实时仿真降低原型制作成本的7种方式

主要收获

• 实时仿真与硬件在环（HIL）仿真将高风险测试从脆弱的硬件中转移出来，使团队能够更早发现控制和集成问题，从而保护昂贵的原型机。
• 当硬件迭代次数减少且更具针对性时，OEM原型开发成本将随之降低。数字孪生与可扩展的硬件在环（HIL）测试平台承担了大部分设计探索、控制器调试及故障研究工作。
• 嵌入式系统测试已从后期里程碑转变为持续实践，实时反馈回路将控制器与精确的工厂模型相连接，并支持自动化、可重复的场景测试活动。
• 多学科团队获得了一个共享的仿真空间，供电力电子、控制和电网工程师使用，这有助于减少协调失误，缩短从设计到验证的时间周期，并增强对发布决策的信心。
• 追踪原型构建数量、实验室工时、问题发现阶段及现场故障成本等指标的工程师，能够清晰量化实时测试与硬件在环测试如何提升可靠性并降低项目总体支出。

当实时仿真成为工作流程的核心，您既能减少硬件原型投入，又能确保设计决策的可靠性。对许多团队而言，痛点简单而熟悉：每款新型转换器、逆变器或驱动控制平台都伴随着烧毁的电路板、闲置的测试台架，以及比规格要求更紧绷的预算。工程师们倾注心血打造精美的原型，却只能眼睁睁看着它们在经历一两次严苛测试后，在实验室的架子上逐渐老化。 实时仿真彻底改变了这种模式——它将风险、学习与迭代转移到您能掌控节奏与成本的领域。

从事驱动装置、可再生能源、交通运输或工业系统OEM原型开发的团队，正面临着在更少硬件构建中完成更多验证的巨大压力。实验室时间成本高昂，专用组件交货周期漫长，而每次重新设计都会使资深工程师脱离创新工作，无法指导年轻同事。实时仿真结合硬件在环（HIL）仿真与高保真数字孪生技术，使您能在完整原型机就绪前，就探索高风险场景、验证控制方案并优化系统架构。这种转变不仅提升工作效率，更能直接缩短开发周期、减少意外情况，并在需要论证工具投资价值时提供更清晰的论证依据。

为何降低原型成本是OEM开发面临的关键挑战

原始设备制造商依赖实体原型机，在电气和机械应力条件下验证转换器、逆变器及驱动器的设计。这种依赖性带来直接成本——包括材料、功率级、仪器仪表和安全基础设施的开支，以及间接成本——当零件延迟到货或测试中出现故障时，项目进度将面临风险。若再考虑高技能工程师的工时成本，单次原型迭代可能耗费数周人力，并占用年度项目预算的相当比例。 许多团队还需分别构建硬件调试、控制参数优化、合规验证及客户演示等版本，因此在首台量产机出货前成本便已呈倍增态势。

负责OEM原型开发的工程师们常陷入两难境地：既要满足管理层和终端客户设定的严苛成本限制，又要实现雄心勃勃的性能目标。一旦控制系统漏洞潜入硬件开发流程，可能导致芯片损毁、测试夹具受损，甚至需要彻底重构控制板或功率级电路。此类挫折不仅冲击项目预算，更会侵蚀对创新方案的信任，阻碍控制系统、电力电子与软件团队间的协作效率。 实时仿真技术为工程师们提供了一种解决方案：在持续追求卓越性能、可靠性和功能集的同时，有效控制硬件迭代周期。

硬件在环仿真如何提升早期验证与系统可靠性

硬件在环（HIL）仿真将实际控制硬件与被控对象的实时数值模型相连接，使您无需等待完整原型机即可在数千种工况下测试闭环行为。 工程师将控制器输入输出信号路由至仿真器，该设备如同功率级、电网连接、电机或其他待研究设备的数字孪生体。此架构使您能在项目早期阶段验证控制算法、保护逻辑及通信系统——此时修改成本更低且干扰更小。众多机构采用HIL仿真技术，以高覆盖率和可重复性验证车辆、飞机、工业系统及电力电子设备的嵌入式控制单元。

在硬件在环（HIL）环境中进行早期验证可提升系统可靠性，因为您能在不危及硬件、人员或设施的前提下，对故障场景、噪声传感器及极端工况进行测试。 HIL仿真研究表明，该方法能减少调试工作量，避免损坏昂贵的原型机，并降低复杂工业系统的整体测试成本。在HIL测试台上持续进行的自动化测试还能保持高回归覆盖率，这意味着每次软件更新或控制参数调整都具备更充分的验证依据。由此，物理原型从主要探索工具转变为最终确认阶段——此时意外情况罕见，安全裕度也更清晰可控。

