванов Ю.В. Исследование статистических характеристик микромеханических датчиков инерциального модуля// Датчики и системы. 2007. №1. С. 25-26. [7]. Б.С. Алешин Проектирование бесплатформенных инерциальных навигационных систем. – М: Изд-во МАИ-ПРИНТ, 2009. -396с. [8]. В.В. Матвеев, Основы построения бесплатформенных инерциальных навигационных систем. СПб.: ГРЦ РФ ОАЛ. Концерн ЦНИИ, «Электроприбор », 2009. -280с. [9]. Paul G. Savage Strapdown analytics.: Part1 Strapdown Associates, Inc Maple Plai, Minnesota 1999. 817p. [10]. М.Н. Красильщиков. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2009. -556с. ABSTRACT CALCULATING THE DRIFT ERROR OF SENSORS IN THE INS-P BLOCK OF THE TSB-IAK SYSTEM BY APPLYING KALMAN FILTER The article presents a method to determine the drift error of the gyros and accelerometers which are installed in multifunctional sensor block (INS-P) of system TSB-IAK by using Kalman filter. The paper depicts the overview of the TSB- IAK system in which equiped INS-P, and emphases on the need to estimate the drift error of sensors in the system. In order to build the filter, the author focuses on two main issues. Firstly, the study on algorithm of calculating flight parameters by data from sensors of strapdown INS is discused and from that evaluates the effect of the drift error on the accuracy of computing flight parameters. Secondly, the Kalman filter is applied in order to estimate the drift error of sensors. As the showing results, the article is assured that Kalman filter is a good tool to estimate the drift error and the algorithm of calculating flight parameters is applicable. This also is vital meaning in testing, diagnosing, repairing and maintaining the system for enhancing the qualify of exploiting the system and the safety flight. Keywords: Inertial Navigation system (INS); Aircraft; Flight Parameters; Kalman Filter. Nhận bài ngày 09 tháng 10 năm 2018 Hoàn thiện ngày 10 tháng 11 năm 2018 Chấp nhận đăng ngày 11 tháng 12 năm 2018 Địa chỉ: Viện Kỹ thuật PK-KQ. * Email: dotanpkkq@gmail.com.