EN
Dự đoán thời gian một thiết bị bay không người lái (drone) có thể duy trì trên không trung có vẻ như là việc đơn giản chỉ cần đọc thông số kỹ thuật do nhà sản xuất cung cấp; thế nhưng trong thực tế, đây lại là một trong những phép tính tinh tế nhất trong lĩnh vực hệ thống hàng không không người lái. Thời gian bay không phải là một đặc tính cố định, mà là kết quả phát sinh từ sự tương tác giữa các yếu tố điện, cơ khí, khí động học và môi trường. Các kỹ sư, phi công và nhà nghiên cứu đều phụ thuộc vào việc ước tính chính xác thời lượng hoạt động để lập kế hoạch nhiệm vụ, thiết kế hệ thống truyền động và đánh giá công nghệ pin. Do đó, việc hiểu cách tính thời gian bay của drone đòi hỏi một góc nhìn toàn diện về drone như một hệ thống chuyển đổi năng lượng, thay vì chỉ xem xét từng thành phần riêng lẻ.
Nằm ở trung tâm của phép tính này là mối quan hệ giữa năng lượng lưu trữ và tiêu thụ điện năng pin của máy bay không người lái hoạt động như một kho chứa năng lượng hóa học, được chuyển đổi thành năng lượng điện và sau đó thành lực đẩy cơ học. Thời gian bay phụ thuộc vào tốc độ tiêu hao kho năng lượng này. Mặc dù nguyên lý cơ bản tương tự mô hình tiêu thụ nhiên liệu của máy bay truyền thống, hệ thống truyền động điện lại mang những đặc điểm riêng biệt như sụt áp, đường cong xả phi tuyến và hiệu suất phụ thuộc vào nhiệt độ. Những yếu tố này khiến việc ước tính thời gian bay vừa mang tính thú vị về mặt kỹ thuật, vừa mang tính then chốt về mặt vận hành.
Để bắt đầu, năng lượng sẵn có trong pin máy bay không người lái cần được định lượng. Hầu hết các loại máy bay không người lái dành cho người tiêu dùng và chuyên dụng đều sử dụng cụm pin lithium-polymer (LiPo) hoặc lithium-ion (Li-ion), dung lượng của chúng thường được biểu thị bằng đơn vị milliamp-giờ (mAh). Tuy nhiên, chỉ riêng dung lượng chưa đủ để xác định năng lượng; điện áp cũng phải được xem xét. Tổng năng lượng của một pin là tích giữa dung lượng và điện áp danh định của nó, được biểu thị bằng đơn vị watt-giờ (Wh). Việc quy đổi này là thiết yếu vì mức tiêu thụ công suất được đo bằng watt, và thời gian bay (độ bền) cuối cùng chính là tỷ lệ giữa watt-giờ trên watt. Thế nhưng ngay cả phép quy đổi này cũng chưa phản ánh đầy đủ hành vi thực tế. Pin hiếm khi cung cấp toàn bộ dung lượng định mức do điện trở trong, hiện tượng lão hóa và các giới hạn an toàn về điện áp tối thiểu. Do đó, các kỹ sư thường làm việc với khái niệm “năng lượng sử dụng được”, tức một giá trị đã được giảm tải nhằm phản ánh các ràng buộc thực tiễn thay vì các thông số kỹ thuật trong phòng thí nghiệm.
Khi đã hiểu rõ lượng năng lượng sẵn có, sự chú ý sẽ chuyển sang mức tiêu thụ điện năng của thiết bị bay không người lái (drone). Đối với các nền tảng đa cánh quạt (multirotor), hệ thống truyền động chiếm phần lớn tuyệt đối trong tổng mức tiêu thụ năng lượng. Mỗi động cơ phải tạo ra đủ lực đẩy để cân bằng trọng lượng của drone, và công suất cần thiết để tạo ra lực đẩy này tăng nhanh khi tải tăng lên. Mối quan hệ giữa lực đẩy và công suất được chi phối bởi khí động học của cánh quạt và hiệu suất của động cơ — cả hai yếu tố này đều thay đổi theo tốc độ quay. Một drone lơ lửng ở mức bướm ga (throttle) thoải mái sẽ tiêu thụ ít điện năng hơn đáng kể so với một drone hoạt động gần giới hạn lực đẩy tối đa của nó. Đây chính là lý do vì sao việc tăng tải (payload), dù chỉ nhỏ, cũng có thể làm giảm rõ rệt thời gian bay: vì điều đó đẩy hệ thống truyền động vào vùng vận hành kém hiệu quả hơn.
