JP2017188434A - より低い周波数のｒｆ発生器の周期においてより高いｒｆ発生器に向かって反射する電力を低減し、反射電力を低減させるための関係を用いるシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

【課題】負荷から高い周波数を発生する無線周波（ＲＦ）発生器への反射電力を低減するシステム及び方法を提供する。
【解決手段】異なる周波数を発生させる２つの無線周波（ＲＦ）発生器をプラズマ負荷に供給するとき、高い周波数を発生するＲＦ発生器に向かって負荷から反射する電力を低減させるため、低い周波数を発生するＲＦ発生器の周期でインピーダンス整合値を予め決定し、高い周波数を発生するＲＦ発生器を精密に制御する。
【選択図】図１

Description

本実施形態は、より低い周波数の無線周波（ＲＦ）発生器の周期に、より高い周波数のＲＦ発生器に向かって反射する電力を低減し、反射電力を低減させる関係を用いるためのシステムおよび方法に関する。

プラズマシステムは、プラズマ工程を制御するために用いられる。プラズマシステムは、複数の無線周波（ＲＦ）源、インピーダンス整合装置、およびプラズマリアクタを含む。ワークピースがプラズマチャンバ内に設置され、ワークピースを処理するためにプラズマがプラズマチャンバ内で発生される。ワークピースは、同様または一定の方法で処理されることが重要である。ワークピースを同様または一定の方法で処理するため、ＲＦ源およびインピーダンス整合装置が調整されることが重要である。

本開示で説明される実施形態が生じるのは、本状況下においてである。

本開示の実施形態は、より低い周波数の無線周波（ＲＦ）発生器の周期に、より高い周波数のＲＦ発生器に向かって反射する電力を低減し、反射電力を低減させる関係を用いるための装置、方法、およびコンピュータプログラムを提供する。本実施形態は、多くの方法（例えば、工程、装置、システム、１つのハードウェア、またはコンピュータ可読媒体における方法）で実施できることが評価すべき点である。以下にいくつかの実施形態を説明する。

いくつかの実施形態では、より高い周波数のＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号のＲＦ周波数は、より低い周波数のＲＦ発生器のＲＦ信号の周期内で変化する。例えば、より高い周波数のＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の様々なＲＦ周波数値は、モデルシステムを用いて決定され、より低い周波数のＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期に適用される。

いくつかの実施形態では、モデルシステムは、より低い周波数のＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号によって作られる負荷インピーダンス変化の存在下で、インピーダンス整合ネットワークを調整するために用いられる。例えば、最適合成可変容量値は、モデルシステムを用いて算出され、より低い周波数のＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期に適用される。

様々な実施形態では、モデルシステムは、調整軌道（調整多項式、調整関係など）を算出するのに用いられる。インピーダンス整合ネットワークは、ウエハの処理時にモデルシステムを用いる代わりに、期待動作空間に広がる負荷インピーダンス値の実数部および負荷インピーダンス値の虚数部の二次元格子上で最適合成可変容量値を予め算出することを特徴とする。次に、負荷インピーダンス値の実数部、負荷インピーダンス値の虚数部、および合成可変容量値の三次元格子上で、最適ＲＦ周波数が算出される。様々な最適合成可変容量値の第１の適合、および様々な最適ＲＦ周波数の第２の適合は、解として多項係数をもたらす。第１の適合の例は、最適合成可変容量値＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ））である（Ｚｌｏａｄは負荷インピーダンス値、Ｒｅは負荷インピーダンス値の実数部、Ｉｍは負荷インピーダンス値の虚数部）。第２の適合の例は、所定の最適合成可変容量値における最適ＲＦ周波数＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），最適合成可変容量値）である。

本明細書で説明されるシステムおよび方法のいくつかの利点には、より低い周波数のＲＦ発生器の各ＲＦサイクルにＲＦ値を決定し、より高い周波数のＲＦ生成器に向かって反射する電力を低減させることが含まれる。モデルシステムは、より低い周波数のＲＦ発生器の各ＲＦサイクルにＲＦ値を決定するのに用いられる。ＲＦ値は、より低い周波数のＲＦ生成器のＲＦサイクルにおいてより高い周波数のＲＦ生成器の出力で算出されるパラメータ値から算出される。決定されたＲＦ値は、パラメータ値が算出されたＲＦサイクルに続くより低い周波数のＲＦ生成器のＲＦサイクルにおいて、より高い周波数のＲＦ生成器に適用される。ＲＦ値の適用は、より低い周波数のＲＦ生成器の各ＲＦサイクル時に、より高い周波数のＲＦ生成器に向かって反射する電力を的確に低減させる。

本明細書で説明されるシステムおよび方法のその他の利点には、ウエハの処理時に、最適ＲＦ値および／または最適合成可変容量値を決定するのにモデルシステムを用いないことが含まれる。最適ＲＦ値および／または最適合成可変容量値は、ウエハの処理前に予め決定される。ウエハの処理時に、最適ＲＦ値および／または最適合成可変容量値は、プロセッサによってアクセスされ、モデルシステムを用いて決定された負荷インピーダンス値に基づいて適用される。最適ＲＦ値および／または最適合成可変容量値を予め算出することで、ウエハ処理時の時間が節約される。

その他の態様は、添付の図面と併せて以下の詳細な説明から明らかになるだろう。

実施形態は、添付の図面と併せて以下の説明を参照に理解される。

ｘメガヘルツ（ＭＨｚ）のＲＦ発生器によって生成される無線周波（ＲＦ）信号の周期Ｐ１における複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎの発生を表すプラズマシステムの実施形態の図。

複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏおよび可変容量Ｃ１を有して複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを決定するように初期化されるモデルシステムの実施形態の図。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）におけるモデルシステムを用いた複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの生成を表すプラズマシステムの実施形態の図。

複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎおよび可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有して複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを決定するように初期化されるモデルシステムの実施形態の図。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）においてウエハを処理するための容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１+ｍ））の使用、および無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの使用を表すプラズマシステムの実施形態の図。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期内に起こる複数の周期、およびｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の複数の周期を表す実施形態のグラフ。

プラズマチャンバの様々な工程条件における負荷インピーダンスＺｌｏａｄの値からの最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの生成を表す実施形態のグラフ。

モデルシステムの入力における圧力反射係数Γがゼロである最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの生成を表すモデルシステムの実施形態の図。

共にウエハが処理される前にモデルシステムを適用することによってプロセッサで生成される、テーブルおよび多項式の実施形態の図。

最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍおよび負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄからの最適ＲＦ値の生成を表す実施形態のグラフ。

最適合成可変容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱおよび負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄＱからの最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱの生成を表すモデルシステムの実施形態の図。

負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ、および複数の最適無線周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍの間の対応を含む実施形態のテーブル。

モデルシステムの入力における反射係数がゼロである最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよび最適合成可変容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱの生成を表すモデルシステムの実施形態の図。

負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄＱに基づく最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱの適用を表すプラズマシステムの実施形態のブロック図。

ｙＭＨｚＲＦ発生器が６０ＭＨｚＲＦ発生器であるときの、インピーダンス整合ネットワークの入力インピーダンスにおける変化を表す実施形態のグラフ。

ｙＭＨｚＲＦ発生器が６０ＭＨｚＲＦ発生器であるときの、ｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電圧のフーリエ変換を表す実施形態のグラフ。

以下の実施形態では、より低い無線周波（ＲＦ）発生器の周期により高い周波数のＲＦ発生器に向かって反射する電力を低減し、反射電力を低減させる関係を用いるためのシステムおよび方法が説明される。本実施形態は、これらの特定の詳細のいくつかまたは全てなしに実施されてよいことが明らかになるだろう。その他の例では、周知の工程は、本実施形態を不必要に曖昧にしないように詳細には説明されていない。

図１は、ｘメガヘルツ（ＭＨｚ）のＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の周期Ｐ１における、モデルシステム１０２を用いた複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎの生成を表すプラズマシステム１００の実施形態の図である。プラズマシステム１００には、ｘＭＨｚＲＦ発生器、ｙＭＨｚＲＦ発生器、インピーダンス整合ネットワーク１０６、およびプラズマチャンバ１０８が含まれる。プラズマシステム１００は、ホストコンピュータシステム１１０、ドライブアセンブリ１１２、および１つ以上の接続機構１１４を含む。

プラズマチャンバ１０８は、上部電極１１６、チャック１１８、およびウエハＷを備える。上部電極１１６は、チャック１１８に面し、接地されている（例えば、基準電圧に結合されている、ゼロ電圧に結合されている、負電圧に結合されている）。チャック１１８の例には、静電チャック（ＥＳＣ）および電磁チャックが含まれる。チャック１１８の下部電極は、アルマイトやアルミニウム合金などの金属製である。様々な実施形態では、チャック１１８の下部電極は、セラミック層で覆われている金属の薄層である。上部電極１１６も、アルミニウムやアルミニウム合金などの金属製である。いくつかの実施形態では、上部電極１１６は、シリコン製である。上部電極１１６は、チャック１１８の下部電極に対向して位置する。ウエハＷは、チャック１１８の上面１２０に設置されて、例えば、ウエハＷ上への材料の堆積、ウエハＷの洗浄、ウエハＷ上に堆積する層のエッチング、ウエハＷのドーピング、ウエハＷ上へのイオン注入、ウエハＷ上へのフォトリソグラフィパターンの形成、ウエハＷのエッチング、ウエハＷのスパッタリング、またはそれらの組み合わせなどの処理が施される。

いくつかの実施形態では、プラズマチャンバ１０８は、例えば、上部電極１１６を取り囲む上部電極拡張部、チャック１１８の下部電極を取り囲む下部電極拡張部、上部電極１１６と上部電極拡張部との間の誘電体リング、下部電極と下部電極拡張部との間の誘電体リング、上部電極１１６およびチャック１１８の端に位置し、プラズマが形成されるプラズマチャンバ１０８内の領域を取り囲む閉じ込めリングなどの付属部品を用いて形成される。

