我们应该都经历过类似的场景：凌晨一点点，被关在寒冷、干燥的无尘室里，为了同一个目标：完成生产设备的安装，使其运转起来。对这一切都太熟悉了，包括：振动、欠阻尼控制振动以及性能不佳的机械性能。有时当机器安装完毕后，对任务非常关键的控制相关因素才出现，如果这令你感到挫败的话，那也无需大惊小怪，因为这种事情太常见了。
　　尽管是标准的机器设计流程，但是在整个设计流程的后期，通过“猜测而后检查”的方式来确定、解决问题，相较于在设计初期就发现并解决问题，费用会大幅的攀升。“猜测而后检查”的机器设计流程不仅昂贵，而且是令人沮丧和不必要的。系统仿真的发展以及高性价比、现成仿真工具的引入，已经能避免机器设计中犯这些代价昂贵的错误。
　　一般情况下，总是在机器设备建造的最后一步、需要进行调试的时候，才会初次要求控制工程师介入。事实上，在整个设计周期中，这已经发生的太晚了，这几乎就是 “猜测而后检查”机器建造方式的全美诠释。这是不争的事实：调试是机器建造中最重要的一步，因为它决定了机器性能实现的程度。然而，为了实现预期的性能，机器的设计应当没有机械共振，或者即使共振存在，也远远超出预期的控制范围。如果完工的机器上存在共振，那么控制工程师必须通过调整过程增益、增加数字滤波，将其“调试出去”。 
　　尽管利用滤波可以稳定系统，但是较大的共振还是会限制系统的工作范围，即使使用的滤波器工作良好。每个共振以及相应的滤波器会消耗一部分系统的性能，所有的共振及其滤波加起来，就会对机器最终性能造成显著的影响。如果在设计的初期（最理想的情况是在任何设备开始建造前），就能够咨询控制工程师，就可以避免很多能导致性能降低的共振，从而提高机器的整体性能。

　　习惯，费用，标准
　　不幸的是，对大多数人来讲，很难使控制问题概念化。即使最简单的系统，如在轴上安装有调速轮的马达，也可能会产生共振（经常比较大，但是频率比较高）。高频振动比较容易解决，一般不会对性能造成显著的影响。增加一个皮带，系统的共振就会降低，但降低程度会因机器而异。
　　这类设计决策，经常是基于一系列的原因（习惯、费用、工业标准）而做出，但是很少考虑控制。仿真工具可以帮助机器设计人员，在设计流程的初期，就能识别出控制问题，避免代价昂贵的重新设计，降低在机器测试和调试期间发现致命控制问题的风险。
　　整合到产品环境中的仿真工具，已经存在很长时间了。但是相较于经常使用的“猜测而后检查”的设计过程，仿真工具仍然被大多数的机器设计人员所忽略。最近，硬件在环(HIL)已经开始获得一些进展，模糊了仿真和测试之间的界限。随着价格低廉，性能强大的仿真工具的引入，没有理由继续将仿真工具排除在机器设计流程外。
　　HIL是用于描述开发和测试策略的词汇。在嵌入式系统开发中，经常用其进行设计和测试单个系统部件，该部件在工程设计阶段一般并不存在。大多数工程都会被分解成不同部分，比如，机械组、控制组、软件组就可以独立工作。通过使用HIL，每个团队就可以使用仿真环境来模拟其它团队正在工作的内容，专注于本团队的工作内容。这就使得更流水线化的开发流程成为可能，而且可以进行交叉确认，确保每个部件的功能都能满足预期要求；同时当某个团队发现问题时，可以增加反馈回路。在设计阶段发现问题，重新设计的费用，通常只有在机器建造完成后发现问题、再进行重新设计的一小部分。设计人员还可以对其进行试验，而不用担心损坏昂贵的机器。

　　支持硬件在环
　　很多公司都支持HIL。在机器中部署同样的控制系统部件，可以在HIL系统设计流程的初期使用，从而获得对系统性能更好的了解。比如，当更先进的工业控制器能仿真工厂时，伺服阀驱动就能够产生运动轨迹并闭合伺服驱动回路（在这种情况下，所有的设备都连接至伺服驱动，包括马达和机械设备）。
　　伺服驱动能产生运动轨迹、执行控制回路、提供电流信号指令至运行在控制器上的工厂仿真模型。电流指令从伺服控制的模拟量输出模块发出，传送至控制器架上的模拟量输入卡件。控制器以实时方式执行工厂仿真（这里包括机械、摩擦模型、反馈设备、噪音）。在工厂仿真模型中，控制系统产生反馈信号，连接至伺服驱动器的反馈端，完成闭环控制。
　　利用系统设计软件设计一个模型，来获取输入力矩（通过模拟量输入），从而创建一个工厂模型。这也许是单个或两个积分系统，取决于你所期望的仿真。就伺服驱动而言，仿真的是两个积分系统，其位置反馈被送回到驱动器。
　　更高级的用户也许会使用更复杂的摩擦模型或其它非线性行为，更加详细的去研究控制性能。新用户则会吃惊于，创建一个简单的模型真是太方便了。即使是控制模型如此的简单，以至于相对于控制性能都可以忽略不计了，但是对于系统设计的软件方面，获得的收益却是相当可观的。

　　组态，测试，使用
　　类似的建造，使得设计人员能够利用生产硬件和编写的产品软件进行通讯，即使物理机械设备根本就不存在。与生产硬件一起运行仿真软件，是确保系统满足预期性能的最好方式。HIL使得利用现存的硬件诊断工具成为可能。在这种情况下，可用软件来组态、测试、调节伺服驱动。利用现有诊断软件的能力，使其可以使用强大的工具来分析仿真。
　　如果用户利用软件来测量系统的频率响应，则有可能快速确定机械中的共振并调节驱动器。随后的测量，用于量化马达性能，来验证没有其它的非线性因素，比如摩擦，影响系统。利用软件强大的调节工具，用户能够很好的调节机器并可在机器建造前测试调节方案。
　　在设计流程中，必须花费时间来量化机器和应用所需求的性能。首先，应当对先前设备的历史数据有个概念。不要盲目、随意的进行改进性能的设计；要按需设计。其次，定义影响用户的实时性能参数，比如伺服波段和稳定时间，以避免毫无目的的追求“更好的性能”。一旦最初的调试参数确定，下一步用户就可以进行仿真运动，在虚拟的层面上查看数据。在设计阶段没有暴露出来的共振就开始显现。然而，在使用HIL实践时，用户能够在机器原型机建造之前，就可通过仿真对其进行审查——相对于在凌晨一点，顶着紧张的工期压力，在无尘室内，汗流浃背将其调试完成来讲，这的确是一个不错的替代方案。

　　仿真结果
　　仿真结果应能为用户提供一个好的概念：机器如何运行，还应显示机器是否能够满足运行要求。如果系统仍然没有满足性能目标，在仿真环境下进行修改也非常方便。

　　比如，需要具有更强大的动力或者需要更大强度的机械？那就尝试在仿真环境下修改这些因素，了解哪些因素对系统动态性能非常重要。在仿真环境下，对系统进行修改的快速性和便利性，使得不同的设计团队协同工作、发现问题并解决问题成为可能，这比在测试中做真实的变更要快速的多。仿真环境下变更的快速性和经济性，对于正在设计机器、但目前还没有满足规格书要求的任何人来讲，都是非常有吸引力的。
　　所以，HIL如何改变“猜测而后检查”的机器设计流程？非常简单：利用同样先进的工具，像分析实际系统一样分析这些仿真，能够在机器建造完成前发现控制问题——可以节省大量的金钱和时间。