Ein Leitfaden für hardware Tests (HIL) Tests 2026

Wichtigste Erkenntnisse

• Der Wert von HIL liegt im geschlossenen Regelkreis, da ein Regler Rückkopplungsinstabilitäten und Schutzfehler erst dann aufdeckt, wenn das simulierte System auf seine eigenen Ausgangssignale reagiert.
• Das Modell „ software “ und „Processor-in-the-Loop“ beseitigen jeweils eine Klasse von Unsicherheiten vor dem HIL; das Überspringen einer Stufe verschiebt also den Aufwand für die Fehlersuche lediglich auf einen späteren Zeitpunkt, anstatt ihn zu beseitigen.
• Die Glaubwürdigkeit eines HIL-Ergebnisses hängt vom Anlagenmodell und vom Zeitschritt ab, weshalb die Modellvalidierung und die Versionskontrolle ebenso wichtig sind wie die „ hardware “ auf dem Prüfstand.

Hardware-In-the-Loop- Tests n verbindet reale Anlagen mit einer Echtzeit-Simulation der von ihr gesteuerten Maschine in einem geschlossenen Regelkreis, sodass sie sich genau so verhält, wie sie es im fertigen Produkt tun würde.

Die Simulation reagiert auf jeden Befehl innerhalb derselben Mikrosekunden, die der „ hardware “ erwartet – dies unterscheidet HIL von einem System, das einen aufgezeichneten Ablauf wiedergibt. Die US-Aufsichtsbehörden verzeichneten im Jahr 2025 997 Sicherheitsrückrufe, die mehr als 31 Millionen Fahrzeuge betrafen, und Kampagnen dieser Größenordnung verursachen so hohe Kosten, weil der Fehler bereits in den Fahrzeugpark gelangt war. Wird er hingegen auf dem Prüfstand entdeckt, reicht eine Firmware-Aktualisierung aus.

HIL ist der Punkt in einem Programm, an dem die Modelle und die physikalische hardware endlich übereinstimmen müssen. Betrachtet man ihn als eine erst spät zu setzende Checkbox, verlangsamt sich die Integration. Betrachtet man ihn hingegen als die Phase, in der die Kontroll software am intensivsten ausgeübt wird, werden die letzten Monate spürbar ruhiger.

Was „ hardware in the loop“ Tests eigentlich bedeutet für Ingenieur:innen

Hardware „In the Loop“ Tests lässt einen echten Controller gegen eine Simulation aller angeschlossenen Komponenten laufen, wobei sich beide Seiten in Echtzeit aktualisieren. Das zu testende Gerät sendet seine Befehle an den Simulator, der Simulator berechnet, wie die physische Maschine darauf reagieren würde, und diese Antwort wird über die tatsächliche Verkabelung innerhalb eines festgelegten Zeitschritts zurückgesendet.

Ein Batteriemanagement-Controller setzt diese Idee in die Praxis um. Anstatt ihn an einen stromführenden Akku anzuschließen, verbindet man ihn mit einem Simulator, der Zellspannungen, Ströme und Temperaturen für einen Akku nachbildet, den noch niemand gebaut hat. Der Controller liest diese Signale so aus, als befänden sich die Zellen direkt vor ihm, entscheidet, wann die Schütze geöffnet werden sollen, und der Simulator berechnet den Zustand des Akkus neu.

Der geschlossene Regelkreis ist der entscheidende Punkt. Eine aufgezeichnete Kurve bestätigt zwar, dass ein Regler auf eine Eingangsgröße reagiert, kann jedoch nicht zeigen, was geschieht, wenn die eigene Ausgangsgröße des Reglers das von ihm gemessene System verändert. Instabilitäten im Rückkopplungskreis und sich selbst widersprechende Schutzlogik treten erst dann auf, wenn das Regelobjekt zurückreagiert.

„Rückkopplungsinstabilität und eine sich selbst widersprechende Schutzlogik treten erst dann auf, wenn die Anlage eine Rückmeldung gibt.“

Was befindet sich innerhalb der Schleife und was bleibt in der Simulation?

Die physische „ hardware “ innerhalb der Schleife besteht in der Regel aus dem Regler, dessen Eingangs- und Ausgangsstufen sowie der zugehörigen Produktions-Firmware. Alles, was kostspielig, gefährlich oder noch nicht gebaut ist, verbleibt in der Simulation – in der Regel handelt es sich dabei um die Anlage. Zwischen beiden befindet sich eine Aufbereitungsschicht, damit die Signalpegel den Erwartungen des Geräts entsprechen.