インピーダンス整合ネットワーク１０６には、互いに結合されている１つ以上の回路部品（例えば、１つ以上のインダクタ、１つ以上のコンデンサ、１つ以上の抵抗器、または２つ以上のこれらの組み合わせ）が含まれる。例えば、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、コンデンサと直列に結合されるインダクタを含む直列回路を備える。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、さらに、直列回路に接続されるシャント回路を備える。シャント回路は、インダクタと直列に接続されるコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、１つ以上のコンデンサを備え、１つ以上のコンデンサ（例えば、全ての可変コンデンサ）の対応する容量は可変であり、例えば、ドライブアセンブリを用いて変更される。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、例えば、ドライブアセンブリ１１２を用いて変更されない、固定の容量を有する１つ以上のコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク１の１つ以上の可変コンデンサの合成可変容量は、値Ｃ１である。例えば、１つ以上の可変コンデンサの対応する対向に位置するプレートは、可変容量Ｃ１を設定するため固定位置になるように調整される。例えば、互いに平行に接続される２つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の合計である。別の例として、互いに直列に接続される２つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の逆数の合計の逆数である。インピーダンス整合ネットワーク１０６の例は、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。

いくつかの実施形態では、モデルシステム１０２には、インピーダンス整合ネットワーク１０６のコンピュータ生成モデルが含まれる。例えば、モデルシステム１０２は、ホストコンピュータシステム１１０のプロセッサ１３４によって生成される。整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐から生じる（例えば、分岐を表す）。例えば、ｙＭＨｚＲＦ発生器がインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路に接続されている場合、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の回路を表す（例えば、そのコンピュータ生成モデルである）。別の例として、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６と同じ数の回路部品を有しない。

いくつかの実施形態では、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の回路部品数より少ない回路素子を有する。例えば、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路を簡略化したものである。さらに例えると、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の可変コンデンサの可変容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の可変容量素子によって表される合成可変容量に合成され、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の固定コンデンサの固定容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の固定容量素子によって表される合成固定容量に合成され、および／または、インピーダンス整合ネットワーク１の分岐回路の複数の固定インダクタのインダクタンスは、整合ネットワークモデルの１つ以上の誘導性素子によって表される合成インダクタンスに合成され、および／または、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の抵抗器の抵抗は、整合ネットワークモデルの１つ以上の抵抗素子によって表される固定抵抗に合成される。さらに例えると、直列のコンデンサの容量は、複数の反転した容量を生成するため各容量を反転させることによって、反転した合成容量を生成するため反転した容量を合計することによって、および合成容量を生成するため反転した合成容量を反転することによって合成される。別の例として、直列に接続されるインダクタの複数のインダクタンスは、合成インダクタンスを生成するために加算され、直列の抵抗器の複数の抵抗は、合成抵抗を生成するために合成される。インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の全ての固定コンデンサの全ての固定容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の固定容量素子の合成固定容量に合成される。整合ネットワークモデルのその他の例は、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。インピーダンス整合ネットワークから整合ネットワークモデルを生成する方法も、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。

いくつかの実施形態では、整合ネットワークモデルは、それぞれｘＭＨｚ、ｙＭＨｚ、ｚＭＨｚＲＦ発生器のための３つの分岐を有するインピーダンス整合ネットワーク１０６の回路図から生成される。３つの分岐は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の出力１４０で互いに接合する。回路図は、最初に様々な組み合わせの多数のインダクタおよびコンデンサを含む。整合ネットワークモデルは、個々に考えられる３つの分岐のうちの１つに対して３つの分岐のうちの１つを表す。回路素子は、入力装置を介して整合ネットワークモデルに追加され、その例は以下に記載される。追加された回路素子の例には、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐における電力損失を説明するため、以前には回路図に含まれていなかった抵抗器が含まれ、様々な連結ＲＦストラップのインダクタンスを表すため、以前には回路図に含まれなかったインダクタが含まれ、寄生容量を表すため以前には回路図に含まれなかったコンデンサが含まれる。また、いくつかの回路素子は、さらに、インピーダンス整合ネットワーク１０６の物質的寸法のため、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐の伝送線の性質を表すために入力装置を介して回路図に追加される。例えば、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐における１つ以上のインダクタの非コイル状の長さは、１つ以上のインダクタを通過するＲＦ信号の波長と比べてごくわずかである。この効果を説明するため、回路図のインダクタは、２つ以上のインダクタに分けられる。その後、いくつかの回路素子は、整合ネットワークモデルを生成するために入力装置を介して回路図から除去される。

様々な実施形態では、整合ネットワークモデルは、回路素子間の接続や回路素子の数など、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路と同じトポロジを有する。例えば、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路がインダクタと直列に結合されたコンデンサを含む場合、整合ネットワークモデルは、インダクタと直列に結合されたコンデンサを含む。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路および整合ネットワークモデルのインダクタは同じ値を有し、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路および整合ネットワークモデルのコンデンサは同じ値を有する。別の例として、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路がインダクタと平行に結合されたコンデンサを含む場合、整合ネットワークモデルは、インダクタと平行に結合されたコンデンサを含む。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路および整合ネットワークモデルのインダクタは同じ値を有し、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路およびモデルシステム１０２のコンデンサは同じ値を有する。別の例として、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６と同じ数および同じ種類の回路部品を有し、回路部品間と同じ種類の回路素子間の接続を有する。回路素子の種類の例には、抵抗器、インダクタ、およびコンデンサが含まれる。接続の種類の例には、直列、平行などが含まれる。

様々な実施形態では、モデルシステム１０２は、整合ネットワークモデルとＲＦ伝送モデルとの組み合わせを含む。整合ネットワークモデルの入力は、入力１４２である。ＲＦ伝送モデルは、整合ネットワークモデルの出力に直列に接続され、出力１４４を有する。ＲＦ伝送モデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク１０６から派生されるのと同じ方法で、ＲＦ伝送線路１３２から派生される。例えば、ＲＦ伝送モデルは、ＲＦ伝送線路１３２のインダクタンス、容量、および／または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および／または抵抗を有する。別の例として、ＲＦ伝送モデルの容量は、ＲＦ伝送線路１３２の容量と一致し、ＲＦ伝送モデルのインダクタンスは、ＲＦ伝送線路１３２のインダクタンスと一致し、ＲＦ伝送モデルの抵抗は、ＲＦ伝送線路１３２のインダクタンスと一致する。

いくつかの実施形態では、モデルシステム１０２には、ＲＦケーブルモデル、整合ネットワークモデル、およびＲＦ伝送モデルの組み合わせが含まれる。ＲＦケーブルモデルの入力は、入力１４２である。ＲＦケーブルモデルの出力は、整合ネットワークモデルの入力に接続され、整合ネットワークモデルの出力は、ＲＦ伝送モデルの入力に接続される。ＲＦ伝送モデルは、出力１４４を有する。ＲＦケーブルモデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク１０６から派生されるのと同じ方法で、ＲＦケーブル１３０から派生される。例えば、ＲＦケーブルモデルは、ＲＦケーブル１３０のインダクタンス、容量、および／または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および／または抵抗を有する。別の例として、ＲＦケーブルモデルの容量は、ＲＦケーブル１３０の容量と一致し、ＲＦケーブルモデルのインダクタンスは、ＲＦケーブル１３０のインダクタンスと一致し、ＲＦケーブルモデルの抵抗は、ＲＦケーブル１３０のインダクタンスと一致する。

ｘＭＨｚＲＦ発生器は、ＲＦ信号を生成するためのＲＦ電源１２１を備える。ＲＦ電源１２１は、ｘＭＨｚＲＦ発生器の出力でもある出力１２３を有する。出力１２３は、ＲＦケーブル１２７を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２５に接続される。ｘＭＨｚＲＦ発生器は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐の入力１２５を介してその追加分岐に接続される。追加分岐は、ｙＭＨｚＲＦ発生器がその入力１２８において接続された分岐回路とは異なる。例えば、追加分岐には、入力１２８に接続された分岐回路内の１つ以上の抵抗器、および／または１つ以上のコンデンサ、および／または１つ以上のインダクタの組み合わせとは異なる１つ以上の抵抗器、および／または１つ以上のコンデンサ、および／または１つ以上のインダクタの組み合わせが含まれる。入力１２５に接続された追加分岐および入力１２８に接続された分岐回路は、共に出力１４０に接続される。

また、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、ＲＦ信号を生成するためのＲＦ電源１２２を備える。ｙＭＨｚＲＦ発生器は、例えば、複素インピーダンスセンサ、複素電流電圧センサ、複素反射係数センサ、複素電圧センサ、複素電流センサなどの、ｙＭＨｚＲＦ発生器の出力１２６に接続されるセンサ１２４を備える。出力１２６は、ＲＦケーブル１３０を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の入力１２８に接続される。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、出力１４０、ならびにＲＦロッドおよびＲＦロッドを囲むＲＦ外部導体を備えるＲＦ伝送線路１３２を介して、プラズマチャンバ１０８に接続される。

ドライブアセンブリ１１２は、ドライバ（１つ以上のトランジスタなど）およびモータを備え、モータは、接続機構１１４を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の可変コンデンサに接続される。接続機構１１４の例には、１つ以上のロッド、またはギヤを介して互いに接続されるロッドなどが含まれる。接続機構１１４は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の可変コンデンサに接続される。例えば、接続機構１１４は、入力１２８を介してｙＭＨｚＲＦ発生器に接続された分岐回路の一部である可変コンデンサに接続される。

