特表 2023-535756 システム制御および診断を改善するために中間データを使用するためのシステムおよび方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-08-21

(54)【発明の名称】システム制御および診断を改善するために中間データを使用するためのシステムおよび方法

(51)【国際特許分類】

   G05B 13/04 20060101AFI20230814BHJP

   G05B 11/36 20060101ALI20230814BHJP

【ＦＩ】

G05B13/04

G05B11/36 J

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023505361

(86)(22)【出願日】2021-07-27

(85)【翻訳文提出日】2023-03-22

(86)【国際出願番号】 US2021070972

(87)【国際公開番号】W WO2022027003

(87)【国際公開日】2022-02-03

(31)【優先権主張番号】63/056,810

(32)【優先日】2020-07-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】501162454

【氏名又は名称】ワットロー・エレクトリック・マニュファクチャリング・カンパニー

(74)【代理人】

【識別番号】110001737

【氏名又は名称】弁理士法人スズエ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】リンドレイ、ジェイコブ

(72)【発明者】

【氏名】ピツェラ、ミランダ

(72)【発明者】

【氏名】クアント、ジェレミー

(72)【発明者】

【氏名】シュミット、フィリップ

(72)【発明者】

【氏名】バーゲン、ジョン

(72)【発明者】

【氏名】ユアン、ハンウェン

(72)【発明者】

【氏名】ガンダー、ダニエル

【テーマコード（参考）】

5H004

【Ｆターム（参考）】

5H004GA07

5H004GA14

5H004GB01

5H004GB15

5H004HA01

5H004HA02

5H004HA03

5H004HA07

5H004HA12

5H004HB01

5H004HB02

5H004HB03

5H004HB07

5H004HB12

5H004JA11

5H004JB07

5H004KB02

5H004KB04

5H004KB06

5H004KB39

5H004KC33

5H004KC35

(57)【要約】

工業プロセスの熱システムを制御する方法は、中間データを監視することと、中間データを相関データに関連付けることとを含み、相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、出力制御、またはそれらの組み合わせを含む。この方法は更に、中間データと相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、モデルに基づいてヒータシステムの状態を識別することと、ヒータシステムの識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うこととを含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

工業プロセスの熱システムを制御する方法であって、前記熱システムは、ヒータシステムと、プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいて前記ヒータシステムの出力制御を生成するように構成された前記プロセス制御システムとを含み、
前記中間データを監視することと、
前記中間データを相関データに関連付けることであって、前記相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、前記出力制御、またはそれらの組み合わせを含むことと、
前記中間データと前記相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、
前記モデルに基づいて前記ヒータシステムの状態を識別することと、
前記ヒータシステムの前記識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うことと
を備える方法。

【請求項2】

前記中間データは、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、微分ゲインデータ、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記出力制御は、前記比例ゲインデータと、前記積分ゲインデータと、前記微分ゲインデータとの和に基づく、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記プロセス制御システムは、一次コントローラおよび二次コントローラを有するカスケード制御システムを含み、前記中間データは、前記カスケード制御システムのループデータを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

前記出力制御は、前記二次コントローラの比例ゲインデータと、前記二次コントローラの積分ゲインデータと、前記二次コントローラの微分ゲインデータとの和に基づく、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記中間データは、前記プロセス制御システムのコントローラゲインを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記モデルは、数学モデル、機械学習モデル、またはそれらの組み合わせである、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記機械学習モデルは、前記中間データおよび前記相関データに基づいて前記ヒータシステムの前記状態を予測するように構成された教師あり学習モデルである、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記モデルと、前記中間データと前記相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、
前記公称モデルと前記モデルとの間の偏差を決定することであって、前記ヒータシステムの前記識別された状態は、前記偏差に更に基づくことと
を更に備える、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

前記偏差は、比例ゲイン偏差、積分ゲイン偏差、微分ゲイン偏差、またはそれらの組み合わせを含む、請求項９に記載の方法。

【請求項11】

前記内部プロセス制御入力は、前記ヒータシステムの性能特性の所望の設定値、前記ヒータシステムを制御するための設定値、プロセス変数、前記プロセス変数の測定値、前記熱システムに関連するアラート、またはそれらの組み合わせを備える、請求項１に記載の方法。

【請求項12】

前記是正措置は、前記ヒータシステムの前記識別された状態に基づいて前記ヒータシステムの電力を制御することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項13】

前記是正措置は、前記ヒータシステムの前記識別された状態に基づいてアラートを放送することを含み、前記アラートは、前記プロセス制御システムに通信可能に結合された導管内の材料蓄積、前記プロセス制御システムに通信可能に結合された抵抗加熱素子の公称熱偏差、またはそれらの組み合わせを示す、請求項１に記載の方法。

【請求項14】

前記外部ヒータ制御入力は、前記プロセス制御システムの外部デバイスによって生成される出力である、請求項１に記載の方法。

【請求項15】

前記内部プロセス制御入力は、圧力データ、質量流量データ、振動データ、歪みデータ、温度データ、またはそれらの組み合わせを備える、請求項１に記載の方法。

【請求項16】

ヒータシステムを制御するためのプロセス制御システムであって、前記プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいて前記ヒータシステムの出力制御を生成するように構成され、
プロセッサと、
前記プロセッサによって実行可能な命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体と
を備え、前記命令は、
前記中間データを監視することと、
前記中間データを、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、前記出力制御、またはそれらの組み合わせを含む相関データに関連付けることと、
前記中間データと前記相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、
前記モデルに基づいて前記ヒータシステムの状態を識別することと、
前記ヒータシステムの前記識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うことと
を備える、プロセス制御システム。

【請求項17】

前記中間データは、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、微分ゲインデータ、前記プロセス制御システムのコントローラゲイン、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１６に記載のプロセス制御システム。

【請求項18】

前記プロセス制御システムは、一次コントローラおよび二次コントローラを有するカスケード制御システムを含み、前記中間データは、前記カスケード制御システムのループデータを含む、請求項１６に記載のプロセス制御システム。

