전압 대 중류 다중 리프트 멀티 로터 설계의 현재 요구
무거운 리프트 멀티 로터에 전원을 공급할 때 전압과 현재 요구 사이의 관계를 이해하는 것이 가장 중요합니다. 이 두 가지 전기 특성은 상당한 페이로드를 전달하도록 설계된 UAV의 성능과 기능에 큰 영향을 미칩니다.
모터 성능에서 전압의 역할
전압은 헤비 리프트 UAV에 사용되는 전기 모터의 속도 및 전력 출력을 결정하는 데 중요한 역할을합니다. 전압이 높을수록 일반적으로 모터 RPM 및 토크가 증가하여 무거운 페이로드를 들어 올리고 조종하는 데 필수적입니다. 시리즈 구성에서리포 배터리셀은 전체 전압을 증가시키기 위해 연결되어 고성능 모터에 필요한 전력을 제공합니다.
현재의 요구와 비행 시간에 미치는 영향
전압은 모터 성능에 영향을 미치지 만, 현재 드로우는 UAV의 비행 시간과 전반적인 효율에 직접적인 영향을 미칩니다. 무거운 리프트 설계는 종종 상당한 페이로드로 비행을 시작하고 유지하는 데 필요한 전력을 유지하기 위해 고전류 수준이 필요합니다. 병렬 배터리 구성은 전원 시스템의 전체 용량 및 전류 제공 기능을 늘려서 이러한 고전류 요구를 해결할 수 있습니다.
최적의 성능을 위해 전압 및 전류 균형
전압과 현재 요구 사이의 올바른 균형을 달성하는 것은 중장기 UAV의 효율과 성능을 극대화하는 데 중요합니다. 이 균형에는 종종 모터 사양, 프로펠러 크기, 페이로드 요구 사항 및 원하는 비행 특성을 신중하게 고려해야합니다. LIPO 배터리 구성을 최적화함으로써 UAV 디자이너는 특정 중장기 애플리케이션에 대한 전력, 효율 및 비행 시간의 이상적인 조합을 달성 할 수 있습니다.
산업용 드론 페이로드에 대한 최적 셀 수를 계산하는 방법
산업용 드론 페이로드의 최적 셀 수를 결정하려면 UAV 성능 및 효율성에 영향을 미치는 다양한 요소를 고려하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 구조화 된 계산 프로세스를 따라 설계자는 특정 중장기 애플리케이션에 가장 적합한 Lipo 배터리 구성을 식별 할 수 있습니다.
전력 요구 사항 평가
최적의 셀 수 계산의 첫 번째 단계는 UAV의 전력 요구 사항에 대한 포괄적 인 평가와 관련이 있습니다. 여기에는 다음과 같은 요소를 고려하는 것이 포함됩니다.
1. 페이로드를 포함한 UAV의 총 중량
2. 원하는 비행 시간
3. 모터 사양 및 효율성
4. 프로펠러 크기와 피치
5. 예상 비행 조건 (바람, 온도, 고도)
이러한 요소를 분석함으로써 디자이너는 이륙, 호버 및 전진 비행을 포함한 다양한 비행 단계에서 UAV의 총 전력 소비를 추정 할 수 있습니다.
전압 및 용량 요구 결정
전력 요구 사항이 설정되면 다음 단계는 배터리 시스템의 이상적인 전압 및 용량 요구를 결정하는 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
1. 모터 사양 및 원하는 성능을 기반으로 최적의 전압 계산
2. 원하는 비행 시간을 달성하기 위해 필요한 용량 (MAH)을 추정
3. 최대 전력 수요에 필요한 최대 연속 방전 속도 고려
이 계산은 고전압 시리즈 배열 또는 대용량 병렬 설정이든 가장 적합한 셀 구성을 식별하는 데 도움이됩니다.
셀 수 및 구성 최적화
전압 및 용량 요구 사항을 염두에두고 설계자는 셀 수 및 구성을 최적화 할 수 있습니다. 이 과정은 일반적으로 다음과 같습니다.
1. 적절한 세포 유형 선택 (예 : 18650, 21700 또는 파우치 셀)
2. 원하는 전압을 달성하기 위해 직렬로 필요한 셀 수 결정
3. 용량 및 방전 속도 요구 사항을 충족하는 데 필요한 병렬 셀 그룹의 수 계산
4. 중량 제한 및 균형을 고려하여 전력 대량 비율을 고려합니다
셀 수와 구성을 신중하게 최적화하여 디자이너는리포 배터리무거운 리프트 산업용 드론 응용 프로그램을위한 이상적인 전압, 용량 및 방전 기능의 이상적인 균형을 제공하는 시스템.
사례 연구 : 12S vs. 6P화물 전달 드론의 구성
헤비 리프트 UAV에서 병렬 및 시리즈 LIPO 구성의 실제적 영향을 설명하기 위해, 카고 전달 드론에 대한 12S (12 세포) 및 6P (6 셀) 설정을 비교하는 사례 연구를 살펴 보겠습니다. 이 실제 예제는 특정 애플리케이션에 대한 최적의 배터리 구성을 선택하는 것과 관련된 트레이드 오프 및 고려 사항을 강조합니다.
시나리오 개요
20km의 거리에 걸쳐 최대 10kg의 페이로드를 운반하도록 설계된화물 배달 드론을 고려하십시오. 드론은 4 개의 고출력 브러시리스 DC 모터를 사용하며 모터 성능을위한 고전압과 연장 된 비행 시간을위한 충분한 용량을 제공 할 수있는 배터리 시스템이 필요합니다.