实时仿真降低原型制作成本的7种方式

实时仿真通过消除复杂开发项目中隐藏的浪费根源，有效降低了原型开发成本。工程师无需再通过铜箔、硅片和钢材来验证每个问题，而是借助运行速度足以融入验证流程的仿真模型即可解答多数疑问。这种转变改变了团队对风险的认知方式——曾经以烧毁电路板或验收测试失败形式显现的问题，如今已转化为波形和日志数据呈现。 成本降低由此自然而生，同时更促进工程师在跨项目及跨代平台间共享洞见。

当实时仿真成为工作流程的核心时，您可以在硬件原型上花费更少，同时仍能对设计决策充满信心。

1. 通过精确的基于模型的测试，最大限度地减少硬件返工

硬件返工往往源于意外情况——当新型控制板与高能功率级相遇时才会显现。细微的时序误差、传感器调理问题或被低估的裕度，可能以过流事件、热应力或振荡的形式出现，从而损坏元件并引发重新设计。 实时仿真彻底改变了这一局面：它让您能在切割金属或订购电路板前，将数字控制模型与详细功率级模型连接起来，并在真实的时序和开关条件下运行。工程师可边观察每个波形边迭代控制增益、信号调理和保护阈值，从而以更少的未知数和更少的隐藏陷阱进入实验室调试阶段。

基于精确模型的测试还能帮助硬件团队更早锁定规格。当您在仿真器中了解控制逻辑在不同电压、电流和温度范围内的行为表现时，就能更自信地为栅极驱动器、电流传感器和热接口指定额定值。这种清晰度减少了保守过度设计的必要性，并削减了仅为恢复安全裕度而存在的昂贵布局迭代。 在多个项目实践中，这种严谨方法体现为：紧急电路板修订次数减少、进度安排更具可预测性、专业布局与测试资源利用率显著提升。

2. 通过实时反馈回路更早地发现控制问题

控制软件是现代电源转换器、驱动器和保护方案的核心，但许多团队仍等到项目后期才在真实工况下运行测试。缺乏实时反馈时，嵌入式控制代码在单元测试和基础仿真中看似正常，却可能隐藏竞态条件、滤波器错位或数值问题——这些缺陷仅在快速瞬态过程中显现。 采用目标周期时间与控制器交换输入输出的实时仿真器，可构建闭环系统提前暴露这些问题。这种早期视角使软件与控制团队能在实物原型上台测试前，就对架构、状态机及数值方法进行调整。

这种方法将嵌入式系统测试转变为持续实践，而非后期里程碑。自动化测试套件可复用实时环境配置，通过长期运行（包括仅靠物理硬件难以实现的夜间运行）来验证边界情况，例如电网故障、负载突增、传感器失效及通信延迟。 测试结果直接反馈至问题追踪系统和设计评审环节，使每次软件修复的成效可视化且可量化。随着时间推移，团队在硬件调试阶段遭遇的控制异常将显著减少，从而更顺畅地完成合规性验证、客户确认及现场测试等流程。

3. 缩短嵌入式系统从设计到验证的周期

实时仿真通过将建模、嵌入式系统测试和硬件在环仿真（HIL）整合为连续循环，有效缩短了开发周期。控制工程师首先基于离线模型探索算法，随后将模型迁移至实时环境，使其与实际处理器和I/O接口交互运行。这种流程避免了团队等待完整原型或实验室测试时段时常见的中断，因为关键验证工作可在仿真器上持续进行。 零部件短缺或机械组装延误带来的进度风险随之降低，因为即使硬件尚未完备，控制验证和系统研究仍可持续推进。

验证团队还受益于可复用的测试用例，这些用例能贯穿多个开发阶段。一个最初作为模型在环（M-in-L）仿真创建的场景，可通过将相同的刺激信号和预期结果指向不同目标，复用为软件在环（S-in-L）和硬件在环（HIL）测试用例。这种复用确保了需求、测试描述和验收标准的一致性，同时减少了为每个阶段重写测试脚本的时间。 从设计到可靠验证的周期缩短，意味着减少长期项目资金占用，并为工程师腾出更多精力攻克复杂控制策略或开发新型产品变体。

4. 通过数字孪生与硬件在环仿真减少物理原型迭代次数

每次额外的硬件构建都会增加材料、制造和实验室时间的支出，因此减少构建次数是降低原型制作成本最直接的方式之一。 通过构建功率级、电网连接或机器的高保真数字孪生模型，工程师能在推进设计迭代前优化方案选择。当这些孪生模型作为硬件在环仿真系统的一部分实时运行时，团队可在真实负载、故障及交互模式下测试完整的控制栈、保护逻辑和通信路径。这种深度洞察意味着后续硬件迭代将精准针对已知缺陷进行优化，而非作为试图同时解答过多问题的广谱性实验。