インピーダンス整合ネットワーク１０６が、ｙＭＨｚＲＦ発生器に接続される分岐回路内に１つ以上の可変コンデンサを備える場合、ドライブアセンブリ１１２は、１つ以上の可変コンデンサを制御するための別個のモータを備え、各モータは、対応する接続機構を介して対応する可変コンデンサに接続されることに注意されたい。この場合、複数の接続機構が接続機構１１４と見なされる。

いくつかの実施形態では、ｘＭＨｚＲＦ発生器の例には２ＭＨｚＲＦ発生器が含まれ、ｙＭＨｚＲＦ発生器の例には２７ＭＨｚＲＦ発生器が含まれ、ｚＭＨｚＲＦ発生器の例には６０ＭＨｚＲＦ発生器が含まれる。様々な実施形態では、ｘＭＨｚＲＦ発生器の例には４００ｋＨｚＲＦ発生器が含まれ、ｙＭＨｚＲＦ発生器の例には２７ＭＨｚＲＦ発生器が含まれ、ｚＭＨｚＲＦ発生器の例には６０ＭＨｚＲＦ発生器が含まれる。

３つのＲＦ発生器（ｘＭＨｚ、ｙＭＨｚ、およびｚＭＨｚＲＦ発生器など）がプラズマチャンバ１００で用いられるときは、ｘＭＨｚＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２５に接続され、ｙＭＨｚＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２８に接続され、３つ目のＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の第３の入力に接続されることに注意されたい。出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐を介して入力１２５に接続され、出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路を介して入力１２８に接続される。出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の第３の回路分岐を介して第３の入力に接続される。

ホストコンピュータシステム１１０は、プロセッサ１３４および記憶装置１３７を備える。記憶装置１３７は、モデルシステム１０２を格納する。モデルシステム１０２は、プロセッサ１３４による実行のために記憶装置１３７からアクセスされる。ホストコンピュータ１１０の例には、ラップトップ型コンピュータ、デスクトップ型コンピュータ、タブレット型端末、またはスマートフォンなどが含まれる。本明細書では、プロセッサの代わりに、中央処理装置（ＣＰＵ）、制御装置、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、またはプログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）が用いられ、これらの単語は本明細書では同じ意味で用いられる。記憶装置の例には、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ハードディスク、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、記憶ディスクの冗長アレイ、フラッシュメモリなどが含まれる。センサ１２４は、ネットワークケーブル１３６を介してホストコンピュータシステム１１０に接続される。本明細書におけるネットワークケーブルの例は、データを連続して、並列して、またはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）プロトコルを用いて転送するのに用いられるケーブルである。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の周期Ｐ１において、ｘＭＨｚＲＦ発生器よりも高い周波数を有するｙＭＨｚＲＦ発生器は、複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏ（ｏはゼロよりも大きい整数）で動作する。複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏの例には、ＲＦ１（Ｐ１）１、ＲＦ１（Ｐ１）２、ＲＦ１（Ｐ１）３などが含まれる。例えば、プロセッサ１３４は、複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏおよび周期Ｐ１の複数の電力レベルを含むレシピをｙＭＨｚＲＦ発生器に提供する。

様々な実施形態では、ｘＭＨｚおよびｙＭＨｚＲＦ発生器のそれぞれは、ホストコンピュータシステム１１０内のプロセッサ１３４から、または発振器などのクロック源からクロック信号を受信する。ｘＭＨｚＲＦ発生器の周期Ｐ１に、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、複数の周期を有するＲＦ信号を生成する。例えば、クロック信号のクロックサイクル時にクロック信号を受信すると、ｘＭＨｚＲＦ発生器は、クロックサイクルの間繰り返す周期Ｐ１を有するＲＦ信号を生成する。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、周期Ｐ１において繰り返す。また、例においては、クロック信号のクロックサイクル時にクロック信号を受信すると、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、周期Ｐ１内で複数の周期を有するＲＦ信号を生成する。例えば、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の１振動である周期Ｐ１に振動を複数回繰り返す。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ１において、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、ｙＭＨｚＲＦ発生器およびホストコンピュータシステム１１０に接続されるネットワークケーブル１３８を介してレシピを受信し、ｙＭＨｚＲＦ発生器のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）は、レシピをＲＦ電源１２２に提供する。ＲＦ電源１２２は、レシピに規定された無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏおよび電力レベルを有するＲＦ信号を生成する。

インピーダンス整合ネットワーク１０６は、合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。例えば、プロセッサ１３４は、信号をドライブアセンブリ１１２のドライバに送信して１つ以上の電流信号を生成する。１つ以上の電流信号は、ドライバによって生成され、ドライブアセンブリ１１２の対応する１つ以上のモータの対応する１つ以上のステータに送信される。対応する１つ以上のステータと電場接触するドライブアセンブリ１１２の１つ以上のロータは、接続機構１１４を動かすように回転してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の合成可変容量をＣ１に変更する。合成可変容量Ｃ１を有するインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路は、無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するＲＦ信号を入力１２８およびＲＦケーブル１３０を介して出力１２６から受信する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ＲＦ信号をＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してｘＭＨｚＲＦ発生器の出力１２３から受信する。ＲＦ信号をｘＭＨｚのＲＦ生成器およびｙＭＨｚのＲＦ生成器から受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、ＲＦ信号である修正信号を生成するために、インピーダンス整合ネットワーク１００６に接続された負荷のインピーダンスをインピーダンス整合ネットワーク１０６に接続されたソースのインピーダンスと一致させる。負荷の例には、プラズマチャンバ１０８およびＲＦ伝送線路１３２が含まれる。ソースの例には、ＲＦケーブル１２７、ＲＦケーブル１３０、ｘＭＨｚＲＦ発生器、およびｙＭＨｚＲＦ発生器が含まれる。修正信号は、ＲＦ伝送線路１３２を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の出力１４０からチャック１１８に提供される。修正信号が１つ以上の処理ガス（酸素含有ガス、フッ素含有ガスなど）と共にチャック１１８に提供されるときは、チャック１１８と上部電極１１６との間の空間でプラズマが生成される、または維持される。

無線周波ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するＲＦ信号の生成時に、インピーダンス整合ネットワーク１０６は合成可変容量Ｃ１を有し、ｘＭＨｚＲＦ発生器はＲＦ信号の周期Ｐ１を生成し、センサ１２４は、出力１２６において複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎ（ｎはゼロより大きい整数）を感知して、複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎをネットワークケーブル１３６を介してプロセッサ１３４に提供する。例えば、周期Ｐ１では、センサ１２４は、複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎを所定の周期的な時間間隔（毎０．３マイクロ秒、毎０．５マイクロ秒、０．１マイクロ秒、一定比率のマイクロ秒、毎０．ｖマイクロ秒など）で測定する（ｎは、時間間隔の数であり、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎと同じ数、ｖはゼロより大きく１０より小さい実数）。さらに例えると、周期Ｐ１に、センサ１２４は、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）１を周期Ｐ１の開始から０．３マイクロ秒において測定し、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）２を周期Ｐ１の開始から０．６マイクロ秒において測定する。電圧反射係数の例には、プラズマチャンバ１０８からｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電圧と、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号内に供給される電圧との比率が含まれる。

別の例として、４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ１は、８つのサブ周期（例えば、ΔＴ１、ΔＴ２、ΔＴ３、ΔＴ４、ΔＴ５、ΔＴ６、ΔＴ７、ΔＴ８）に分けられる。それらサブ周期のそれぞれは、Ｐ１／８に等しいまたは約０．ｖマイクロ秒などの短い時間間隔である。いくつかの実施形態では、４００ｋＨｚの周波数が３５０ｋＨｚと４５０ｋＨｚの間で変化するにつれて、それらサブ周期のそれぞれの継続期間は、プロセッサ１３４によってより長くまたはより短くなり、サブ周期の数は、プロセッサ１３４によって増加または減少する。４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ１の開始は、プロセッサ１３４によって検出され、周期の開始は、サブ周期ΔＴ１の開始を示し、さらなるΔＴ２からΔＴ８のそれぞれは、順にサブ周期ΔＴ１に続く。６０ＭＨｚＲＦ発生器に関連する複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎの８つの測定が行われる（例えば、Гｍｉ（Ｐ１）１、Гｍｉ（Ｐ１）２、Гｍｉ（Ｐ１）３、Гｍｉ（Ｐ１）４、Гｍｉ（Ｐ１）５、Гｍｉ（Ｐ１）６、Гｍｉ（Ｐ１）７、Гｍｉ（Ｐ１）８）。いくつかの実施形態では、８つの測定は、周期Ｐ１において行われる。様々な実施形態では、８つの測定（Гｍｉ（Ｐ１）１、Гｍｉ（Ｐ１）２、Гｍｉ（Ｐ１）３、Гｍｉ（Ｐ１）４、Гｍｉ（Ｐ１）５、Гｍｉ（Ｐ１）６、Гｍｉ（Ｐ１）７、Гｍｉ（Ｐ１）８）は、４００ｋＨｚのＲＦ信号の複数の周期（周期Ｐ１、周期Ｐ（１＋１）、周期Ｐ（１＋２）など）にわたって行われる。８つの測定は例であり、いくつかの実施形態では、周期Ｐ１においてまたは複数周期にわたって電圧反射係数の測定が何度でも行われることに注意されたい。