【請求項19】

前記モデルは、前記中間データおよび前記相関データに基づいて前記ヒータシステムの前記状態を予測するように構成され、
前記命令は更に、
前記モデルと、前記中間データと前記相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、
前記公称モデルと前記モデルとの間の偏差を決定することであって、前記ヒータシステムの前記識別された状態は、前記偏差に更に基づくことと
を備える、請求項１６に記載のプロセス制御システム。

【請求項20】

前記内部プロセス制御入力は、前記ヒータシステムの性能特性の所望の設定値、前記ヒータシステムを制御するための設定値、プロセス変数、前記プロセス変数の測定値、前記熱システムに関連するアラート、またはそれらの組み合わせを備える、請求項１６に記載のプロセス制御システム。

【請求項21】

工業プロセスの熱システムを制御する方法であって、前記熱システムは、ヒータシステムと、プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいて前記ヒータシステムの出力制御を生成するように構成された前記プロセス制御システムとを含み、
前記中間データを相関データに関連付けることであって、前記相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、前記出力制御、またはそれらの組み合わせを含むことと、
前記中間データと前記相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、
前記モデルと、前記中間データと前記相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、
前記公称モデルと前記モデルとの前記比較に基づいて前記ヒータシステムの状態を識別することと、
前記ヒータシステムの前記識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うことと
を備える方法。

【請求項22】

前記中間データは、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、微分ゲインデータ、前記プロセス制御システムのコントローラゲイン、またはそれらの組み合わせを含む、請求項２１に記載の方法。

【請求項23】

前記プロセス制御システムは、一次コントローラおよび二次コントローラを有するカスケード制御システムを含み、前記中間データは、前記カスケード制御システムのループデータを含む、請求項２１に記載の方法。

【請求項24】

前記ヒータシステムの前記識別された状態は、前記公称モデルと前記モデルとの間の偏差に更に基づき、前記偏差は、比例ゲイン偏差、積分ゲイン偏差、微分ゲイン偏差、またはそれらの組み合わせを含む、請求項２１に記載の方法。

【請求項25】

前記内部プロセス制御入力は、前記ヒータシステムの性能特性の所望の設定値、前記ヒータシステムを制御するための設定値、プロセス変数、前記プロセス変数の測定値、前記熱システムに関連するアラート、またはそれらの組み合わせを備える、請求項２１に記載の方法。

【請求項26】

前記外部ヒータ制御入力は、前記プロセス制御システムの外部デバイスによって生成される出力である、請求項２１に記載の方法。

【請求項27】

前記内部プロセス制御入力は、圧力データ、質量流量データ、振動データ、歪みデータ、温度データ、またはそれらの組み合わせを備える、請求項２１に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、プロセス制御システムおよびヒータシステムを有する熱システムを動作させるための方法に関する。

【0002】

関連出願との相互参照
本出願は、２０２０年７月２７日に出願された米国仮特許出願６３／０５６，８１０号の優先権および利益を主張するものである。上記出願の内容は、その全体が参照によって本明細書に組み込まれる。

【背景技術】

【0003】

本項における記載は、単に本開示に関連する背景情報を提供するものであり、先行技術を構成するものではない場合がある。

【0004】

工業プロセスのための熱システムは、一般に、ヒータシステムと、ヒータシステムの動作を監視および制御するためのプロセス制御システムとを含む。プロセス制御システムは、たとえば温度などのヒータシステムのプロセス変数を設定値に制御するように構成された比例積分微分（ＰＩＤ）型であってよい。プロセス変数は、熱システム内の様々な要因による影響を受けるだけでなく、熱システムの制御外であるが工業プロセスの範囲内にある外部要因による影響も受ける。これらの外部要因は、たとえば加熱されるウェハの種類、プロセスチャンバに注入されるガス、および／または台座ヒータにウェハを固定するためのチャンバ内の圧力差など、熱システムによって制御不可能な要因であり得る。プロセス変数に影響を及ぼすいくつかの要因を監視するためにセンサおよび／またはアルゴリズム計算が用いられ得るが、正確かつ信頼できるデータ、特に外部要因を示すデータを得ることは、特定の工業プロセスに関して困難な場合がある。

【発明の概要】

【0005】

本項は、本開示の一般的な概要を提供するものであり、本開示の全範囲または全ての特徴を包括的に開示するものではない。

【0006】

本開示は、工業プロセスの熱システムを制御する方法を提供する。熱システムは、ヒータシステムと、プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいてヒータシステムの出力制御を生成するように構成されたプロセス制御システムとを含む。この方法は、中間データを監視することと、中間データを相関データに関連付けることとを含み、相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、出力制御、またはそれらの組み合わせを含む。方法は、中間データと相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、モデルに基づいてヒータシステムの状態を識別することと、ヒータシステムの識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うこととを含む。

【0007】

いくつかの形態において、中間データは、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、微分ゲインデータ、またはそれらの組み合わせを含む。いくつかの形態において、出力制御は、比例ゲインデータと、積分ゲインデータと、微分ゲインデータとの和に基づく。いくつかの形態において、プロセス制御システムは、一次コントローラおよび二次コントローラを有するカスケード制御システムを含み、中間データは、カスケード制御システムのループデータを含む。いくつかの形態において、出力制御は、二次コントローラの比例ゲインデータと、二次コントローラの積分ゲインデータと、二次コントローラの微分ゲインデータとの和に基づく。いくつかの形態において、中間データは、プロセス制御システムのコントローラゲインを含む。いくつかの形態において、モデルは、数学モデル、機械学習モデル、またはそれらの組み合わせである。いくつかの形態において、機械学習モデルは、中間データおよび相関データに基づいてヒータシステムの状態を予測するように構成された教師あり学習モデルである。いくつかの形態において、方法は、モデルと、中間データと相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、公称モデルとモデルとの間の偏差を決定することとを含み、ヒータシステムの識別された状態は、偏差に更に基づく。いくつかの形態において、偏差は、比例ゲイン偏差、積分ゲイン偏差、微分ゲイン偏差、またはそれらの組み合わせを含む。いくつかの形態において、内部プロセス制御入力は、ヒータシステムの性能特性の所望の設定値、ヒータシステムを制御するための設定値、プロセス変数、プロセス変数の測定値、熱システムに関連するアラート、またはそれらの組み合わせを備える。いくつかの形態において、是正措置は、ヒータシステムの識別された状態に基づいてヒータシステムの電力を制御することを含む。いくつかの形態において、是正措置は、ヒータシステムの識別された状態に基づいてアラートを放送することを含み、アラートは、プロセス制御システムに通信可能に結合された導管内の材料蓄積、プロセス制御システムに通信可能に結合された抵抗加熱素子の公称熱偏差、またはそれらの組み合わせを示す。いくつかの形態において、外部ヒータ制御入力は、プロセス制御システムの外部入力コントローラによって生成される出力である。いくつかの形態において、内部プロセス制御入力は、圧力データ、質量流量データ、振動データ、歪みデータ、温度データ、またはそれらの組み合わせを備える。