Công suất bay lơ lửng thường được sử dụng làm cơ sở để ước tính thời gian bay vì nó đại diện cho điều kiện ổn định. Việc đo dòng điện và điện áp khi bay lơ lửng cung cấp ước tính trực tiếp về mức tiêu thụ công suất. Tuy nhiên, các nhiệm vụ thực tế hiếm khi chỉ bao gồm bay lơ lửng thuần túy. Bay tiến, leo cao, phanh và cơ động đều tạo ra tải động lên động cơ. Gió gây thêm biến thiên, đôi khi làm tăng đáng kể mức tiêu thụ công suất. Vì lý do này, các phép tính thời gian bay dựa duy nhất trên dữ liệu bay lơ lửng thường mang tính lạc quan. Để dự đoán chính xác hơn, cần hiểu rõ cách công suất dao động trong suốt toàn bộ hồ sơ nhiệm vụ.
Mô hình hóa dựa trên nhiệm vụ chia chuyến bay thành các giai đoạn—cất cánh, leo cao, bay hành trình, hạ độ cao và hạ cánh—và gán một giá trị công suất cho mỗi giai đoạn. Giai đoạn cất cánh và leo cao thường đòi hỏi công suất cao nhất, trong khi giai đoạn hạ độ cao có thể chỉ cần rất ít công suất. Công suất bay hành trình phụ thuộc vào tốc độ bay, lực cản khí động học và lực nâng dịch chuyển. Các thiết bị bay không người lái đa cánh quạt (multirotor) trải qua mức giảm công suất vừa phải trong quá trình bay tiến do luồng không khí đi qua cánh quạt trở nên hiệu quả hơn, nhưng lợi ích này thường bị bù trừ bởi lực cản tăng lên từ thân máy bay và tải trọng. Bằng cách gán trọng số cho từng giai đoạn theo thời lượng của nó, các kỹ sư có thể tính toán ra một giá trị công suất trung bình phản ánh sát thực hơn điều kiện vận hành thực tế.
Các điều kiện môi trường làm cho việc ước tính thời gian bay liên tục trở nên phức tạp hơn. Mật độ không khí giảm khi độ cao và nhiệt độ tăng lên, dẫn đến hiệu suất của cánh quạt giảm và buộc động cơ phải quay nhanh hơn để duy trì lực đẩy. Thời tiết lạnh làm suy giảm hiệu suất pin do làm chậm các phản ứng hóa học bên trong pin, trong khi thời tiết nóng làm gia tăng căng thẳng nhiệt lên động cơ và bộ điều khiển tốc độ điện tử (ESC). Gió có ảnh hưởng đặc biệt lớn: bay ngược chiều gió mạnh có thể làm tăng gấp đôi mức tiêu thụ công suất, trong khi bay thuận chiều gió có thể giúp giảm mức tiêu thụ này. Vì sự biến đổi của các yếu tố môi trường là điều không thể tránh khỏi, các phép tính thời gian bay liên tục thường bao gồm một biên an toàn nhằm đảm bảo rằng thiết bị bay không người lái vẫn có thể quay về điểm xuất phát ngay cả trong điều kiện ngày càng xấu đi.