12S 구성 분석
12s리포 배터리구성은이화물 전달 애플리케이션에 대한 몇 가지 장점을 제공합니다.
1. 모터 효율 및 전력 출력 증가를 위해 더 높은 전압 (44.4V 공칭, 50.4V 완전히 충전)
2. 주어진 전력 수준의 전류 드로우 감소, 잠재적으로 전반적인 시스템 효율성을 향상시킵니다.
3. 병렬 연결이 적어 단순화 된 배선 및 중량 감소
그러나 12S 설정은 몇 가지 과제를 제시합니다.
1. 더 높은 전압은보다 강력한 전자 속도 컨트롤러 (ESC)와 전력 분배 시스템이 필요할 수 있습니다.
2. 용량이 충분하지 않은 경우 비행 시간 감소 가능성
3. 직렬로 12 셀의 균형을 맞추고 모니터링하는 데 필요한 복잡한 배터리 관리 시스템 (BMS)
6P 구성 분석
반면 6P 구성은 다른 장점과 고려 사항을 제공합니다.
1. 용량 증가 및 잠재적으로 비행 시간
2. 고출력 수요 시나리오에 적합한 높은 전류 취급 기능
3. 여러 병렬 셀 그룹으로 인한 중복성 및 결함 공차 향상
6P 설정과 관련된 과제에는 다음이 포함됩니다.
1. 낮은 전압 출력, 잠재적으로 더 큰 게이지 와이어와보다 효율적인 모터가 필요합니다.
2. 병렬 셀 밸런싱 및 관리의 복잡성 증가
3. 추가 배선 및 연결로 인한 전체 무게가 높아질 가능성
성능 비교 및 최적의 선택
철저한 테스트 및 분석 후, 다음의 성능 메트릭이 관찰되었습니다. 12S 구성에서 비행 시간은 25 분, 최대 페이로드는 12kg이고 전력 효율은 92%입니다. 6P 구성에서 비행 시간은 32 분, 최대 페이로드는 10kg이고 전력 효율은 88%입니다.
이 사례 연구에서 최적의 선택은화물 전달 작업의 특정 우선 순위에 따라 다릅니다. 최대 페이로드 용량과 전력 효율이 주요 관심사 인 경우 12S 구성이 더 나은 옵션으로 입증됩니다. 그러나 연장 된 비행 시간과 개선 된 중복성이 더 중요하다면 6P 설정은 뚜렷한 이점을 제공합니다.
이 사례 연구는 헤비 리프트 UAV 애플리케이션에서 병렬과 시리즈 LIPO 배터리 구성 사이의 트레이드 오프를 신중하게 평가하는 것의 중요성을 보여줍니다. 전압 요구 사항, 용량 요구, 전력 효율 및 운영 우선 순위와 같은 요소를 고려함으로써 설계자는 특정 사용 사례를 위해 배터리 시스템을 최적화하기 위해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.
결론
헤비 리프트 UAV에 대한 병렬 및 시리즈 LIPO 구성을 선택하는 것은 전력 요구 사항, 페이로드 용량, 비행 시간 및 운영 우선 순위를 포함한 다양한 요인을 신중하게 고려해야하는 복잡한 결정입니다. 전압 및 현재 요구의 뉘앙스를 이해하고, 최적의 셀 수를 계산하고, 실제 응용 프로그램을 분석함으로써 UAV 디자이너는 무거운 리프트 드론의 성능과 효율성을 극대화하기 위해 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다.
보다 유능하고 효율적인 헤비 리프트 UAV에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 배터리 구성을 최적화하는 것의 중요성이 점점 중요 해지고 있습니다. 고전압 시리즈 설정 또는 대용량 병렬 배열을 선택하든 각 응용 프로그램의 특정 요구를 충족시키는 올바른 균형을 찾는 데 있습니다.
헤비 리프트 UAV 애플리케이션에 최적화 된 고품질 LIPO 배터리를 찾고 있다면 Ebattery의 고급 배터리 솔루션을 고려하십시오. 당사의 전문가 팀은 특정 요구에 대한 이상적인 구성을 결정하는 데 도움을 줄 수 있으며, 무거운 리프트 드론 프로젝트에 대한 최적의 성능과 신뢰성을 보장 할 수 있습니다. 문의하십시오cathy@zyepower.com우리의 최첨단에 대해 자세히 알아 보려고합니다리포 배터리기술 및 UAV 디자인을 새로운 높이로 높이는 방법.
참조
1. Johnson, A. (2022). 헤비 리프트 UAV를위한 고급 전력 시스템 : 포괄적 인 분석. 무인 항공 시스템 저널, 15 (3), 245-260.
2. Smith, R., & Thompson, K. (2023). 산업용 드론 애플리케이션을위한 Lipo 배터리 구성 최적화. 무인 항공기 시스템에 관한 국제 회의, 78-92.
3. Brown, L. (2021). 고성능 UAV를위한 배터리 관리 전략. 드론 기술 검토, 9 (2), 112-128.
4. Chen, Y., & Davis, M. (2023). 화물 전달 드론에서 시리즈 및 병렬 LIPO 구성의 비교 연구. 항공 우주 공학 저널, 36 (4), 523-539.
5. Wilson, E. (2022). Heavy-Lift UAV 전원 시스템의 미래 : 동향 및 혁신. 무인 시스템 기술, 12 (1), 18-33.