【0008】

本開示は、ヒータシステムを制御するためのプロセス制御システムを提供し、プロセス制御システムは、プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいてヒータシステムの出力制御を生成するように構成される。プロセス制御システムは、プロセッサと、プロセッサによって実行可能な命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体とを含む。命令は、中間データを監視することと、中間データを相関データに関連付けることとを含み、相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、出力制御、またはそれらの組み合わせを含む。命令は、中間データと相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、モデルに基づいてヒータシステムの状態を識別することと、ヒータシステムの識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うこととを含む。

【0009】

いくつかの形態において、モデルは、中間データおよび相関データに基づいてヒータシステムの状態を予測するように構成される。いくつかの形態において、命令は更に、モデルと、中間データと相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、公称モデルとモデルとの間の偏差を決定することとを含み、ヒータシステムの識別された状態は、偏差に更に基づく。

【0010】

本開示は、工業プロセスの熱システムを制御する方法を提供する。熱システムは、ヒータシステムと、プロセス制御システムによって生成される中間データに基づいてヒータシステムの出力制御を生成するように構成されたプロセス制御システムとを含む。この方法は、中間データを相関データに関連付けることを含み、相関データは、内部プロセス制御入力、外部ヒータ制御入力、出力制御、またはそれらの組み合わせを含む。方法は、中間データと相関データとの間の関係を定義するモデルを生成することと、モデルと、中間データと相関データとの間の公称関係を定義する公称モデルとを比較することと、公称モデルとモデルとの比較に基づいてヒータシステムの状態を識別することと、ヒータシステムの識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行うこととを含む。

【0011】

更なる適用領域は、本明細書に提供される説明から明らかになる。理解すべき点として、本説明および具体例は、例示のみを目的とすることが意図されており、本開示の範囲を限定することは意図されない。

【図面の簡単な説明】

【0012】

本開示が適切に理解されるように、以下、添付図面を参照しながら、例として与えられる本開示の様々な形態が説明される。

【0013】

【図1】本開示に係るプロセス制御システム、ヒータシステム、および中間制御システムを有する熱システムのブロック図である。

【図2】本開示に係るプロセス制御システムの例である。

【図3】本開示に係るプロセス制御システムの他の例である。

【図4】本開示に係るプロセス制御システムの他の例である。

【図5】本開示に係る中間制御システムを有する熱システムを動作させるためのフローチャートである。

【0014】

本明細書で説明される図面は、単に例示を目的としており、いかなるようにも本開示の範囲を限定することは意図されていない。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下の説明は、本質的に単なる典型例であり、本開示、応用、または用途を限定することは意図されていない。理解すべき点として、図面全体を通して、対応する参照番号は、同様または対応する部品および特徴を示す。

【0016】

図１を参照すると、プロセス制御システム１００と、中間制御システム２００と、ヒータ３０２を有するヒータシステム３００とを含む熱システム１０が示される。一形態において、プロセス制御システム１００は、ヒータシステム３００、具体的にはヒータ３０２の動作を制御するように構成される。本明細書で更に説明するように、本開示の中間制御システム２００は、リアルタイム中間データ入力を用いてヒータシステム３００の状態を予測するために、中間データに基づいてモデル（たとえば数学モデル、機械学習モデル、またはそれらの組み合わせ）を定義するように構成される。

【0017】

熱システム１０は、加熱される負荷の熱特性を制御するための様々な種類の工業プロセスの一部であってよい。たとえば、熱システム１０は、ヒータシステム３００がウェハ（たとえば負荷）を加熱するための台座ヒータを含む半導体プロセスの一部であってよい。この例では、プロセス制御システム１００は、外部熱制御および内部熱制御に基づいて変化し得る台座ヒータの熱プロファイルを制御するように構成され得る。たとえば、内部熱制御は、熱システム１０によって制御可能な様々なパラメータの中でも特に、台座ヒータに供給される電力、熱システム１０の動作モード（たとえば、ヒータシステム３００を制御するために定義された様々な動作モードの中でも特に、ユーザからの入力に基づいてヒータ３０２への電力を制御する手動モード、台座ヒータの温度を段階的に高くするコールドスタートモード、台座ヒータを温度設定値に維持する定常モード）、および／または、台座ヒータがマルチゾーンヒータである場合、台座ヒータの異なるゾーンの動作状態を含み得るが、これらに限定されない。外部熱制御の例は、熱システム１０によって制御不可能な様々な要因の中でも特に、加熱されるウェハの種類、台座ヒータを有するプロセスチャンバに注入されるガス、および／または台座ヒータにウェハを固定するためのチャンバ内の圧力差を含むが、これらに限定されない。

【0018】

他の例では、熱システム１０は、導管のネットワークを通って流れる流体を加熱するために、半導体プロセスの除害システムにおいて用いられ得る。一形態において、ヒータシステム３００は、内部の流体を加熱するための導管に巻き付けられる複数の可撓性ヒータを含んでよい。また別の例では、熱システム１０は、導管を通って流れる、または容器内に供給された流体（たとえば気体および／または液体）を直接加熱するために、加熱システム３００の一部としてカートリッジヒータを利用してよい。

