一旦性能使用高保真度模型驗證完畢，接著在硬件中對控制器進行原型設計。根據圖 1 所示的工作流程，首先從生成 IP 核入手。IP 核生成工作流程指導選擇目標開發板，引導完成映射內核的輸入和輸出端口到目標接口的流程，包括 AXI4 接口和外部端口。

通過與 Vivado Design Suite 集成，該工作流程能完成比特流構建和 Zynq-7020 SoC 的架構編程。

現在 IP 核已經加載到目標器件上，下一步是從針對 ARM 內核的 Simulink 模型上生成嵌入式 C 語言代碼。從生成 C 語言代碼、編譯 C 語言代碼和用嵌入式 Linux 構建可執行文件整個過程完全自動化，然后原型即可投入運行。

為了運行原型硬件并驗證其結果是否與仿真模型一致，我們構建了一個用作高級控制面板的修改版 Simulink 模型（圖 4a）。在這個模型中刪除了設備使用的仿真模型（即驅動電子電路、電機、負載和傳感器部分），用連接到 ZedBoard 的 I/O 替代。

在 Simulink 會話中使用該模型可以啟動電機，選擇不同激勵配置，監測相關信號，獲取供在 MATLAB 中后續處理的數據，不過現在可以重復的是脈沖測試（圖 3)。

圖 4a 顯示了硬件原型的軸轉速和相流結果與仿真結果的對比情況。硬件原型的啟動順序與兩個仿真模型的啟動順序有明顯差別。不過這種情況的原因預計是硬件測試中電機的轉子和定子的初始角與仿真中使用的初始角不同，導致電流控制算法在通過自己的編碼器校準模式驅動電機時的響應不同。從施加脈沖第 2 秒開始，仿真和原型硬件的結果就基本完全吻合。

以這些結果為基礎，可以繼續進一步不同負載和運行條件下的測試，也可以開展進一步的 C 語言和 HDL 優化。
工程師正在轉為使用基于模型的設計工作流程，在賽靈思 Zynq SoC 上實現算法的軟硬件設計。Simulink 仿真能盡早評估算法，方便設計人員評估算法的有效性。無需實驗室，在桌面上就能完成設計的權衡，顯著提升生產力。業經驗證的 C 語言和 HDL 代碼生成技術，結合對賽靈思 All Programmable SoC 的硬件支持，為算法在真實硬件上運行提供快速且可重復的流程。仿真和硬件環境間的持續驗證讓設計人員能夠在開發流程中盡早發現并解決問題。

MathWorks 為基于 Zynq 的開發板、軟件定義無線電套件和電機控制套件提供工作流程支持。

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