Eine elektrische Antriebsbank zeigt, wo die Grenze normalerweise liegt. Die Steuerplatine des Traktionswechselrichters ist physisch vorhanden, während sich die Leistungsstufe, der Motor, die Last und die Batterie im Simulator befinden. Der Regler schaltet die Gate-Signale weiterhin mit 10 kHz oder höher, und der Simulator muss auf jedes Schalt Vorteil reagieren.

Wo man diese Grenze zieht, entscheidet darüber, was der Test nachweisen kann und was er kostet. Beim HIL auf Signalebene bleiben alle Werte im Niederspannungs- und Niedrigstrombereich, sodass der Regler Millivolt-Werte als Darstellung der realen Größen wahrnimmt. Beim Power-HIL wird die Grenze nach außen verschoben und eine Verstärkerstufe hinzugefügt, sodass ein realer Motor oder ein netzgekoppelter Umrichter mit Nennleistung in den Regelkreis eingebunden werden kann. Dadurch lässt sich das thermische Verhalten erfassen, was mit der ersten Option niemals möglich wäre.

Inwiefern unterscheidet sich HIL von „Model-in-the-Loop“ und „ software -in-the-Loop“?

Der Hauptunterschied zwischen „ hardware -in-the-Loop“ und den vorangehenden Phasen besteht darin, was physisch vorhanden ist. „Model-in-the-Loop“ und „ software -in-the-Loop“ laufen vollständig auf einem Computer ab, sodass dabei die Logik anhand eines mathematischen Anlagenmodells getestet wird. Bei HIL kommen der Produktions hardware, dessen zeitliche Abläufe und dessen elektrische Schnittstellen hinzu.

Diese Phasen folgen nacheinander und sind nicht alternativ. Eine Traktionskontrollstrategie beginnt als Blockdiagramm, das anhand eines Fahrzeugmodells überprüft wird, wird anschließend in kompilierten Code umgewandelt und schließlich auf dem Zielprozessor ausgeführt. Erst nachdem alle drei Schritte abgeschlossen sind, wird die fertige Einheit über ihre eigenen Anschlüsse mit einem simulierten Fahrzeug verbunden.

Das Überspringen von Schritten kostet Wochen. Ein Fehler, der im Loop-Lauf eines Modells innerhalb von Minuten entdeckt würde, führt zu einer zweitägigen Fehlersuche, sobald er durch das Verhalten des Compilers, den Jitter des Schedulers und die Signalaufbereitung beeinflusst wird.

Wie „ Ingenieur:innen “ einen „ hardware-in-the-Loop“-Prüfstand bauen und verkabeln

Ein HIL-Prüfstand besteht aus vier Teilen. Ein Echtzeitsimulator berechnet das Anlagenmodell in einem festen Zeitschritt, eine Ein- und Ausgangsebene wandelt zwischen digitalen Werten und physikalischen Signalen um, die Verkabelung und Signalaufbereitung entsprechen der Pinbelegung des Geräts, und ein Host-Computer speichert das Modell und die Testsequenzen.

Die Modellvorbereitung macht den größten Teil des Aufwands aus. Die Teams erstellen die Anlage in Simulink und kompilieren sie anschließend mithilfe von „ software “ wie RT-LAB von OPAL-RT auf das Simulatorziel, wobei RT-LAB die Aufteilung zwischen CPU-Kernen und FPGA verwaltet. Schnelle Schaltvorgänge werden in Zeitschritten im Submikrosekundenbereich an das FPGA weitergeleitet, während die mechanische und thermische Dynamik mit Zeitschritten von 50 bis 100 Mikrosekunden auf der CPU verbleibt. Die Bench-Scale richtet sich nach dem Modell, sodass ein OP4512-Chassis für einen einzelnen Regler geeignet ist, während ein OP5707XG die Kanaldichte bietet, die ein Mehrfachumrichtersystem benötigt.

Das Einfügen von Fehlern ist der Teil, den die meisten Teams unterschätzen. Mit Relaisbänken zwischen dem Simulator und dem Gerät können Sie eine Sensorleitung unterbrechen, ein Signal gegen Masse kurzschließen und beobachten, wie der Diagnosecode darauf reagiert. Würde man dies an einem echten „ hardware “ tun, bestünde die Gefahr, dass dieses zerstört wird, und bei einem fahrenden Fahrzeug ist es zudem nicht sicher. Auf einem Prüfstand ist es ein Skript, das über Nacht läuft.

Wo sich HIL- Tests n in verschiedenen Bereichen des Ingenieurwesens bewährt

HIL kommt überall dort zum Einsatz, wo eine Steuerung etwas steuert, das teuer, zeitaufwendig in der Herstellung oder bei einer Störung gefährlich ist. Antriebsstränge in Fahrzeugen, Flugsteuerungen in Flugzeugen, Traktionsantriebe im Schienenverkehr, Netzumrichter und industrielle Antriebe – sie alle sind darauf angewiesen, und der Grund dafür ist immer derselbe: Physische Testobjekte sind rar, während sich die Steuerungs software n wöchentlich ändern.