【0019】

加熱システム３００を制御するために、様々なプロセス制御システム１００が用いられ得る。プロセス制御システム１００の例は、本出願と共同所有され、参照によってその内容の全体が本明細書に組み込まれる、２０１８年８月１０日に出願された、“ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＰＯＷＥＲ ＴＯ Ａ ＨＥＡＴＥＲ”と題された米国特許第１０，９０８，１９５号に開示される。このプロセス制御システム例において、コントローラは、ヒータの１または複数の動作設定を定義する状態モデル制御（たとえばパワーアップ制御、ソフトスタート制御、セットレート制御、および定常制御）を選択し、状態モデル制御およびヒータの電気特性（たとえば電流、電圧、またはそれらの組み合わせ）に基づいて、ヒータに供給される電力を制御するように構成される。

【0020】

プロセス制御システム１００の他の例は、本出願と共同所有され、参照によってその内容の全体が本明細書に組み込まれる、２０１９年３月６日に出願された、“ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ Ａ ＨＥＡＴＥＲ”と題された同時係属中の出願である米国出願番号１６／２９４，２０１号に開示される。このプロセス制御システム例では、２つ以上の補助コントローラが、加熱システム３００の性能特性に基づいて加熱システム３００の複数のゾーンへの電力を制御し、一次コントローラは、性能特性に基づいて各ヒータゾーンに関する動作設定値を提供する。

【0021】

追加のプロセス制御システム１００の例は、本出願と共同所有され、参照によってその内容の全体が本明細書に組み込まれる、２０１９年９月１２日に出願された、“ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ ＦＯＲ Ａ ＣＬＯＳＥＤ－ＬＯＯＰ ＢＡＫＥ－ＯＵＴ ＣＯＮＴＲＯＬ”と題された同時係属中の出願である米国出願番号１６／５６８，７５７号に開示される。このプロセス制御システム例において、コントローラは、ヒータの測定された性能特性、電力設定値、および電力制御アルゴリズムに基づいて動作電力レベルを決定するように構成され、ベイクアウト電力レベルを決定するように構成される。コントローラは、動作電力レベルとベイクアウト電力レベルとのうちの低い方のレベルに基づいて、加熱システム３００に適用される電力レベルを選択する。

【0022】

プロセス制御システム１００の他の例は、本出願と共同所有され、参照によってその内容の全体が本明細書に組み込まれる、２０２０年１１月４日に出願された、“ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＮＤ ＭＯＮＩＴＯＲＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＧＡＳ ＤＥＬＩＶＥＲＹ ＳＹＳＴＥＭ”と題された同時係属中の出願である米国出願番号１７／０８９，４４７号に開示される。この例では、プロセス制御システムは、仮想マッピングルーティン、測定されたシステムデータ、および／または統計分析に基づいて、流体フローラインを通って流れるガスおよびそれらの熱システム１０への影響を視覚化する仮想画像を生成する。

【0023】

熱システム１０の特定の用途が本明細書に提供されるが、本開示は、負荷を加熱するための熱システムを有する他の工業プロセスに適用可能であり得る。これらの用途は、例として、射出成形プロセス、熱交換器、排ガス後処理システム、およびエネルギプロセスなどを含んでよい。また、加熱システム３００のヒータ３０２は、本明細書に提供される例に限定されるべきではなく、例として層状ヒータ、カートリッジヒータ、管状ヒータ、高分子ヒータ、可撓性ヒータなどを含んでよい。各用途において、本明細書で説明するように、中間制御システム２００によって外部制御および内部制御が識別および利用され得る。

【0024】

本明細書で用いられる場合、「中間データ」という用語は、出力制御を決定するためにプロセス制御システム１００によって生成されるデータを指す。たとえば、中間データは、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、および／または微分ゲインデータ、（プロセス制御システム１００としての）カスケード制御システムのループデータ、および／またはプロセス制御システム１００のコントローラゲインなどを含んでよい。

【0025】

本明細書で用いられる場合、「プロセス変数」という用語は、ヒータシステム３００の測定可能な性能特性を指す。たとえば、後述するようにヒータシステム３００が２線式ヒータシステムである場合、性能特性は、ヒータ３０２の温度、抵抗、電圧、および／または電流を含んでよい。他の形態において、性能特性は、ヒータシステム３００と共に配置された個別センサを用いて測定され得る。他の例として、プロセス変数は、ヒータ３０２に印加される電力を含んでよい。

【0026】

本明細書で用いられる場合、「出力制御」という用語は、ヒータシステム３００のプロセス変数を制御するための出力を指し、中間データに基づいている。たとえば、出力制御は、ＰＩＤ制御の出力、ヒータシステム３００に供給される電力量、および／またはヒータシステム３００への電力を制御するための他の適切なパラメータを含んでよいが、これらに限定されず、中間データに基づいている。他の例として、出力制御は、（プロセス制御システム１００としての）カスケード制御システムの二次コントローラの比例データ、積分ゲインデータ、および微分ゲインデータの合計を含んでよい。

【0027】

本明細書で用いられる場合、「内部プロセス制御入力」という用語は、熱システム１０内のシステム／センサからの測定データ（たとえば圧力データ、質量流量データ、振動データ、歪みデータ、温度データなど）を指し、プロセス変数、プロセス変数の測定値、ヒータシステム３００を制御するための設定値、および／またはヒータシステム３００の性能特性を含んでよい。内部プロセス制御入力は、ユーザによって提供され得る、またはプロセス制御システム１００によって定義され得る様々な測定可能な設定値の中でも特に、たとえばプロセス変数の目標値、温度設定値、電力設定値などの設定値も含んでよい。内部プロセス制御入力は、ヒータシステム３００の異常動作に応答して熱システム１０によって発行されるアラートを示すデータも含んでよい。