Một yếu tố quan trọng khác là tình trạng sức khỏe của pin. Theo thời gian, các chu kỳ sạc – xả lặp đi lặp lại làm suy giảm thành phần hóa học bên trong pin, làm tăng điện trở và giảm dung lượng. Sự suy giảm này biểu hiện qua hiện tượng sụt áp dưới tải, có thể kích hoạt cảnh báo điện áp thấp quá sớm và rút ngắn thời gian bay. Việc giám sát tình trạng sức khỏe pin thông qua các phép đo điện trở nội và số chu kỳ sạc – xả giúp người vận hành dự đoán trước sự suy giảm hiệu năng và thay thế pin trước khi chúng trở nên không đáng tin cậy. Đối với quản lý đội bay dài hạn, việc theo dõi quá trình lão hóa pin quan trọng ngang bằng với việc tính toán thời gian bay.
Đặc tính của tải trọng cũng ảnh hưởng đến khả năng hoạt động liên tục theo những cách vượt xa yếu tố trọng lượng. Nhiều tải trọng chuyên dụng—chẳng hạn như máy quét LiDAR, camera đa phổ và mô-đun truyền thông—lấy điện trực tiếp từ pin của thiết bị bay không người lái (drone). Lượng điện tiêu thụ phụ này phải được cộng thêm vào công suất dành cho hệ thống đẩy khi ước tính tổng năng lượng tiêu thụ. Một tải trọng tiêu thụ 20 watt có vẻ không đáng kể, nhưng trong suốt một nhiệm vụ kéo dài 30 phút, nó sẽ tiêu tốn 10 watt-giờ, điều này có thể làm giảm thời gian bay đi vài phút. Do đó, các kỹ sư cần xem xét cả tác động cơ học lẫn tác động điện của tải trọng khi tính toán khả năng hoạt động liên tục.
Việc lựa chọn cánh quạt đóng vai trò đáng kể hơn tưởng tượng trong việc tối ưu hóa thời gian bay. Các cánh quạt lớn hơn với độ nghiêng (pitch) thấp thường hiệu quả hơn trong việc tạo lực đẩy ở tốc độ quay thấp, do đó rất phù hợp cho các thiết bị bay không người lái (drone) tập trung vào khả năng hoạt động lâu dài. Ngược lại, các cánh quạt nhỏ hơn với độ nghiêng cao tạo ra lực đẩy lớn hơn ở tốc độ cao nhưng kém hiệu quả hơn khi bay lơ lửng. Việc phối hợp đặc tính của cánh quạt sao cho phù hợp với yêu cầu nhiệm vụ có thể mang lại những cải thiện đáng kể về thời gian bay. Tương tự như vậy, chỉ số KV của động cơ—tức là số vòng quay trên mỗi vôn—cũng ảnh hưởng đến hiệu suất. Các động cơ có chỉ số KV thấp kết hợp với cánh quạt lớn thường mang lại khả năng hoạt động lâu dài vượt trội vì chúng vận hành hiệu quả ở tốc độ vòng quay (RPM) thấp.
Để tinh chỉnh các dự đoán về độ bền, các kỹ sư thường dựa vào kiểm tra thực nghiệm. Các giá đo lực đẩy cung cấp các phép đo chi tiết về lực đẩy, dòng điện, điện áp và hiệu suất đối với từng tổ hợp động cơ – cánh quạt cụ thể. Dữ liệu này cho phép các kỹ sư xây dựng các đường cong hiệu suất, biểu thị mối quan hệ giữa mức tiêu thụ công suất và đầu ra lực đẩy. Bằng cách biết trọng lượng của máy bay không người lái, ta có thể xác định lực đẩy yêu cầu trên mỗi động cơ và tra giá trị công suất tương ứng từ đường cong. Phương pháp này chính xác hơn nhiều so với việc chỉ dựa vào thông số kỹ thuật do nhà sản xuất cung cấp hoặc các phép đo đơn giản khi bay lơ lửng.
Các thiết bị bay không người lái (drone) hiện đại cũng tạo ra các nhật ký đo từ xa (telemetry) chi tiết, ghi lại dòng điện, điện áp, vị trí bướm ga và vòng quay động cơ (RPM) trong suốt chuyến bay. Phân tích các nhật ký này giúp hiểu rõ cách tiêu thụ năng lượng thay đổi như thế nào trong điều kiện thực tế. Theo thời gian, các vận hành viên có thể xây dựng các mô hình dự báo được cá nhân hóa cho drone cụ thể, tải trọng và loại nhiệm vụ của họ. Một số hệ thống tiên tiến thậm chí còn sử dụng học máy (machine learning) để dự báo thời lượng bay dựa trên dữ liệu lịch sử, các yếu tố môi trường và thông số nhiệm vụ.