采用这种方法时，许多项目会转向制作更少但更具针对性的原型。 早期原型侧重机械集成与基础功率级性能验证，后期原型则专注于在经过模拟器充分验证的硬件上确认最终固件。硬件在环（HIL）系统的部分组件（如故障注入逻辑或场景库）可跨产品线复用，从而实现投资的长期摊销。最终每个物理原型都能以更低的成本获取更高价值的学习成果，企业也能将硬件支出集中用于关键时刻。

5. 通过可扩展的仿真设置改进变流器和驱动器的测试

电力转换器与驱动器的测试面临独特挑战，因为高功率水平、开关频率和机械耦合使得某些场景难以或风险过高而无法通过完整硬件复现。实时仿真为大规模测试这些系统开辟了更安全的途径，从单电机驱动器到工业自动化或电动运输平台的多轴测试台均可适用。 工程师可构建模拟系统，完整复现包含线路扰动、不平衡负载及故障元件的整套驱动装置，再将一个或多个控制器接入该虚拟工厂。这种方法使软件团队和控制专家能在实际硬件难以实现或破坏性过大的条件下，对门控模式、电流调节器以及转速/转矩控制回路进行压力测试。

可扩展仿真技术还促进了跨项目测试平台的复用。最初用于验证某款电机控制平台的驱动器硬件在环测试台，通常只需通过软件和界面面板进行重新配置，配合对仿真模型进行适度调整，即可支持后续代际产品或变体型号。 统一的激励信号、故障库及数据记录脚本，使团队无需重建每套设备即可对比不同平台与供应商方案的行为表现。长期来看，这种复用机制能有效降低新型变流器和驱动器的开发成本，并为技术负责人提供清晰的审计轨迹，记录各平台在量产前验证阶段的行为表现。

6. 在无需完整硬件构建的情况下支持多学科协作

现代电力与工业系统处于电力电子、控制软件、通信网络以及电网或工厂工程的交叉点，因此跨学科协作至关重要。完整的硬件构建往往过于稀缺且成本高昂，无法满足所有需要洞察力的团队需求，这导致了漫长的等待和零散的理解。 实时仿真为不同阶段的专家提供了共享参考基准，无需独占原型机即可开展工作。保护工程师可研究电网故障，控制工程师可调试调节器，系统架构师可探索运行策略——所有工作均基于同一套模型和场景展开。

这个共享的仿真空间有助于团队在集成前统一认知，减少后期对系统在压力状态下行为的争议。模型库、硬件在环配置和测试报告成为可供所有人查验、质疑和优化的人工制品。这种透明度还能帮助新成员、研究生或外部合作伙伴快速上手，无需耗费数月等待实体测试台的空位。 此类内部协同能减少高成本返工，促进验收测试顺畅进行，并在项目提交高级评审或外部利益相关方时增强信心。

7. 通过可重用仿真架构延长原型寿命

硬件在环测试台和实时模型不仅是单个项目的工具，它们还能构成可服务于多代原型的仿真架构。 工程师可设计接口面板、信号调理路径及软件配置方案，从而轻松实现控制器替换、工厂模型更新或通信堆栈变更。凭借这种模块化结构，曾经仅用于短期密集测试的原型机，如今能支持多轮控制器更新、客户定制化配置以及长期可靠性研究。物理硬件由此成为实验的灵活基座，而非仅在首个设计周期后便失去价值的一次性投入。

更长的使用寿命之所以重要，是因为它改变了团队规划原型和仿真基础设施投资的方式。一些组织不再将每个硬件在环测试台视为定制项目成本，而是开始将其视为支持未来平台的共享能力。这种思维方式使得更易于论证高保真模型、更丰富的故障注入工具和更优质的数据管道的必要性，因为节省的成本将惠及多个产品发布周期。 随着这些实践日趋成熟，企业将减少测试台架的重复建设，降低硬件报废率，并清晰建立早期工程投入与长期成本控制之间的关联。

随着电气化进程推进、软件复杂度提升及法规要求日益严格，原型开发成本压力将持续攀升。实时仿真为工程师提供了切实可行的应对方案——它将高风险探索从脆弱的硬件环境转移至可控、可重复的数字化设置中。 采用此方法的团队前期需在模型和测试平台投入更多精力，但通过减少测试失败、紧急改型和缩短实验室测试周期，最终能回收时间与预算成本。长期坚持这种方法将形成持久的技术优势：原型寿命更长、痛苦迭代更少、投入实际应用时意外情况大幅减少。

工程师如何量化实时和硬件在环测试带来的成本节约

掌握预算和进度安排的工程师在论证实时仿真或硬件在环测试台价值时，需要超越轶事证据的支撑。清晰可复现的指标能清晰展示工作流程优化如何改变原型成本，并为技术团队与财务及管理层搭建起共同语言。 优质指标应聚焦资金、时间与风险，而非仅关注模型质量的抽象概念。当这些指标在多个项目中持续追踪时，HIL仿真与实时测试带来的成本节约将从承诺转化为可量化的实际成效。