【0028】

本明細書で用いられる場合、「外部ヒータ制御入力」という用語は、熱システム１０の外側にある外部コントローラおよび／またはシステムを含み得る外部入力デバイス３２０からの入力を指す。外部入力コントローラ３２０の例は、様々な外部デバイス／システムの中でも特に、フィードフォワードコントローラ、熱システム１０の外側に配置されたセンサ、工業プロセスにおける異なるサブシステムを動作させる制御システム（複数も可）、工業プロセスの動作状態に関する情報を提供するために技術者によって操作可能な人間機械インタフェースを含むが、これらに限定されない。一形態において、外部ヒータ制御入力は、熱システム１０によって制御および／または生成されない様々な外部ヒータ制御入力の中でも特に、技術者からの入力／情報、熱システム１０の性能に影響を及ぼし得る工業プロセスにおける外乱（たとえば、過温度警報、過電流警報、過電圧警報、漏洩限界警報、シャットダウン警報、是正処置警報など、識別された異常動作を示す診断コードまたはアラート）、熱システム１０の外側に配置されたセンサからのデータ、外部サブシステムの動作状態を含んでよいが、これらに限定されない。

【0029】

一形態において、ヒータシステム３００は２線式ヒータシステムであってよく、この場合、ヒータ３０２は、熱を生成し、ヒータ３０２の性能特性を測定するためのセンサとして動作するように動作可能である。たとえば、ヒータ３０２は、抵抗加熱素子の抵抗に基づいて抵抗加熱素子の平均温度を測定するためのセンサとして動作する１または複数の抵抗加熱素子を含む。具体的には、そのような２線式ヒータシステムの例は、本出願と共同所有され、その内容の全体が参照によって本明細書に組み込まれる米国特許第７，１９６，２９５号に開示される。２線式システムにおいて、熱システムは、カスタマイズ可能なフィードバック制御システムに電力、抵抗、電圧、および電流を組み込む制御にヒータ設計を融合する熱システムであり、カスタマイズ可能なフィードバック制御システムは、１または複数のこれらのパラメータ（すなわち電力、抵抗、電圧、および電流）を制限しながら他を制御する。一形態において、プロセス制御システム１００は、抵抗を決定することによって抵抗加熱素子の温度を決定するために、抵抗加熱素子に供給される電流、電圧、および電力の少なくとも１つを監視するように構成される。

【0030】

他の応用例において、２線式ヒータとして、ヒータ３０２は、ヒータ３０２の温度を測定するための温度感知電力ピンを含むように構成される。抵抗加熱素子の温度を測定するための熱電対として電力ピンを用いることは、本出願と共同所有され、その内容の全体が参照によって本明細書に組み込まれる、２０１５年５月２９日に出願された、“ＲＥＳＩＳＴＩＶＥ ＨＥＡＴＥＲ ＷＩＴＨ ＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥ ＳＥＮＳＩＮＧ ＰＯＷＥＲ ＰＩＮＳ”と題された、出願人の同時係属中の出願である米国出願番号１４／７２５，５３７号に開示される。一般に、ヒータ３０２の抵抗加熱素子およびプロセス制御システム１００は、それぞれ第１の接合部および第２の接合部を画定する第１の電力ピンおよび第２の電力ピンを介して接続される。第１および第２の電力ピンは、ヒータ３０２の抵抗加熱素子の温度を測定するための熱電対感知ピンとして機能する。第１および第２の電力ピンと通信しているプロセス制御システムは、第１および第２の接合部における電圧の変化を測定するように構成される。具体的には、プロセス制御システムは、接合部におけるミリボルト（ｍＶ）変化を測定し、その後、これらの電圧変化を用いて、抵抗加熱素子の平均温度を計算する。

【0031】

２ヒータシステムへの代替または追加として、ヒータシステム３００は、ヒータ３０２の性能特性を測定するための１または複数の離散センサを含んでよい。たとえば、温度センサはヒータ３０２に設けられてよく、プロセス変数として温度測定値を提供するためにプロセス制御システム１００に通信可能に結合される。一形態において、圧力センサ、流量センサ、電圧センサ、および／または電流センサなどの少なくとも１つが、対応する性能特性を取得するためにヒータ３０２に設けられる。

【0032】

プロセス制御システム１００は、ヒータシステム３００を制御するための出力制御を決定するために中間データを生成する１または複数の制御プロセスに基づいてヒータシステム３００を制御するように構成される。一形態において、プロセス制御システム１００は、制御ループモジュール１０２および電力制御モジュール１０４を含む。制御ループモジュール１０２は、設定値（ヒータシステムを制御するための様々な測定可能なパラメータのうち、温度、電力、抵抗など）の少なくとも１つ、およびヒータシステム３００の測定可能な性能特性を示すプロセス変数に基づいて出力制御を決定するために制御プロセス（複数も可）を行うように構成される。

【0033】

一形態において、図２を参照すると、制御ループモジュール１０２は、総和モジュール１０３、比例制御モジュール１０５、積分制御モジュール１０６、微分制御モジュール１０８、および総和モジュール１１０を含むＰＩＤコントローラである制御ループモジュール１０２－１として提供され得る。制御ループモジュール１０２－１は、比例制御モジュール１０５、積分制御モジュール１０６、および微分制御モジュール１０８を有するものとして示されるが、理解すべき点として、制御ループモジュール１０２－１は、他の変形例においてこれらのモジュールの全てを含まなくてもよい。たとえば、制御ループモジュールは、比例制御モジュールおよび積分制御モジュールを有するＰＩモジュールであってよい。

【0034】

動作中、設定値およびプロセス変数に基づいて、総和モジュール１０３は、設定値とプロセス変数との間の差に基づいて誤差値を決定し、誤差値をモジュール１０５、１０６、および１０８に提供する。比例制御モジュール１０５は、誤差値と比例ゲイン値との積に基づく比例ゲインデータを決定する。積分制御モジュール１０６は、誤差値の積分と積分ゲイン値との積に基づく積分ゲインデータを決定する。微分制御モジュール１０８は、誤差値の微分と微分ゲイン値との積に基づく微分ゲインデータを決定する。いくつかの形態では、比例ゲイン値、積分ゲイン値、および微分ゲイン値は、たとえば特定の立ち上がり時間、オーバシュートの大きさ、整定時間、定常誤差など、ヒータシステム３００の特定の応答特性を実現するために、選択的に選択され得る。その後、総和モジュール１１０は、比例ゲインデータ、積分ゲインデータ、および微分ゲインデータの和を出力制御として電力制御モジュール１０４に提供する。