Energiesysteme zeigen das Muster deutlich. Solarenergie, Batteriespeicher und Windkraft machen 93 % der für 2026 in den Vereinigten Staaten geplanten neuen Erzeugungskapazität von 86 GW aus, und jede dieser Anlagen wird über einen Wechselrichter, der mit einem eigenen Steuerungscode arbeitet, an das Netz angeschlossen. Ein „Ride-Through“- oder Schutzfehler in diesem Code lässt sich nicht durch das Einschalten einer unter Spannung stehenden Zuleitung feststellen, daher testen die Hersteller die Steuerungen stattdessen anhand eines simulierten Netzes.

In der Luft- und Raumfahrt wird dieselbe Logik unter strengeren Zertifizierungsvorschriften angewendet. Ein Flugsteuerungscomputer wird mit simulierten Luftdaten und Stellgliedmodellen betrieben, sodass Fehler wie eine blockierte Klappe bereits vor einem Flugtest hunderte Male durchgespielt werden. Die Flugtestreihe bestätigt dann, was bereits im Laborversuch festgestellt wurde.

Häufige Fehler, die die Zuverlässigkeit von HIL-Ergebnissen beeinträchtigen

Die meisten enttäuschenden HIL-Ergebnisse sind eher Modellprobleme als Probleme der „ hardware “. Eine Testbank, die zwar einwandfrei läuft, die Anlage jedoch nur unzureichend abbildet, wird einen Regler durchlassen, der im Betrieb Fehlverhalten zeigt, und niemand bemerkt dies bis zur Inbetriebnahme. Zeitschritt, Signalgenauigkeit und Modellvalidierung entscheiden über die Aussagekraft der Untersuchung.

Fünf Gewohnheiten sind für den Großteil der Ergebnisse verantwortlich, die Ingenieur:innen später wieder zurücknehmen muss.

• Ausführung des Anlagenmodells mit einem Zeitschritt, der für die Schaltfrequenz des Reglers zu grob ist
• Die Ein- und Ausgänge des Simulators werden als ideal betrachtet, wobei Sensorrauschen, Offsets und Erdungspfade außer Acht gelassen werden
• Das Anlagenmodell einmal validieren und es nie wieder anhand von Mess hardware en überprüfen
• Das Schreiben von Testfällen, die ausschließlich den Normalbetrieb abdecken, sodass kein Fehlermodus simuliert wird
• Den Prüfstand vom Serienbau abweichen lassen, sodass das zu prüfende Gerät nicht das Auslieferungsmodell ist

Beides lässt sich kostengünstig verhindern, ist aber teuer, wenn es erst spät entdeckt wird. Wenn Sie Ihr Anlagenmodell zu Beginn und nach jeder hardware -Revision mit einer realen Maschine vergleichen, stellen Sie sicher, dass die Tests zuverlässig sind. Die Versionskontrolle des Modells und der Testsuite ist genauso wichtig wie die der Firmware, denn ein positives Testergebnis ist nur dann aussagekräftig, wenn Sie sagen können, was genau ausgeführt wurde.

„Die enttäuschendsten HIL-Ergebnisse sind eher Modellprobleme als Probleme mit der „ hardware “.“

Wie eine konsequente HIL-Praxis im Rahmen eines Studiengangs aussieht

Teams, die einen dauerhaften Nutzen aus HIL ziehen, betrachten die Testumgebung als festen Bestandteil und nicht als einmalige Maßnahme. Das Anlagenmodell wächst mit dem Produkt, die Testsuite wird bei jedem Problem im Feld erweitert, und bei jedem Firmware-Build werden Regressionstests durchgeführt. Diese kumulierte Testabdeckung sorgt für einen reibungslosen Ablauf in den letzten Monaten eines Projekts.

Der Gewinn liegt nicht in einem einzigen spektakulären Fund. Es ist die stetige Beseitigung von Überraschungen, sodass die Integrationswochen eher der Bestätigung als der Entdeckung dienen. Ein Team, das sechs Monate lang über Nacht Tausende automatisierter Fehlerfälle durchgespielt hat, kommt mit dem Wissen zur Feld Tests , wie sich sein „ software “ an den Grenzen verhält, und die offenen Fragen sind nun rein physikalischer Natur. Dies zu erreichen hängt weniger von der Größe des Simulators ab als vielmehr von der Disziplin, mit der damit gearbeitet wird. „ Ingenieur:innen “, die an einem bestimmten Steuerungsproblem arbeiten, können bei OPAL-RT eine HIL-Demo anfordern und ihr eigenes Modell auf einen Prüfstand abbilden.