Mặc dù độ phức tạp của những yếu tố này, phép tính cơ bản vẫn giữ được sự đơn giản một cách tinh tế: thời gian bay bằng năng lượng sử dụng được chia cho mức tiêu thụ công suất trung bình. Thách thức nằm ở việc xác định chính xác hai giá trị này. Năng lượng sử dụng được phụ thuộc vào thành phần hóa học của pin, nhiệt độ, tuổi thọ pin và giới hạn xả. Mức tiêu thụ công suất trung bình phụ thuộc vào trọng lượng, khí động học, hiệu suất hệ thống truyền động, đặc điểm nhiệm vụ và điều kiện môi trường. Bằng cách phân tích có hệ thống từng yếu tố, các kỹ sư có thể đưa ra các ước tính độ bền rất đáng tin cậy.
Trong các hoạt động chuyên nghiệp, việc ước tính thời gian bay liên tục không chỉ đơn thuần là một bài toán kỹ thuật mà còn là yêu cầu về an toàn. Các khung quy định thường bắt buộc thiết bị bay không người lái (drone) phải dự trữ năng lượng để đối phó với các tình huống bất ngờ như thay đổi hướng gió hoặc hạ cánh khẩn cấp. Việc dự báo chính xác thời gian bay đảm bảo tuân thủ các quy định này và giảm thiểu rủi ro mất điện giữa không trung. Đối với các ứng dụng thương mại như lập bản đồ, kiểm tra và giao hàng, thời gian bay liên tục ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và hiệu quả chi phí. Một thiết bị bay không người lái có thể duy trì trạng thái bay trên không thêm vài phút nữa có thể bao quét diện tích lớn hơn đáng kể hoặc hoàn thành thêm nhiều nhiệm vụ trong mỗi chuyến bay.
Nhìn về tương lai, những tiến bộ trong công nghệ pin hứa hẹn sẽ làm thay đổi cách tính toán thời gian bay liên tục. Các loại pin lithium-lưu huỳnh, pin thể rắn và pin có anốt chứa silicon cao mang lại mật độ năng lượng cao hơn so với các hóa chất pin LiPo và Li-ion hiện hành. Tế bào nhiên liệu hydro và các hệ thống truyền động lai cung cấp những giải pháp thay thế nhằm kéo dài thời gian bay, đặc biệt đối với các thiết bị bay không người lái (drone) cỡ lớn. Khi những công nghệ này ngày càng trưởng thành, các phương pháp tính toán thời gian bay liên tục cũng sẽ phát triển theo; tuy nhiên, những nguyên lý nền tảng về năng lượng và công suất sẽ vẫn giữ vai trò trung tâm.
Tóm lại, việc tính toán thời gian bay của máy bay không người lái đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện về cách năng lượng được lưu trữ, chuyển đổi và tiêu thụ. Mặc dù công thức cơ bản khá đơn giản, nhưng để đạt độ chính xác trong thực tế cần xem xét cẩn trọng các yếu tố như đặc tính pin, hiệu suất hệ thống đẩy, động lực học nhiệm vụ, ảnh hưởng của môi trường và đặc điểm tải trọng. Bằng cách kết hợp mô hình hóa lý thuyết với kiểm tra thực nghiệm và phân tích dữ liệu, các kỹ sư có thể dự báo thời gian bay một cách đáng tin cậy và tối ưu hóa máy bay không người lái cho những nhiệm vụ đa dạng mà chúng được thiết kế để thực hiện. Thời gian bay (endurance) không chỉ đơn thuần là một thông số kỹ thuật; đó còn là minh chứng cho chất lượng thiết kế tổng thể và khả năng sẵn sàng vận hành của máy bay không người lái.