プロセッサ１３４は、複数のインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎを複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎから算出する。例えば、プロセッサ１３４は、式（１）であるГｍｉ（Ｐ１）１＝（Ｚｍｉ（Ｐ１）１−Ｚｏ）／（Ｚｍｉ（Ｐ１）１＋Ｚｏ）を適用してＺｍｉ（Ｐ１）１について解くことで、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）１を算出する（ＺｏはＲＦ伝送線路１３２の特性インピーダンス）。別の例として、プロセッサ１３４は、式（２）であるГｍｉ（Ｐ１）２＝（Ｚｍｉ（Ｐ１）２−Ｚｏ）／（Ｚｍｉ（Ｐ１）２＋Ｚｏ）を適用してＺｍｉ（Ｐ１）２について解くことで、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）２を算出する。インピーダンスＺｏは、入力／出力インターフェース（シリアルインターフェース、パラレルインターフェース、ＵＳＢインターフェースなど）を介してプロセッサ１３４に接続される入力装置（マウス、キーボード、タッチペン、キーパッド、ボタン、タッチスクリーンなど）を介してプロセッサ１３４に提供される。いくつかの実施形態では、センサ１２４は、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎを測定し、ネットワークケーブル１３６を介してインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎをプロセッサ１３４に提供する。

インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎは、プロセッサ１３４によってモデルシステム１０２の入力１４２に印加され、モデルシステム１０２の出力１４４において複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎを算出するために、モデルシステム１０２を介して順方向に伝播される。モデルシステム１０２は、合成可変容量Ｃ１および複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するように、プロセッサ１３４によって初期化される。例えば、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）１は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を生成するために、モデルシステム１０２の１つ以上の回路素子を介してプロセッサ１４４によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム１０２は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）１および合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。モデルシステム１０２が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を生成するために、モデルシステム１０２の入力１４２で受信したインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）１、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量Ｃ１を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。別の例として、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）２は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を生成するために、モデルシステム１０２の１つ以上の回路素子を介してプロセッサ１４４によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム１０２は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）２および合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。モデルシステム１０２が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を生成するために、モデルシステム１０２の入力１４２で受信したインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）２、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量Ｃ１を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。

様々な実施形態では、電圧反射係数は、出力１２６で電圧反射係数を測定する代わりに、出力１２６から入力１２８までのＲＦケーブル１３０上のどの点でも計測される。例えば、センサ１２４は、電圧反射係数を測定するために、ＲＦ電源１２２とインピーダンス整合ネットワーク１０６との間の点に接続される。

いくつかの実施形態では、測定された電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ１３４によって重み付けされる。プロセッサ１３４によって電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎに加えられた重みは、プロセッサ１３４によって入力装置を介して入力として受信され、以下に説明される技術的知見および／または工程条件に基づいて決定される。重み付けされた電圧反射係数ｗГｍｉ（Ｐ１）ｎ（各ｗは予め割り当てられた重み）は、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎを加える代わりに、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎを決定するためモデルシステム１０２に加えられる。

図２は、複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを決定するために、無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏおよび可変容量Ｃ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２の実施形態の図である。入力１４２における周期Ｐ１の電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎは、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎのそれぞれに対して最小である。プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎおよびモデルシステム１０２から複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを算出する。電圧反射係数Г（Ｐ１）は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎのそれぞれに対して電圧反射係数Г（Ｐ１）の複数値の中から最小である。例えば、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）１および可変容量Ｃ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を逆方向に伝播し、周期Ｐ１に入力１４２で入力インピーダンスＺ１を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）１を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ１）１を入力インピーダンスＺ１から算出する。また、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）１および可変容量Ｃ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を逆方向に伝播し、周期Ｐ１に入力１４２で入力インピーダンスＺ２を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）１＿１を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ１）２を入力インピーダンスＺ２から算出する。プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ１）１が電圧反射係数Г（Ｐ１）２より小さいことを決定し、無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）１が電圧反射係数Г（Ｐ１）１が最小の無線周波数値であることを決定する。

別の例として、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）２および可変容量Ｃ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を逆方向に伝播し、周期Ｐ１に入力１４２で入力インピーダンスＺ３を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）２を決定する。プロセッサ１３４は、式（２）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ１）３を入力インピーダンスＺ３から算出する。また、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）２および可変容量Ｃ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を逆方向に伝播し、周期Ｐ１に入力１４２で入力インピーダンスＺ４を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）２＿２を決定する。プロセッサ１３４は、式（２）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ１）４を入力インピーダンスＺ４から算出する。プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ１）３が電圧反射係数Г（Ｐ１）４より小さいことを決定し、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）２が電圧反射係数Г（Ｐ１）３が最小の無線周波数値であることを決定する。

値ＺＬ（Ｐ１）１は、周期Ｐ１の開始から周期Ｐ１の途中の第１の期間（例えば、ｔ１）の終わりに測定される値Ｚｍｉ（Ｐ１）１から決定されることに注意されたい。値ＺＬ（Ｐ１）２は、第１の期間から周期Ｐ１の途中の第２の時間（例えば、ｔ２）の終わりに測定される負荷値Ｚｍｉ（Ｐ１）２から決定される。第２の期間ｔ２は、第１の期間ｔ１に連続的で、第１の期間ｔ１に等しい長さである。様々な実施形態では、電圧反射係数Г（Ｐ１）１は、第１の期間ｔ１における全ての電圧反射係数の中で最小であり、電圧反射係数Г（Ｐ１）２は、第２の期間ｔ２における全ての電圧反射係数の中で最小である。

いくつかの実施形態では、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎおよびモデルシステム１０２から無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎの値を求めて算出するために、非線形最小二乗最適化ルーチンがプロセッサ１３４によって実行される。周期Ｐ１の電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎは、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎのそれぞれに対して最小である。様々な実施形態では、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎおよびモデルシステム１０２から無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎの値を求めて算出するために、所定の式がプロセッサ１３４によって適用される。

様々な実施形態では、入力１４２における電圧反射係数Гが最小であるモデルシステム１０２の無線周波数値は、本明細書では好ましいＲＦ値と称される。

いくつかの実施形態では、ＲＦ値は、本明細書では「パラメトリック値」とも称される。また、容量は、本明細書では「測定可能な因子」とも称される。

様々な実施形態では、周期Ｐ１の合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）の値は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎに加えてまたは無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎの代わりに、プロセッサ１３４によって算出される。例えば、プロセッサ１３４は、入力１４２における電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均が最小である合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を算出する。例えば、プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均を算出する。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均が最小である合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を決定する。例えば、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎ（例えば、ＺＬ（Ｐ１）１またはＺＬ（Ｐ１）２）を逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均が第１の値を有する合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）１を決定する。全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎが逆方向に伝播されるとき、モデルシステム１０２は、全ての対応する無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｎおよび可変容量Ｃ１に初期化される。例えば、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１が逆方向に伝播されるとき、モデルシステム１０２は、対応する無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）１に初期化され、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２が逆方向に伝播されるとき、モデルシステム１０２は、対応する無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）２に初期化される。さらに説明を続けると、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均が第２の値を有する別の合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）２を決定する。プロセッサ１３４は、第１の値が第２の値より低いことを決定し、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）１が電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎの加重平均が最小である最適合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）であることを決定する。加重平均を生成するための電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎのそれぞれの重さは、プロセッサ１３４によって入力から受信されることに注意されたい。

様々な実施形態では、センサ１２４（図１）から電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎのｎ測定値を得る代わりに、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｑのｑ測定値がセンサ１２４によって生成される（ｑは、ｎより大きくゼロより大きい整数）。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｑを順方向に伝播し、モデルシステム１０２の出力１４４において負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｑのｑ値を生成する。モデルシステム１０２は、可変容量Ｃ１および値ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するように初期化される。プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｑをｎの等しい区分に分割し、各ｎ区分内の負荷インピーダンスの平均を算出する。例えば、プロセッサ１３４は、１０の測定値ＺＬ（Ｐ１）１からＺＬ（Ｐ１）１０の第１の平均値を算出し、１０の測定値ＺＬ（Ｐ１）１１からＺＬ（Ｐ１）２０の第２の平均値を算出する（１、１０、１１、および２０はｑの例）。第１の平均値は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎの１つの例であり、第２の平均値は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎの別の１つの例である。

いくつかの実施形態では、電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータが入力１４２で最小化される。

図３は、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）における、モデルシステム１０２を用いた複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの生成を表すプラズマシステム１００の実施形態の図である（ｍはゼロより大きい整数）。周期Ｐ（１＋ｍ）は、周期Ｐ１に続いて起こる。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の第１の発振のすぐ後に、ＲＦ信号の第２の発振が続く。第２の発振は第１の発振に続き、第１の発振と第２の発振との間に他の発振はない。第２の発振は周期Ｐ２の期間を有し、第１の発振は周期Ｐ１の期間を有する。いくつかの実施形態では、周期Ｐ２の期間の長さは、周期Ｐ１の期間の長さと同じである。別の例として、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の第１の発振の後に、ＲＦ信号の第２の発振はすぐには続かず、１つ以上の発振がすぐに続き、その後さらにすぐ周期Ｐ（１＋ｍ）の（１＋ｍ）番目の発振が続く。（１＋ｍ）番目の発振は第１の発振に続いて起こらず、第１の発振と（１＋ｍ）番目の発振との間には１つ以上の中間発振がある。いくつかの実施形態では、周期Ｐ１（１＋ｍ）に及ぶクロックサイクルの期間は、周期Ｐ１に及ぶクロックサイクルの期間と同じである。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ１（１＋ｍ）では、プロセッサ１３４は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを含むようにレシピを修正し、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎをｙＭＨｚＲＦ発生器に提供する。また、プロセッサ１３４は、周期Ｐ（１＋ｍ）のステップ可変容量値Ｃｓｔｅｐ１を決定する。例えば、４００ｋＨｚＲＦ発生器のサイクルＰ（１＋ｍ）の開始は、プロセッサ１３４によって検出され、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１）１は、ＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）の第１の部分（サイクルＰ（１＋ｍ）の最初の１／８の部分など）に適用される。続いて、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１）２は、ＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）の第２の部分（サイクルＰ（１＋ｍ）の２番目の１／８の部分など）に適用される。周期Ｐ（１＋ｍ）の第２の部分は、周期Ｐ（１＋ｍ）の第１の部分に連続的である。ステップ可変容量値Ｃｓｔｅｐ１は、値Ｃ１から値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）の方向のステップである。