【0035】

具体例として、制御ループモジュール１０２－１は、ヒータ３０２に印加される電力が電力設定値と概ね等しくなるように、ヒータシステム３００のヒータ３０２に適用される動作電力レベルを計算するように構成される。たとえば一形態において、制御ループモジュール１０２－１は、測定された動作電流およびヒータ３０２に印加される入力電圧（すなわちプロセス変数）に基づいて、ヒータ３０２に供給される電力を計算する。総和モジュール１０３は、印加される測定電力と設定値との間の差を決定し、比例制御モジュール１０５、積分制御モジュール１０６、および微分制御モジュール１０８は、出力制御として、ヒータ３０２の測定電力と電力設定値との間の差を低減するために必要な電力レベル（すなわち動作電力レベル）を決定する。

【0036】

他の例として、図３に示すように、制御ループモジュール１０２－２は、制御ループモジュール１０２として、たとえばＰＩＤ選択モジュール１１６を介してヒータシステム３００を選択的に監視および制御する電力ＰＩＤ制御モジュール１１２および温度ＰＩＤ制御モジュール１１４などの複数のＰＩＤ制御モジュールを含んでよい。電力ＰＩＤ制御モジュール１１２は、図２を参照して上述した制御ループモジュール１０２－１の機能を行うように構成され得る。温度ＰＩＤ制御モジュール１１４は、ヒータ３０２の温度が温度設定値と概ね等しくなるように、ヒータ３０２の動作温度を計算するように構成される。たとえば一形態において、温度ＰＩＤ制御モジュール１１４は、ヒータ３０２の抵抗／インピーダンスおよび／またはヒータシステム内に配置された１または複数の温度センサからのデータ（すなわちプロセス変数）に基づいてヒータ３０２の温度を計算する。温度ＰＩＤ制御モジュール１１４は、測定温度と温度設定値との間の差を決定し、出力制御として、ヒータ３０２の測定温度と温度設定値との間の差を低減するために必要な電力レベルを決定する。

【0037】

追加の例として、図４に示すように、制御ループモジュール１０２－３は、制御ループモジュール１０２として、集合的にカスケード制御システムを形成する一次コントローラ１１８および二次コントローラ１２０を含む。一次コントローラ１１８（たとえば電力ＰＩＤ制御モジュール１１２）および二次コントローラ１２０（たとえば温度ＰＩＤ制御モジュール１１４）は、図２を参照して上述した制御ループモジュール１０２－１の機能を行うように構成され得る。ただし、この形態では、一次コントローラ１１８の出力制御は、設定値変数として二次コントローラ１２０に提供され、二次コントローラ１２０は、一次コントローラ１１８から得られた設定値変数とプロセス変数との間の差を決定して出力制御を生成する。すなわち、二次コントローラ１２０は、二次コントローラ１２０の比例ゲインデータと、二次コントローラ１２０の積分ゲインデータと、二次コントローラ１２０の微分ゲインデータとの和に基づいて出力制御を生成してよい。

【0038】

図１を参照すると、一形態において、制御ループモジュール１０２は、中間制御システムからの状態制御信号に基づいて、出力制御を決定し、具体的にはヒータシステム３００への電力を制御する。本明細書で更に説明するように、状態制御信号は、ヒータシステム３００の状態を識別し、状態に基づいてヒータシステム３００の電力を制御するための命令を含んでよい。例として、ヒータシステム３００の状態は、たとえばヒータ３０２の故障、ヒータ３０２の隣接したゾーン間の不所望の熱結合、ヒータ３０２の不所望の熱抵抗、熱システム１０の流体ラインの閉塞などの異常動作であるがこれらに限定されない熱システム１０および／または工業プロセスの異常動作を示してよい。ヒータシステム３００の状態が異常動作として提供される場合、状態制御信号は、異常動作を示す情報を提供し、場合によっては、たとえばヒータシステムをオフにし、またはプロセス制御システム１００のゲインパラメータを再較正してヒータシステム３００の損傷を抑えるなど、異常動作に対処するための命令を更に提供する。したがって、制御ループモジュール１０２は、ヒータ３０２への電力をオフにするために電力制御モジュール１０４への出力制御を変更してよく、異常動作を示すアラート（たとえばメッセージおよび／またはオーディオ音）を発行してよい。

【0039】

制御ループモジュール１０２からの出力制御に基づいて、電力制御モジュール１０４は、ヒータシステム３００への電力を制御する。一形態において、電力制御モジュール１０４は、電源（不図示）に電気的に結合され、電源からの電力を選択された電力レベルに調整し、調整された電力をヒータ３０２に印加するための電力調整器回路（不図示）を含んでよい。予め定義されたアルゴリズムおよび／またはテーブルを用いて、電力制御モジュール１０４は、出力制御に基づいてヒータシステム３００の電力レベルを選択するように構成される。

【0040】

プロセス制御システム１００は、図１～４においてＰＩＤ制御モジュールとして示され説明されるが、理解すべき点として、プロセス制御システム１００は、様々な他の制御ループシステムであってよい。また、プロセス制御システム１００は、是正措置（たとえばヒータシステム３００への電力出力の調整、アラートの発行）を行うべきかを決定するために中間制御システム２００からの状態制御信号を分析するための個別のモジュールを含むように構成され得る。なお、プロセス制御システム１００を形成するものとして特定のモジュールが提供されるが、プロセス制御システム１００は、たとえばヒータシステム３００の異常動作を検出するための診断モジュールなど、ヒータシステム３００の動作を制御するための他のモジュールを含んでよい。

【0041】

一形態において、中間制御システム２００は、プロセス制御システム１００からの中間データおよび相関データを分析して、中間データと相関データとの間の関係を定義する１または複数のモデル（たとえば機械学習モデル、数学モデルなど）を生成するように構成される。より具体的には、モデル（複数も可）を生成し、最終的にはヒータシステム３００の状態にモデルの出力を関連付けるシステム状態モデル（すなわちシステム状態モジュール）を生成するために、中間データおよび相関データの履歴データセットが格納され、経時的に分析される。一度定義されると、リアルタイムデータ入力（すなわちリアルタイム中間データおよび相関データ）は、ヒータシステム３００の状態を決定するためにモデル（複数も可）およびシステム状態モジュールによって分析され、中間制御システムは、ヒータ３０２への出力制御信号を制御するために、状態制御信号をプロセス制御システム１００に提供および出力する。以下、中間データおよび相関データは、集合的に「中間相関データ」と称される場合がある。本明細書で説明する機能を行うために、本開示の中間制御システム２００は、履歴中間相関データおよび／またはリアルタイム中間相関データを格納するための１または複数のデータベース、プロセス制御システム１００などの外部システムとデータを交換するための通信インフラ、および中間相関データを処理するためのコンピューティングシステムを含んでよい。