• 每个项目的原型构建数量：追踪为每代产品创建的独立原型构建数量，并按目的分类（如系统启动、设计修正或客户演示）。采用实时仿真后，健康的发展趋势是整体构建数量减少，而最终确认和面向客户的工作所占比例更高。
• 每台原型机的实验室工时：统计每台主要原型机在实验室测试中耗费的总工程师与技术人员工时。对比硬件在环仿真技术采用前后项目的该数值，以展示工作量向自动化或模拟运行转移的程度。
• 问题发现阶段：根据缺陷首次被发现的阶段进行分类，例如仅模型研究、硬件在环测试、实验室原型或现场使用阶段。目标是在仿真或硬件在环测试阶段发现更多高影响问题，减少在成本高昂的原型机上首次出现的问题数量。
• 测试场景覆盖率：统计团队在每个项目中执行的不同操作场景、故障案例和耐久性测试的数量，包括仅在仿真器上进行的测试。覆盖率提升同时伴随原型成本稳定或降低，表明实时仿真有效发挥作用，且未增加实验室预算。
• 设备损坏与安全事件：记录所有损坏的原型机、故障的测试夹具或与测试相关的安全险情。当硬件在环测试平台投入使用后，此类事件的减少将有力证明其在成本节约与风险降低方面的显著成效。
• 现场问题与保修成本：追踪产品在经过全面硬件在环（HIL）及实时测试与未经此类测试后的现场故障情况，并统计相关保修或服务成本。发布后故障率的降低将为成本论证增添分量，因为这能更直接地将完善的测试实践与客户体验及长期支持成本节约挂钩。
  

公制	如何计算它	典型解释
每个项目的原型构建	统计每代产品中不同的硬件迭代版本	失败次数的减少表明早期验证更完善，且每次构建能获得更多学习成果。
每台原型的实验室工时	每台主要原型机记录的工程师和技术人员工时总和	工时减少且质量保持稳定或有所提升，表明工作已转向高效的模拟与自动化。
问题发现阶段	开发各阶段发现的关键问题占比	在仿真或硬件在环测试中发现的问题比例越高，意味着在原型机或实际应用中遭遇意外问题的概率就越低。
测试场景覆盖率	每个项目中执行的唯一操作点、故障和耐久性案例的数量	覆盖率提升而原型成本持平，表明在无需额外硬件支出的情况下获得了更深入的洞察。
设备损坏与安全事件	每个项目中损坏的原型、故障的夹具和险些发生的事故的数量	检测数量的下降凸显了更安全的检测实践，同时降低了对人员、设施和预算的风险。
现场问题与保修成本	每件产品在发布后出现的故障及保修处理的总成本	采用硬件在环（HIL）和实时测试的项目成本降低，为投资更优质的仿真工具提供了有力依据。

量化实时和硬件在环测试带来的成本节约需要一定规范性，但其运作机制其实很简单。首先选取若干直接关联资金与时间的指标，并在不同项目中保持指标的一致性，从而实现公平比较。经过几个开发周期后，成本节约模式便会逐渐显现——哪些实践能最大程度降低成本，哪些环节需要更多关注。这些洞察不仅能为进一步投资仿真工具提供依据，还能指导团队架构、实验室规划及原型开发预算的制定。

实时仿真通过消除隐藏在复杂开发项目中的浪费根源，有效降低了原型开发成本。

SPS软件如何支持经济高效的原型开发与验证

SPS软件为电力系统与电力电子团队提供了一款自然融入实时与HIL测试工作流的建模工具。工程师可构建转换器、驱动器、保护方案及电网的透明物理模型，并在搭建HIL测试台或进行实时研究时复用这些模型。 这种可移植性使您能够从早期可行性研究到原型验证，始终保持设备行为的单一数据源，从而减少模型重建工作量并降低不一致风险。开放可编辑的组件模型还便于学生、研究人员和资深工程师共享见解、传授方法，并为新平台调整示例。

SPS软件通过从小规模教学示例到大型工业模型的可扩展性，同样支持成本控制，因此团队无需在项目复杂度提升时更换工具。学术实验室可使用相同库文件，既能指导学生掌握核心概念，又能配合OPAL-RT硬件在HIL平台上运行控制器和场景。 工业团队可将SPS软件模型接入嵌入式系统测试流程，确保在原型开发过程中控制逻辑与实际工况假设保持一致。这种技术深度、教学适配性与实时工具集成性的结合，使SPS软件为工程师构建了可靠的基础，助力实现低风险、低成本的原型开发。其卓越的可靠性既增强了模型可信度，也提升了投资回报信心，使SPS软件成为长期工程与教育项目的可信赖平台。