インピーダンス整合ネットワーク１０６の１つ以上の可変コンデンサの対応する１つ以上の容量がＣ１からＣｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に変更するように修正されるとき、１つ以上の可変コンデンサは、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号のＲＦ周波数の変化に対して十分に遅く移動することに注意されたい。プロセッサ１３４は、インピーダンス整合ネットワーク１０２の合成可変容量を値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に設定する代わりに、インピーダンス整合ネットワーク１０２の合成可変容量が値Ｃｓｔｅｐ１に設定されるようにドライブアセンブリ１１２を制御する。ｙＭＨｚＲＦ発生器が無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成する時間よりも、インピーダンス整合ネットワーク１０４が可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を達成する時間の方が長い（例えば、数秒程度）。例えば、ｙＭＨｚＲＦ発生器が無線周波ＲＦ１（Ｐ１）ｏから無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを達成するのに、数マイクロ秒程度要する。その結果、入力１２６におけるｙＭＨｚＲＦ発生器の電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎが最小となるように、値ＲＦ１（Ｐ１）ｏから無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを達成することと同時に、値Ｃ１から可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を直接達成することは難しい。そのため、インピーダンス整合ネットワーク１０６の可変容量は、周期Ｐ（１＋ｍ）において可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に向かう方向のステップ（例えば、Ｃｓｔｅｐ１）で調整される。

プロセッサ１３４は、さらに、ｙＭＨｚＲＦ発生器を制御して、周期Ｐ（１＋ｍ）に無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎで動作する。ＲＦ発生器１０６は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎおよび可変容量Ｃｓｔｅｐ１に対して、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路に伝わる無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ｘＭＨｚＲＦ発生器の出力１２３からＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してＲＦ信号を受信する。ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器からＲＦ信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、下部電極１１８に提供される修正信号を生成する。値ＲＦ（Ｐ１）ｎが値ＲＦ（Ｐ１）ｏの代わりに用いられるときは、周期Ｐ１に比べて周期Ｐ（１＋ｍ）ではより少ない電力量がｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射される。

ＲＦ発生器１０６が周期Ｐ（１＋ｍ）で無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成し、合成可変容量がＣｓｔｅｐ１のときに、センサ１２４は、出力１２６において複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを測定する。例として、４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）は、８つのサブ周期（例えばΔＴ１、ΔＴ２、ΔＴ３、ΔＴ４、ΔＴ５、ΔＴ６、ΔＴ７、ΔＴ８）に分割される。それらサブ周期のそれぞれは、Ｐ（１＋ｍ）／８に等しいまたは約０．ｖマイクロ秒などの短い時間間隔である。いくつかの実施形態では、４００ｋＨｚの周波数が３５０ｋＨｚと４５０ｋＨｚの間で変化するにつれて、それらサブ周期のそれぞれの継続期間は、プロセッサ１３４によってより長くまたはより短くなり、サブ周期の数は、プロセッサ１３４によって増加または減少する。４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）の開始はプロセッサ１３４によって検出され、周期の開始はサブ周期ΔＴ１の開始を示し、さらなるΔＴ２からΔＴ８のそれぞれは順にサブ周期ΔＴ１に続く。６０ＭＨｚＲＦ発生器に関連する複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ）ｎの８つの測定が行われる（例えば、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））３、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））４、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））５、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））６、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））７、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））８）。いくつかの実施形態では、８つの測定は、周期Ｐ（１＋ｍ）において行われる。様々な実施形態では、８つの測定であるГｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））３、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））４、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））５、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））６、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））７、およびГｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））８は、４００ｋＨｚのＲＦ信号の複数の周期（周期Ｐ（１＋ｍ）、周期Ｐ（１＋ｍ＋１）、および周期Ｐ（１＋ｍ＋２）など）において行われる。８つの測定は例であり、いくつかの実施形態では、周期Ｐ（１＋ｍ）においてまたは複数周期にわたって電圧反射係数の測定が何度でも行われることに注意されたい。

センサ１２４は、周期Ｐ（１＋ｍ）において、ネットワークケーブル１３６を介して電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎをプロセッサ１３４に提供する。プロセッサ１３４は、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎが電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ１）ｎから生成される上述の方法と同じ方法で、複数のインピーダンスＺｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎから生成する。例えば、プロセッサ１３４は、周期Ｐ（１＋ｍ）の開始から周期Ｐ（１＋ｍ）の第１の期間ｔ１に測定される電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１からインピーダンス値Ｚｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１を生成する。また、プロセッサ１３４は、周期Ｐ（１＋ｍ）の開始からである期間ｔ１の終わりから周期Ｐ（１＋ｍ）の第２の期間ｔ２の終わりに測定される電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２からインピーダンス値Ｚｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２を生成する。

また、モデルシステム１０２が周期Ｐ（１＋ｍ）に無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを、周期Ｐ（１＋ｍ）に合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように設定されるときは、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎは、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎがモデルシステム１０２の入力１４２におけるインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎから出力１４４において生成されるのと同じ方法で、モデルシステム１０２を介して順方向に伝播し、モデルシステム１０２の出力１４４で負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを生成する。

様々な実施形態では、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１は、合成可変容量Ｃ１に比べて合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）により近い。例えば、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１は、合成可変容量Ｃ１より大きく、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１よりも大きい。別の例として、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１は、合成可変容量Ｃ１よりも小さく、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１よりも小さい。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、センサ１２４から受信するГｍｉ（Ｐ１）ｎ、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎなどの電圧反射係数からインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎ、Ｚｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎなどのインピーダンスを生成する代わりに、電圧反射係数を受信して、モデルシステム１０２の出力１４４においてГＬ（Ｐ１）ｎ、ГＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎなどの複数の対応する負荷電圧反射係数を生成する。複数の対応する負荷電圧反射係数は、ＺＬ（Ｐ１）ｎ、ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎなどの負荷インピーダンスがモデルシステム１０２の出力で適用されるのと同じ方法で、モデルシステム１０２の出力１４４において適用される。電圧反射係数からインピーダンスに変換する必要はなく、逆の場合も同じである。

いくつかの実施形態では、測定された電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ１３４に重み付けされる。プロセッサ１３４によって電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎに加えられた重みは、入力装置を介してプロセッサ１３４によって入力として受信され、技術的知見および／または工程条件に基づいて決定される。電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを加える代わりに、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを決定するため重み付けされた電圧反射係数ｗГｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎがモデルシステム１０２に加えられる（各ｗは予め割り当てられた重み）。

様々な実施形態では、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）および値Ｃｓｔｅｐ１は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを決定してプラズマシステム１００に適用することなく、プラズマシステム１００に適用される。

図４は、複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを決定するために無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎおよび可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２の実施形態の図である。入力１４２における周期Ｐ（１＋ｍ）の電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎは、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎのそれぞれに対して最小である。プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎおよびモデルシステム１０２から複数の無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを算出する。入力１４２における電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎのそれぞれに対して、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））の複数値の中から最小である。例えば、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ（Ｐ１）１および可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように設定されたモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（（Ｐ（１＋ｍ））１を逆方向に伝播し、周期Ｐ（１＋ｍ）において入力１４２で入力インピーダンスＺ５を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））１を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））５を入力インピーダンスＺ５から算出する。また、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ（Ｐ１）１および可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように設定されたモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（（Ｐ（１＋ｍ））１を逆方向に伝播し、周期Ｐ（１＋ｍ）において入力１４２で入力インピーダンスＺ６を生成する別の無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））１＿１を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））６を入力インピーダンスＺ６から算出する。プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））５が電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））６より小さいことを決定し、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））１が電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））５が最小の無線周波数値であることを決定する。

別の例として、プロセッサ１３４は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）２および可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように設定されたモデルシステム１０２を介して、負荷インピーダンスＺＬ（（Ｐ（１＋ｍ）２）を逆方向に伝播し、周期Ｐ（１＋ｍ）において入力１４２で入力インピーダンスＺ７を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ）２）を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））７を入力インピーダンスＺ７から算出する。また、プロセッサ１３４は、無線周波ＲＦ（Ｐ１）２および可変容量Ｃｓｔｅｐ１を有するように設定されたモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ）２）を逆方向に伝播し、周期Ｐ（１＋ｍ）において入力１４２で入力インピーダンスＺ８を生成する無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ）２＿１）を決定する。プロセッサ１３４は、式（１）を用いる上述の方法と同様の方法で、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））８を入力インピーダンスＺ８から算出する。プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））７が電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））８より小さいことを決定し、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ）２）が電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））７が最小の無線周波数値であることを決定する。

値ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ）１）は、周期Ｐ（１＋ｍ）の開始から第１の期間（ｔ１など）の終わりに測定される負荷値Ｚｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１から決定されることに注意されたい。値ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））２は、周期Ｐ（１＋ｍ）の開始からである第１の期間ｔ１の終わりから第２の期間（ｔ２など）の終わりに測定される負荷値Ｚｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２から決定される。周期Ｐ（１＋ｍ）の第２の期間は、周期（１＋ｍ）の第１の期間に連続的である。電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））５は、周期（１＋ｍ）の第１の期間における全ての電圧反射係数の中で最小であり、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））７は、周期（１＋ｍ）の第２の期間における全ての電圧反射係数の中で最小である。