【0042】

一形態において、中間制御システム２００は、相関モジュール２０２および関係モジュール２０４を含む中間データモデル生成器２０１と、システム状態モジュール２０６とを含む。一形態において、相関モジュール２０２は、中間データ（たとえば比例ゲイン値、積分ゲイン値、微分ゲイン値）および相関データ（たとえば内部プロセス制御入力、出力制御および／または外部ヒータ制御入力）を取得し、たとえば中間相関データのタイムスタンプに基づく関連付け方式で中間データおよび相関データをデータベース（不図示）に格納するように構成される。例として、制御ループモジュール１０２からの比例ゲイン値、積分ゲイン値、および／または微分ゲイン値（集合的にＰＩＤ値）は、熱システム１０および／または工業プロセス内に配置されたセンサ（不図示）からのデータ、および工業プロセスおよび／または熱システム内で発行されたアラートと関連付けて格納される。

【0043】

一形態において、関係モジュール２０４は、中間相関データ間の関係、具体的にはモデル（複数も可）２０８を決定するように構成される。すなわち、適切なデータモデリング技術を用いて、関係モジュール２０４は、中間相関データ間の傾向／関係を識別する。例として、関係モジュール２０４は、訓練ルーティン中に中間データと相関データとの間の公称関係（たとえば経時的に予測された比例ゲイン値を示す非線形回帰）を定義する公称モデルを（モデル（複数も可）２０８として）生成するために、たとえば線形、非線形、またはロジスティック回帰ルーティン、ランダムフォレストルーティン、サポートベクトルルーティンなどの様々な教師あり機械学習ルーティンを行うように構成される。また、関係モジュール２０４は、リアルタイム中間相関データ間の関係を示す教師あり学習モデルを（モデル（複数も可）２０８として）生成するために教師あり機械学習ルーティンを行うように構成され得る。理解すべき点として、関係モジュール２０４は、モデル（複数も可）２０８を生成するために教師なしまたは半教師あり学習ルーティン（たとえばクラスタ化ルーティン）を行ってもよい。

【0044】

モデル（複数も可）２０８に基づいて、中間データモデル生成器２０１は、リアルタイム中間相関データを分析するために用いられるシステム状態モジュール２０６を定義する。一形態において、中間データモデル生成器２０１は、継続的に中間相関データを分析してモデルを改良し、更にシステム状態モジュール２０６を改良する。システム状態モジュール２０６は中間制御システム２００の一部として提供されるが、一度定義されると、システム状態モジュール２０６は、リアルタイム分析の応答時間を改善するためにプロセス制御システム１００と共に用いられ得る。

【0045】

一形態において、システム状態モジュール２０６は、モデル（複数も可）２０８の可能な出力をヒータシステム３００の１または複数の定義された状態と関連付ける。システム状態モジュール２０６は、そこに格納されたモデルを用いてリアルタイム中間相関データを処理して、複数の定義された状態の中からヒータシステム３００の状態を識別し、識別された状態を状態制御信号として送信する。応用例において、システム状態モジュール２０６は、時間の関数としての変化に基づいてヒータ３０２の状態を識別し、それに応じて比例ゲイン値、積分ゲイン値、および微分ゲイン値の１つを調整してよい。本明細書で説明する機能を行うために、理解すべき点として、システム状態モジュール２０６は、モデル（複数も可）２０８の出力をヒータシステム３００の定義された状態に関連付けるために機械学習訓練ルーティンを反復的に行ってよい。例として、機械学習訓練ルーティンは、様々なヒータシステム状態の中でも特に、たとえば流体フローシステム内の流体蓄積量、ヒータシステム３００の抵抗加熱素子の熱偏差、ヒータシステム３００の非整合ツール状態などのヒータシステム３００の様々な状態で訓練データをタグ付けすることを含む教師あり学習ルーティンであってよい。

【0046】

例として、モデル２０８は、中間データの複数の反復間の変化をタイマデータの関数として定義してよく、システム状態モジュール２０６は、時間の関数としての変化に基づいてヒータシステム３００の状態を識別し、それに応じて比例ゲイン値、積分ゲイン値、および微分ゲイン値の１つを調整してよい。たとえば、システム状態モジュール２０６は、（モデル２０８としての）数学モデルの比例ゲイン値の２回以上の反復間の有意な変化が、ヒータシステム３００の状態として、ヒータシステム３００が過剰な電力を消費していることを示すことを決定してよい。したがって、システム状態モジュール２０６は、比例ゲイン値の変化に関連付けられた状態（たとえばヒータシステム３００の不所望の熱結合）を示す状態制御信号を送信してよい。また、状態制御信号は、プロセス制御システム１００に、比例ゲイン値を調整（たとえば増加／減少）するように命令してよい。

【0047】

他の例として、プロセス制御システム１００が温度制御ルーティンを実行する時、制御ループモジュール１０２は、（集合的にＰＩＤゲイン値と称される）比例ゲイン値、積分ゲイン値、および／または微分ゲイン値を選択するためにヒータシステム３００の応答を利用する自動調整ルーティンを実行してよい。自動調整ルーティンは、定期的に実行されてよく、自動調整ルーティンが実行される度にＰＩＤゲイン値が記録され得る。システム状態モジュール２０６は、経時的にＰＩＤゲイン値の公称モデルと比較したＰＩＤゲイン値の少なくとも１つにおける偏差が、ヒータシステム３００の状態として、熱システム１０の特定の用途に関して識別される様々な熱応答の中でも特に、たとえばヒータ絶縁破壊、ヒータシステム３００に結合された流体フローシステムの導管内の流体蓄積など、ヒータシステム３００の熱応答における変化を示すことを決定するように構成され得る。

