【電動馬達】如何用 Typhoon HIL 與 AI，將逆變器測試準備時間從 4 小時縮至 15 分鐘

隨著電動車與高效能電驅系統持續發展，馬達控制器的軟體驗證、即時模擬與自動化測試，已成為縮短產品開發週期的重要關鍵。

德國電驅技術公司 Hyperdrives 導入 Typhoon HIL 即時硬體迴路模擬平台，將原本高度依賴實體測試台架（Test Bench）的馬達控制器測試流程，轉移至工程師的桌面環境。結合馬達即時模型、Python 自動化測試與 AI 輔助測試案例生成，讓工程團隊能在連接實體馬達之前，完成控制器軟體驗證、除錯與參數調校，提升電驅系統的研發效率。

▲馬達開發實體測試台架（Test Bench）示意圖

▌降低實體測試台架的依賴

Hyperdrives 專注於高功率密度電驅系統與電動馬達技術。隨著產品開發持續推進，工程團隊面臨實體測試台架使用時間有限、設備準備耗時，以及測試過程可能損壞原型設備等挑戰。每當控制器軟體更新，都需要重新安排實體測試，進行功能驗證與除錯。從設備連接、系統設定到測試執行，往往需要數小時才能開始測試。此外，若發生電流設定錯誤、CAN 通訊異常或保護機制觸發等問題，工程師還必須花費時間判斷問題來自控制軟體或實體硬體。

為提升測試效率，Hyperdrives 導入 Typhoon HIL，將部分原本需要實體設備才能執行的測試工作，轉移至即時模擬環境。

▌Typhoon HIL 即時模擬： 將馬達測試從實驗室帶到工程師桌面

Hyperdrives 採用 Typhoon HIL HIL506 即時硬體迴路模擬器，透過低電壓訊號連接馬達逆變器控制板，並以即時模擬方式重現馬達、功率級（Power Stage）與直流鏈路（DC-Link）等系統特性。

整體測試環境運用以下工具：

• 使用 Typhoon Schematic Editor 建立馬達模型
• 加入 HIL SCADA 操作面板
• 透過 TyphoonTest IDE 與 Typhoon HIL Python API 自動化測試

這些馬達模型是含飽和效應的非線性模型，參數取自先前在測試台上的實測資料，因此控制器在 HIL 上「看到」的馬達，與日後在測試台上遇到的是同一個馬達。控制板就已能像面對真實馬達一樣，與模擬馬達協同運作。

▲Hyperdrives 的測試架構與 Typhoon HIL 如何協同運作

透過 HIL，工程師能在不連接實體馬達的情況下，測試控制器軟體與模擬馬達之間的互動。不同世代的馬達模型也能快速切換，無須重新配置整套測試設備，大幅提升測試彈性。

▌自動化驗證：CAN 通訊、故障注入與回歸測試

除了馬達模型模擬，Hyperdrives 也將 CAN（Controller Area Network）通訊測試與狀態機（State Machine）回歸測試整合至自動化流程。工程師可依照需求選擇由 HIL 模型處理 CAN 通訊，或連接既有 CAN 工具進行人工除錯。每次測試完成後，系統也能自動產生測試報告，協助比較不同軟體版本的驗證結果。

針對實體測試中較難重現、或可能造成設備損壞的異常狀況，則可透過故障注入（Fault Injection）模擬，例如：

• 過電流（Overcurrent）
• 過溫（Overtemperature）
• 安全扭矩關閉（Safe Torque Off, STO）

工程師能在可控的模擬環境中，反覆驗證控制器的異常處理與保護機制，降低直接使用原型設備進行高風險測試的需求。

▌結合 AI 與 Python：加速測試案例生成

Hyperdrives 進一步將 AI 導入測試流程，協助工程師從系統規格書建立測試計畫與測試案例。傳統測試需要工程師逐項整理輸入條件、測試參數與預期結果，當測試項目增加時，容易遺漏邊界條件（Edge Cases）。透過 AI 輔助，工程師可提供系統規格與測試需求，由 AI 協助拆解測試計畫、產生測試案例，並檢查容易被忽略的情境，例如：