いくつかの実施形態では、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎおよびモデルシステム１０２から無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの値を求めて算出するために、非線形最小二乗最適化ルーチンがプロセッサ１３４によって実行される。周期Ｐ（１＋ｍ）の電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎは、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎのそれぞれに対して最小である。様々な実施形態では、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎおよびモデルシステム１０２から無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの値を求めて算出するために、所定の式がプロセッサ１３４によって適用される。

いくつかの実施形態では、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））の値は、周期（１＋ｍ）において無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎに加えてまたは無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの代わりに求められる。例えば、プロセッサ１３４は、入力１４２における電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均が最小である合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））を算出する。例えば、プロセッサ１３４は、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均を算出する。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均が最小である合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））を決定する。例えば、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎ（例えば、ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））１またはＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））２）を逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均が第１の値を有する合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））１を決定する。全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎが逆方向に伝播されるときは、モデルシステム１０２は、全ての対応する無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１）ｎおよび可変容量Ｃｓｔｅｐ１に初期化される。例えば、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））１が逆方向に伝播されるときは、モデルシステム１０２は対応する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）１に初期化され、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））２が逆方向に伝播されるときは、モデルシステム１０２は対応する無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）２に初期化される。さらに説明を続けると、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して全ての負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを逆方向に伝播し、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均が第２の値を有する別の合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））２を決定する。プロセッサ１３４は、第１の値が第２の値より小さいことを決定し、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））１が電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎの加重平均が最小である最適合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））であることを決定する。加重平均を生成するための電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎのそれぞれの重さは、プロセッサ１３４によって入力装置から受信されることに注意されたい。

様々な実施形態では、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎのｎ測定値をセンサ１２４（図３）から得る代わりに、電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｑのｑ測定値がセンサ１２４によって生成される。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｑを順方向に伝播し、モデルシステム１０２の出力１４４において負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｑのｑ値を生成する。モデルシステム１０２は、可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）および値ＲＦ１（Ｐ１）ｎを有するように初期化される。プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｑをｎの等しい区分に分割し、各ｎ区分内の負荷インピーダンスの平均を算出する。例えば、プロセッサ１３４は、１０の測定値ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））１からＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））１０の第１の平均値を算出し、１０の測定値ＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））１１からＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））２０の第２の平均値を算出する（１、１０、１１、および２０はｑの例）。第１の平均値は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの１つの例であり、第２の平均値は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ（１＋ｍ））ｎの別の１つの例である。

いくつかの実施形態では、電圧反射係数Г（Ｐ（１＋ｍ））ｎを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータが入力１４２で最小化される。

図５は、容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））および無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを用いて、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）においてウエハＷを処理するプラズマシステム１００の実施形態の図である（ｑはゼロより大きい整数）。周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）は、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）に続いて起こる。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の第２の発振のすぐ後に、ＲＦ信号の第３の発振が続く。第３の発振は、第２の発振に連続的であり、第２の発振と第３の発振との間には他の発振はない。第３の発振は周期Ｐ３を有し、第２の発振は周期Ｐ２を有する。いくつかの実施形態では、周期Ｐ３の時間の長さは、周期Ｐ２の時間の長さと同じである。別の例として、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の第２の発振の後に、ＲＦ信号の第３の発振はすぐには続かず、１つ以上の発振がすぐに続き、その後さらにすぐ周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）の（１＋ｍ＋ｑ）番目の発振が続く。（１＋ｍ＋ｑ）番目の発振は、第２の発振に連続的でなく、第２の発振と（１＋ｍ＋ｑ）番目の発振との間には１つ以上の中間発振がある。いくつかの実施形態では、周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）にかかるクロックサイクルの時間は、周期Ｐ（１＋ｍ）にかかるクロックサイクルの時間と同じである。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）において、プロセッサ１３４は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ）ｎを含むように周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）でレシピを修正し、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ）ｎをｙＭＨｚＲＦ発生器に提供する。例えば、４００ｋＨｚＲＦ発生器のサイクルＰ（１＋ｍ＋ｑ）の開始は、プロセッサ１３４によって検出され、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））１は、ＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）の第１の部分（例えば、サイクルＰ（１＋ｍ＋ｑ）の最初の１／８の部分）に適用される。続いて、無線周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））２は、ＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）の第２の部分（例えば、サイクルＰ（１＋ｍ＋ｑ）の２番目の１／８の部分）に適用される。周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）の第２の部分は、周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）の第１の部分に連続的である。値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎが値ＲＦ（Ｐ１）ｎの代わりに用いられるときは、周期Ｐ（１＋ｍ）と比べて周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）ではより少ない電力量がｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する。

また、プロセッサ１３４は、インピーダンス整合ネットワーク１０２の分岐回路の合成可変容量が、最適合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））に向けたステップである値Ｃｓｔｅｐ２に設定されるように、ドライブアセンブリ１１２を制御する。いくつかの実施形態では、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２は、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））と同じであることに注意されたい。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）において、インピーダンス整合ネットワーク１０６の合成可変容量がＣｓｔｅｐ２のときは、ＲＦ発生器１０６は、無線高周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを有するＲＦ信号を生成する。無線高周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを有するＲＦ信号は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路に移動する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してｘＭＨｚのＲＦ生成器の出力１２３からＲＦ信号を受信する。ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器からＲＦ信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）にウエハＷを処理するために下部電極１１８に提供される修正信号を生成する。

様々な実施形態では、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１と比べて合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））に近い。例えば、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１より大きく、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２より大きい。別の例として、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ１より小さく、合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））は、合成可変容量Ｃｓｔｅｐ２より小さい。

様々な実施形態では、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ（１＋ｍ））および値Ｃｓｔｅｐ２は、無線高周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを決定してプラズマシステム１００に適用することなくプラズマシステム１００に適用される。

図６は、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号６０６の複数の周期、およびｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号６０８の周期内に起こる複数の周期を表すグラフ６０２および６０４の実施形態を示す。グラフ６０２は、ｙ軸にＲＦ信号６０６の電力値を、対してｘ軸に時間ｔを示す。グラフ６０４は、ｙ軸にＲＦ信号６０８の電力値を、対してｘ軸に時間ｔを示す。ＲＦ信号６０６および６０８両方の時間軸ｔは同じである。例えば、時間区分ｔ２内に、ＲＦ信号６０８の１０の周期が起こり、ＲＦ信号６０６の周期Ｐ１が起こる。また、時間ｔ２とｔ４との間の時間区分内に、ＲＦ信号６０８の１０の周期が起こり、ＲＦ信号６０６の周期Ｐ２が起こる。同様に、時間ｔ４とｔ６との間の時間区分内に、ＲＦ信号６０８の１０の周期が起こり、ＲＦ信号６０６の周期Ｐ３が起こる。ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の各周期は、本明細書ではＲＦサイクルと称されることもある。ＲＦ信号６０６の各周期では、ＲＦ信号６０８の１０の周期が起こる。また、周期Ｐ１のすぐ後には、ＲＦ信号６０６の周期Ｐ２が続いて起こる。周期Ｐ２のすぐ後には、ＲＦ信号６０６の周期Ｐ３が続いて起こる。

いくつかの実施形態では、ＲＦ信号６０６の１つの周期において、ＲＦ信号６０８の１つ以上の周期（例えば、１００周期、２００周期、１００から２００の間のあらゆる周期）が起こる。ＲＦ信号６０８およびＲＦ信号６０６の周期間のかかる比率は、ＲＦ信号６０８および６０６の周波数の比率である。

周期Ｐ２は周期Ｐ１に連続的で、周期Ｐ３は周期Ｐ２に連続的である。また、周期Ｐ３は周期Ｐ１に連続的でない。周期Ｐ１とＰ３との間には周期Ｐ２の発振がある。

図７Ａは、プラズマチャンバ１０８の様々な処理条件における負荷インピーダンスＺｌｏａｄの値からの最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３など）の生成を表すグラフ７００の実施形態である。グラフ７００は、ｙ軸に負荷インピーダンスＺｌｏａｄの虚数部（リアクタンスなど）をＩｍ（Ｚｌｏａｄ）として、負荷インピーダンスＺｌｏａｄの実数部（抵抗など）をＲｅ（Ｚｌｏａｄ）として示す。処理条件の例には、ｘＭＨｚＲＦ発生器の動作の様々な周波数値、ｙＭＨｚＲＦ発生器の動作の様々な周波数値、上部電極１１６とチャック１１８との間の距離、プラズマチャンバ１０８内の温度、プラズマチャンバ１０８内の圧力、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の電力値、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の電力値、プラズマチャンバ１０８内のガス化学物質、またはこれら２つ以上の組み合わせが含まれる。例えば、工程条件１には、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数値ｆｒｑ１、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力値ｐｗｒ１、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数値ｆｒｑ１、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力値ｐｗｒ２、プラズマチャンバ１０８内の温度ｔｍｐ１、プラズマチャンバ１０８内の圧力ｐｒ１、距離ｇｐ１ミリメートル（ｍｍ）、および２つの処理ガスの化学物質が含まれる。工程条件２には、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数値ｆｒｑ２、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力値ｐｗｒ２、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数値ｆｒｑ３、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力値ｐｗｒ３、プラズマチャンバ１０８内の温度ｔｍｐ１、プラズマチャンバ１０８内の圧力ｐｒ１、距離ｇｐ１ｍｍ、および２つの処理ガスの化学物質が含まれる。値Ｚｌｏａｄ１は処理工程１に対応し、値Ｚｌｏａｄ２は処理工程２に対応する。同様に、値ＺｌｏａｄＱは処理工程Ｑに対応する（Ｑはゼロより大きい整数）。例えば、ＺｌｏａｄＱは、プラズマチャンバ１０８が処理条件Ｑで動作するときに、インピーダンス整合ネットワーク１０６の出力１４０とチャック１１８との間で測定されるインピーダンスである。様々な実施形態では、プラズマチャンバ１０８は、限られた数の処理工程Ｑを用いて動作し、その限られた数以外では動作しない。