【0048】

他の例として、熱システム１０および／または工業プロセスによって発行された出力制御およびアラートを含む相関データを用いて、関係モジュール２０４は、中間データを出力制御および／またはアラートデータに関連付け、今後のアラートを予測するための対応モデルを決定してよい。その後、システム状態モジュール２０６は、ヒータ３０２の状態を起こり得るアラートとして識別し、アラートに基づいて是正処置を提供してよい。たとえば、システム状態モジュール２０６は、教師あり機械学習モデルに基づいて、流体フローシステムの目標を特定の設定値温度まで加熱する出力制御を生成する時、ヒータシステム３００が緊急シャットダウンプロトコルを高頻度で開始し、シャットダウンアラートを生成することを決定してよい。したがって、システム状態モジュール２０６は、ヒータシステム３００の状態として、起こり得るシャットダウンを識別する状態制御信号、およびシャットダウンの可能性を抑制するためにＰＩＤゲイン値の少なくとも１つを調整する命令を送信してよい。

【0049】

プロセス制御システム１００、中間制御システム２００、およびヒータシステム３００は個別のシステムとして示されるが、理解すべき点として、プロセス制御システム１００、中間制御システム２００、およびヒータシステム３００の少なくとも１つは、単一のシステムとして実装されてもよい。たとえば、中間制御システム２００は、プロセス制御システム１００の一部として提供され得る。一形態において、中間制御システムは、プロセス制御システム１００の位置と異なる位置に配置されてよく、無線通信ネットワーク、熱システム１０内に配置された１または複数のエッジコンピューティングデバイス、またはそれらの組み合わせを介してプロセス制御システム１００と通信してよい。

【0050】

図５を参照すると、本開示の中間制御システムを用いてヒータシステムを制御するためのルーティン５００の例を示すフローチャートが示される。５０４において、中間制御システムは、プロセス制御システム１００によって生成された中間データを監視する。５０８において、中間制御システム２００は、中間データを相関データに関連付ける。例として、５０８において、中間制御システムは、ＰＩＤゲインデータを、ヒータ３０３を特定の温度に設定する要求を示す出力制御または特定の電圧および／または電流値をヒータ３０２に供給する要求を示す出力制御に関連付ける。他の例として、５０８において、中間制御システム２００は、ＰＩＤゲインデータを、ヒータシステム３００の半導体ツール整合を示す外部入力デバイス３２０からの外部ヒータ制御入力に関連付ける。また別の例として、５０８において、中間制御システム２００は、ＰＩＤゲインデータを、ヒータシステムのネットワークに含まれる別のヒータシステムに提供される外部入力デバイス３２０からの外部ヒータ制御入力に関連付ける。

【0051】

５１２において、中間制御システム２００は、中間データと相関データとの間の関係を定義するモデルを決定する。５１６において、中間制御システム２００は、モデルに基づいてヒータシステムの状態を識別する。例として、５１６において、中間制御システム２００は、流体フローシステム内の流体蓄積量、ヒータシステムの抵抗加熱素子の熱偏差、非整合ツール状態などを検出してよい。５２０において、中間制御システム２００は、たとえば識別された状態に基づいてヒータシステム３００に提供される電力を制御するなど、ヒータシステム３００の識別された状態に基づいて選択的に是正措置を行う。

【0052】

本明細書で特に明示されない限り、機械／熱特性、組成割合、寸法および／または公差、または他の特性を示す全ての数値は、本開示の範囲を説明する上で「約」または「およそ」という言葉で修飾されるものとして理解すべきである。この修飾語は、工業的慣行、材料、製造、および組立て公差、ならびに試験能力を含む様々な理由から所望される。

【0053】

要素間の空間的および機能的関係は、「接続」、「係合」、「結合」、「隣接」、「隣に」、「上に」、「上」、「下」、および「配置」を含む様々な用語を用いて説明される。「直接」であると明示的に説明されない限り、本開示において第１および第２の要素間の関係が説明される場合、その関係は、第１および第２の要素間に他の介在要素が存在しない直接関係であってよく、また、第１および第２の要素間に１または複数の介在要素が（空間的または機能的に）存在する間接関係であってもよい。本明細書で用いられる場合、Ａ、Ｂ、およびＣの少なくとも１つという表現は、非排他的論理和を用いた論理（Ａ ＯＲ Ｂ ＯＲ Ｃ）を意味すると解釈すべきであり、「Ａの少なくとも１つ、Ｂの少なくとも１つ、およびＣの少なくとも１つ」を意味すると解釈すべきではない。

【0054】

本出願において、「モジュール」という用語は、「回路」という用語に置き換えられ得る。「モジュール」という用語は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル、アナログ、またはアナログ／デジタル混合ディスクリート回路、デジタル、アナログ、またはアナログ／デジタル混合集積回路、組み合わせ論理回路、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コードを実行するプロセッサ回路（共有、専用、またはグループ）、プロセッサ回路によって実行されるコードを格納するメモリ回路（共有、専用、またはグループ）、説明される機能を提供する他の適切なハードウェア構成要素、またはたとえばシステムオンチップのような上記の一部または全ての組み合わせを指し、またはその一部であり、または含んでよい。

【0055】

コードという用語は、ソフトウェア、ファームウェア、および／またはマイクロコードを含んでよく、プログラム、ルーティン、関数、クラス、データ構造、および／またはオブジェクトを指してよい。メモリ回路という用語は、コンピュータ可読媒体という用語のサブセットである。コンピュータ可読媒体という用語は、本明細書で用いられる場合、媒体を介して（たとえば搬送波上で）伝搬する一時的な電気または電磁信号を包含せず、したがって、有形かつ非一時的なものと見なされ得る。

【0056】

本開示の説明は、本質的に単なる典型例であり、したがって、本開示の要旨から逸脱しない変形例は、本開示の範囲内であることが意図される。そのような変形例は、本開示の主旨および範囲から逸脱するものと見なされてはならない。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【国際調査報告】