• 數值是否位於規格允許範圍的邊界。
• 超出設定限制時，保護機制是否正確觸發。
• 正轉與反轉狀態下的控制邏輯。
• CAN 通訊中斷時，系統是否能正確反應。

完成工程師審查後，AI 進一步協助產生 Python 格式的 TyphoonTest 測試腳本，再透過 TyphoonTest IDE 與 Python API 執行測試，並整合測試結果。

此流程結合 AI、Python 與 Typhoon HIL，減少重複性的測試程式撰寫工作，讓工程師能將更多時間投入控制策略與系統效能優化。AI 產生的測試內容仍須經工程師確認，以確保測試條件與結果符合實際規格。

▌不拆機殼的「開箱」除錯

除錯是改善幅度最大的環節之一。在測試台上，控制板位於逆變器外殼內、受測試台保護機制包覆，要接上除錯器（例如 Lauterbach）就得打開蓋板，還得繞過安全設定。

在 HIL 上，控制板就攤在桌面上。團隊直接接上 Lauterbach 線材，讓軟體對模擬馬達運行，並在測試進行當下即時讀取暫存器與變數。深度除錯從此成為隨時可做的事，而不是必須提前規劃的大工程。

▲Lauterbach 除錯器直接接在 HIL 上的控制板

▌上測試台之前，就已調校完成

過去，校正（calibration）佔去大量測試台時間。現在，Hyperdrives 在 HIL 上完成電流控制器的 lambda 頻寬調校，並設定兩種馬達的參數，讓每一個新軟體版本在抵達測試台時就已調校完畢。做法是設定目標頻寬、在模擬馬達上檢查響應，再配置參數；整套校正參數結構也以同樣方式建立並驗證。

因此，當真正排到測試台時，大部分前置工作都已完成，團隊可以把時間用在在真實馬達上確認結果，而不是從零開始。而當測試台上確實出現狀況時，也能大致排除控制軟體的嫌疑，把心力集中在測試台真正的價值：熱行為、NVH 效應與機械特性。

▲在上測試台之前，先於 HIL 上完成調校與校正

 

▌導入成效

最大的改變，在於工作發生的地方：測試、除錯、調校與校正，已大幅從測試台轉移到工程師的桌上，軟體團隊不必再為了等硬體而停下進度。軟體問題現在在桌上就能浮現，所有訊號一覽無遺，修正時間從數天縮短為數小時；測試前置時間則從 4 小時縮短至 15 分鐘。

▌下一步：邁向 Agentic 開發流程

AI 草擬測試案例已是 Hyperdrives 日常工作流程的一部分。下一步是 agentic（代理式）開發流程：團隊已為 Typhoon HIL 應用程式建置 MCP server，並以基本呼叫完成測試。完整的端到端流程仍在進行中，但基礎已經就位，團隊期待進一步推進。

▌客戶與專家怎麼說

「能在幾分鐘內切換馬達、在開放的控制板上除錯，並且在上測試台之前先完成調校，真的改變了我們團隊的工作方式。」

—— Benjamin Hengstler，共同創辦人暨軟體長（Chief Software Officer），Hyperdrives

 

「過去花在架設測試台的時間，現在都投入在改善我們的軟體上。」

 —— Uthara Keerthan Ramamoorthy，嵌入式軟體工程師，Hyperdrives

 

「如果你對自己的馬達瞭解到足以把它做出來，就足以把它建成模型。從那一刻起，控制器就分辨不出差異，也就是你可以測試一切的時候。」

 —— Andrea Loi，e-Mobility DACH 技術業務主管，Typhoon HIL

 

▌常見問題（FAQ）

Q1：HIL（硬體迴路）模擬如何減少對功率測試台的依賴？

A：HIL 以即時模型模擬馬達、功率級與直流鏈路，控制板只需以低壓訊號連接即可運行。多數軟體測試、除錯與調校可先在桌面完成，測試台則留給熱行為、NVH 與機械特性等真正需要實機的驗證。

Q2：非線性馬達模型要如何建立？

A：Hyperdrives 使用 Typhoon Schematic Editor 建立含飽和效應的非線性馬達模型，並以先前在測試台上的量測資料進行參數化。

Q3：AI 產生的測試案例可靠嗎？

A：在此案例中，AI 負責拆解規格、補足邊界情境並草擬腳本；規格未定義的數值會被標示為待確認，且每個步驟都由工程師審閱核准。

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