図７Ｂは、モデルシステム１０２の入力１４２において電圧反射係数Гがゼロである最適値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの生成を表すモデルシステム１０２の実施形態の図である。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介してＺｌｏａｄの様々な値をモデルシステム１０２の出力１４４から逆方向に伝播し、入力１４２において電圧反射係数Гがゼロである最適値Ｃｏｐｔｉｍｕｍを決定する。Ｚｌｏａｄの値は、入力装置を介する入力として提供され、またはプロセッサ１３４によって生成されるように予めプログラムされ、そして処理条件に基づいて制限される。例えば、インピーダンス整合ネットワーク１０６の出力１４０とチャック１１８との間の地点で測定されるＺｌｏａｄは、処理条件１がプラズマチャンバ１０８内に存在するときはＺｌｏａｄ１である。別の例として、インピーダンス整合ネットワーク１０６の出力１４０とチャック１１８との間の地点で測定されるＺｌｏａｄは、処理条件２がプラズマチャンバ１０８内に存在するときはＺｌｏａｄ２である。この例では、Ｚｌｏａｄの値は、処理条件が処理条件１および２に限定されるときは、Ｚｌｏａｄ１およびＺｌｏａｄ２に限定される。プラズマチャンバ１０８は、当該処理条件以外の処理条件を用いて動作しない。いくつかの実施形態では、プラズマチャンバ１０８は、当該処理条件以外の処理条件を用いて動作できない。

Ｚｌｏａｄの各値に対する最適合成可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍの値は、モデルシステム１０２を介してプロセッサ１３４によって決定される。例えば、値Ｚｌｏａｄ１に対しては、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１が決定される。また、値Ｚｌｏａｄ２に対しては、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２が決定される。

いくつかの実施形態では、電圧反射係数Гのゼロ値を達成する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータのゼロ値が入力１４２で達成される。

図７Ｃは、共にプロセッサ１３４によって生成されるテーブル７２０および多項式（１）の実施形態である。テーブル７２０には、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄと最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍとの対応が含まれる。例えば、プロセッサ１３４は、図７Ｂを参照に上述されたように、モデルシステム１０２を適用することによって、値ＺｌｏａｄＱに対してモデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱが決定されることを決定する（Ｑはゼロより大きい整数）。値ＺｌｏａｄＱは値Ｚｌｏａｄの１つであり、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱは値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの１つである。プロセッサ１３４は、記憶装置１３７にテーブル６２０を格納する。テーブル６２０は、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄと容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの関係の例である。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、テーブル６２０を作成する代わりに、またはテーブル６２０の作成に加えて、最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍと負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄとの関係である多項式（１）を生成する。合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍは、Ｚｌｏａｄの実数部およびＺｌｏａｄの虚数部の関数であり、その関数は、グラフ６００（図６Ａ）の値Ｃｏｐｔｉｍｕｍに当てはめることで決定される。多項式（１）で表される関数は、プロセッサ１３４によって当てはめられる。

図８Ａは、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍおよび負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄからのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３などの最適ＲＦ値の生成を表すグラフ８００の実施形態である。グラフ８００は、ｘ軸に負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄの実数部を、ｙ軸に負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄの虚数部を、ｚ軸に最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍを示す。最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１および負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ１は、最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１に対応する。また、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２および負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ２は、最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２に対応し、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３および負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ３は、最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３に対応する。

図８Ｂは、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍおよび負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄからの最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍの生成を表すモデルシステム１０２の実施形態である。プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２の出力１４４において負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄＱを適用し、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを有するようにモデルシステム１０２を初期化し、さらに、モデルシステム１０２を介して値ＺｌｏａｄＱを逆方向に伝播して、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが最小（非ゼロなど）である最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを決定する（Ｑはゼロより大きい整数）。例えば、プロセッサ１３４は、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ１を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが第１の値を有する第１のＲＦ最適値ＲＦＡを決定する。また、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ１を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが第２の値を有する第２のＲＦ最適値ＲＦＢを決定する。プロセッサ１３４は、第１の値と第２の値を比較して、第１の値が２つの値の間で最小であることを決定し、さらに、値ＲＦＡが入力１４２における電圧反射係数Гが最小の値であることを決定する。値ＲＦＡは、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１の例である。別の例として、プロセッサ１３４は、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ２を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが第１の値を有する第１のＲＦ最適値ＲＦＣを決定する。また、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ２を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが第２の値を有する第２のＲＦ最適値ＲＦＤを決定する。プロセッサ１３４は、第１の値と第２の値を比較して、第１の値が２つの値の間で最小であることを決定し、さらに、ＲＦ値ＲＦＣが入力１４２における電圧反射係数Гが最小の値であることを決定する。値ＲＦＣは、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２の例である。値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱは、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍの１つである。

また別の例として、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２の出力１４４において負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄＱを適用して、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを有するようにモデルシステム１０２を初期化し、さらに、モデルシステム１０２を介して値ＺｌｏａｄＱを逆方向に伝播して、ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の状態Ｓ１の電圧反射係数多項式Г１と、ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の状態Ｓ２の電圧反射係数多項式Г２との組み合わせの値が最小（非ゼロ、ゼロ値など）である最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを決定する。電圧反射係数の組み合わせの例は、Ａ＊Г１＋Ｂ＊Г２である（Ａは０と１の間の係数、Ｂは０と１の間の別の係数）。係数ＡおよびＢは、ユーザによって入力装置を介してプロセッサ１３２に提供される。Ｂの例は、（１−Ａ）である。例えば、プロセッサ１３４は、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を有するように初期化されるモデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ１を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Г１およびГ２の組み合わせが第１の値を有する第１のＲＦ最適値ＲＦＡを決定する。また、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２を介して負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ１を逆方向に伝播し、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Г１およびГ２の組み合わせが第２の値を有する第２のＲＦ最適値ＲＦＢを決定する。プロセッサ１３４は、第１の値と第２の値を比較して、第１の値が２つの値の間で最小であることを決定し、さらに、値ＲＦＡがモデルシステム１０２の入力１４２における多項式Ａ＊Г１＋（１−Ａ）＊Г２が最小の値であることを決定する。値ＲＦＡは、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１の例である。

いくつかの実施形態では、電圧反射係数Гまたは電圧反射係数Г１および電圧反射係数Г２の組み合わせを最小化する代わりに、電力反射係数などの別のパラメータまたは状態Ｓ１および状態Ｓ２のパラメータの組み合わせが入力１４２において最小化される。

様々な実施形態では、状態Ｓ１において、ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の電力レベルより高い電力レベル（例えば、１つ以上の電力量、１つ以上の電力量の二乗平均平方根電力量、ＲＦ信号のエンベロープの電力レベル）を有する。同様に、状態Ｓ１において、ＲＦ信号は、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の周波数レベルより高い周波数レベル（例えば、１つ以上の周波数量、１つ以上の周波数量の二乗平均平方根周波数量）を有する。これらの実施形態において、本明細書では状態Ｓ１は高い状態、状態Ｓ２は低い状態と称される。

いくつかの実施形態では、状態Ｓ２において、ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の電力レベルより高い電力レベルを有する。同様に、これらの実施形態では、状態Ｓ２において、ＲＦ信号は、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の周波数レベルより高いまたは低い周波数レベル（例えば、１つ以上の周波数量、１つ以上の周波数量の二乗平均平方根周波数量）を有する。これらの実施形態において、本明細書では状態Ｓ１は低い状態、状態Ｓ２は高い状態と称される。

様々な実施形態では、状態Ｓ２において、ＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の電力レベルに等しい電力レベルを有する。

様々な実施形態では、状態Ｓ２においてＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力レベルが状態Ｓ１におけるＲＦ信号の電力レベルより高いまたは低いに関わらず、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の周波数レベルは、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の周波数レベルより高いまたは低い。

いくつかの実施形態では、本明細書におけるレベル（周波数レベル、電力レベルなど）は、１つ以上の値を含み、第１の状態のレベル（状態Ｓ１、状態Ｓ２など）は、第１の状態とは異なる第２の状態（状態Ｓ１、状態Ｓ２など）のレベルの値を除く値を有する。例えば、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の電力値で、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の電力値と同じものはない。別の例として、状態Ｓ１におけるＲＦ信号の周波数値で、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の周波数値と同じものはない。

図８Ｃは、モデルシステム１０２を用いてプロセッサ１３４によって決定される、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ、および最適無線周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍの間の対応を含むテーブル８２０の実施形態である。例えば、プロセッサ１３４は、図８Ｂを参照に上述されたように、モデルシステム１０２を適用することによって、値ＺｌｏａｄＱおよび容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱに対して、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гが最小である値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱが決定されることを決定する（Ｑはゼロより大きい整数）。プロセッサ１３４は、テーブル８２０を記憶装置１３７に保存する。

図８Ｂを参照に上述されたように、モデルシステム１０２を適用することによりプロセッサ１３４によって生成されるテーブルのその他の例が以下に挙げられる。

Ｒ１からＲ５は抵抗値であり、Ｘ１からＸ５はリアクタンス値であることに注意されたい。さらに、テーブルＩのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ値は、モデルシステム１０２が最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に初期化されるときに生成されることに注意されたい。また、テーブルＩＩのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ値は、モデルシステム１０２が最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２に初期化されるときに生成される。同様に、テーブルＩＩＩのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ値は、モデルシステム１０２が最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３に初期化されるときに生成される。

プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺｌｏａｄＱおよび最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１の各値に対して、テーブルＩ内の行を求めてＲｅ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、テーブルＩ内の列を求めてＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値に基づいて最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを求める。同様に、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺｌｏａｄＱおよび最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２の各値に対して、テーブルＩＩ内の行を求めてＲｅ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、テーブルＩＩ内の列を求めてＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値に基づいて最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを求める。また、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺｌｏａｄＱおよび最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３の各値に対して、テーブルＩＩＩ内の行を求めてＲｅ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、テーブルＩＩＩ内の列を求めてＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値に基づいて最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを求める。

本明細書では、様々な実施形態において、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＲＦｏｐｔｉｍｕｍの表現は同じ意味で用いられる。また、本明細書では、それらの実施形態において、ＺｌｏａｄＱおよびＺｌｏａｄの表現は同じ意味で用いられる。同様に、本明細書では、それらの実施形態において、ＣｏｐｔｉｍｕｍおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱの表現は同じ意味で用いられる。

いくつかの実施形態では、ルックアップテーブルＩ、ＩＩ、およびＩＩＩは、多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）を生成するため、プロセッサ１３４によって近似される（Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３は関数）。例えば、テーブルＩからＩＩＩにおけるＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ値、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値、ならびにＣｏｐｔｉｍｕｍＱ値への最適値は、多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）を生成するためにプロセッサ１３４によって生成される。ルックアップテーブルＩからＩＩおよび多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）は、記憶装置１３７に保存される。

図８Ｃは、多項式（２）の実施形態も示している。テーブル８２０および多項式（２）のそれぞれは、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ、および最適無線周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍの間の関係の例である。いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、テーブル８２０の代わりにまたはテーブル８２０に加えて、多項式（２）を生成する。ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍは、合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ、Ｚｌｏａｄ値の実数部、およびＺｌｏａｄ値の虚数部の関数であり、その関数は、グラフ８００（図８Ａ）の値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍに当てはめて決定される。多項式（２）で表される関数は、プロセッサ１３４によって当てはめられる。

図９は、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである最適値ＣｏｐｔｉｍｕｍおよびＲＦｏｐｔｉｍｕｍの生成を表すモデルシステム１０２の実施形態のブロック図である。入力１４２におけるモデルシステム１０２に対する電圧反射係数Гは、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄ、最適容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（可変コンデンサ位置など）、およびＲＦ周波数最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍに依存する。負荷インピーダンスＺｌｏａｄＱの各値に対しては、プロセッサ１３４によって決定される、モデルシステム１０２の入力１４２においてГ＝０をもたらす最適容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱとＲＦ周波数最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱとの単一の組み合わせがある。例えば、プロセッサ１３４は、モデルシステム１０２の出力１４４において負荷インピーダンス値ＺｌｏａｄＱを適用し、さらに、モデルシステム１０２を介して値ＺｌｏａｄＱを逆方向に伝播して、モデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよび最適容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを決定する。最適容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＲＦ周波数最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱは、本明細書では調整値と称されることもある。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２８における電圧反射係数Гがゼロ（入力１２８における５０＋０ｊΩのインピーダンスと同等（ｊは複素数））になるように、調整値を用いて、インピーダンス整合ネットワーク１０６の出力１４０における負荷インピーダンスを調整する。プロセッサ１３４は、調整値を求めるために、モデルシステム１０２を用いてルックアップテーブルまたは多項式関数を事前に算出する、または生成する。以下は、ルックアップテーブルの例である。

プラズマ処理時に、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺｌｏａｄの各値に対して、テーブルＩＶ内の行を求めてＲｅ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、テーブルＩＶ内の列を求めてＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値に基づいて最適容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ（例えば、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１３、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１４、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１５、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２３、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２４、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２５、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３３、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３４、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ３５、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ４１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ４２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ４３、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ４４、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ４５、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ５１、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ５２、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ５３、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ５４、またはＣｏｐｔｉｍｕｍ５５）を求める。同様に、プラズマ処理時に、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺｌｏａｄの各値に対して、テーブルＶ内の行を求めてＲｅ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、テーブルＶ内の列を求めてＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値を求め、Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値に基づいてＲＦ周波数最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ（例えば、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１３、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１４、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１５、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２３、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２４、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２５、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３３、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３４、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ３５、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ４１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ４２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ４３、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ４４、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ４５、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ５１、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ５２、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ５３、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ５４、またはＲＦｏｐｔｉｍｕｍ５５）を求める。テーブルＩＶの各ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ値およびテーブルＶの各ＲＦ最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱに対する、整合ネットワークモデル１０２の入力１４２における電圧反射係数は、ゼロである。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、多項式関数を生成することによってルックアップテーブルＩおよびＩＩを近似する。
Ｃｏｐｔｉｍｕｍ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ１（ＲＥ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ））．．．式（３）
ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ２（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ））．．．式（４）
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ１はＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の関数であり、Ｆｕｎｃｔｉｏｎ２はＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の関数である。例えば、テーブルＩＶのＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値ならびにＣｏｐｔｉｍｕｍ値の最適値は、式（３）を生成するためにプロセッサ１３４によって生成される。別の例として、テーブルＶのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ値ならびにＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値の最適値は、式（４）を生成するためにプロセッサ１３４によって生成される。ルックアップテーブルＩＶおよびＶならびに式（３）および（４）は、記憶装置１３７に保存される。

図１０は、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄに基づく最適値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍおよびＣｏｐｔｉｍｕｍの適用を表すプラズマシステム１０００の実施形態のブロック図である。プラズマシステム１０００は、ｙＭＨｚＲＦ発生器を備える。いくつかの実施形態では、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、４００ｋＨｚＲＦ発生器、２ＭＨｚＲＦ発生器、２７ＭＨｚＲＦ発生器、または６０ＭＨｚＲＦ発生器である。プラズマチャンバ１０８におけるウエハＷの処理時に、センサ１２４は、ｙＭＨｚＲＦ発生器の出力１２６における電圧反射係数Гｍｉの量を測定する。プロセッサ１３４は、ネットワークケーブル１３６を介して電圧反射係数Гｍｉを受信し、式（１）を適用して電圧反射係数Гｍｉをインピーダンス値Ｚｍｉに変換する。

プロセッサ１３４は、入力１４２においてインピーダンス値Ｚｍｉを適用し、モデルシステム１０２を介してインピーダンス値Ｚｍｉを順方向に伝播して、値Ｚｍｉ（Ｐ１）ｎ（図１）から負荷インピーダンス値ＺＬ（Ｐ１）ｎを生成するのと同様の方法で、出力１４４において負荷インピーダンス値ＺＬｏａｄＱを生成する。プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡ（例えば、テーブルＩ、またはテーブルＩＩ、またはテーブルＩＩＩ、またはテーブルＩＶおよびＶ、またはテーブル８２０）にアクセスし、値ＺｌｏａｄＱに対応する値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱおよび値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱをテーブルＡから決定する。例えば、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスがＺｌｏａｄ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡにアクセスし、値Ｚｌｏａｄ１に対応する値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１および値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１をテーブルＡから決定する。別の例として、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスがＺｌｏａｄ２になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡにアクセスし、値Ｚｌｏａｄ２に対応する値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２および値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２をテーブルＡから決定する。また別の例として、インピーダンス整合ネットワーク１４０およびモデルシステム１０２の容量がＣｏｐｔｉｍｕｍ１に設定され、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスの抵抗がＲ１になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがＸ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＩから決定する。別の例として、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスの抵抗がＲ１になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがＸ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＩＶから決定する。また、この例において、プロセッサ１３４は、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＶから決定する。

別の例として、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値ＺｌｏａｄＱに適用して値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを算出し、多項式（２）を値ＺｌｏａｄＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱに適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを決定する。例えば、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値Ｚｌｏａｄ１に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を算出し、多項式（２）を値Ｚｌｏａｄ１およびＣｏｐｔｉｍｕｍ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。別の例として、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値Ｚｌｏａｄ２に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２を算出し、多項式（２）を値Ｚｌｏａｄ２およびＣｏｐｔｉｍｕｍ２に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２を決定する。また別の例として、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）にアクセスし、多項式を値Ｒ１、Ｘ１、およびＣｏｐｔｉｍｕｍ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１１を生成する。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１４０およびモデルシステム１０２の容量は、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に設定される。別の例として、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から式（３）にアクセスし、式（３）を値Ｒ１およびＸ１に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。また、この例では、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から式（４）にアクセスし、式（４）を値Ｒ１およびＸ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。別の例として、プロセッサ１３４は、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号が複数状態信号であるかどうかを決定する。例えば、ＲＦ信号が２つの状態Ｓ１およびＳ２を有すべきことは、プロセッサ１３４に提供されるレシピに規定される。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１４０およびモデルシステム１０２の容量は、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に設定される。プロセッサ１３４は、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の状態Ｓ１の電圧反射係数多項式Г１とＲＦ信号の状態Ｓ２の電圧反射係数多項式Г２との組み合わせを最小化するため、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に関して、最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱがｙＭＨｚＲＦ発生器に提供されるべきことを予め決定しておく。

プロセッサ１３４は、レシピに値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱが含まれるようにレシピを修正し、ネットワークケーブル１３８を介してレシピをｙＭＨｚＲＦ発生器に送信する。値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを受信すると、ｙＭＨｚＲＦ発生器のＤＳＰは、ＲＦ電源１２２を制御して周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを有するＲＦ信号、または周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱの所定の範囲内のＲＦ信号を生成する。周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを有するＲＦ信号、または周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱの所定の範囲内のＲＦ信号が生成されたことを示す信号を受信すると、ＲＦ電源１２２は、ＲＦ信号を生成し、ＲＦケーブル１３０を介してＲＦ信号をインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２８に送信する。

また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の合成可変容量が変更されるいくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを表す信号をドライブアセンブリ１１２のドライバに送信して１つ以上の電流信号を生成する。例えば、テーブルＩ、ＩＩ、ＩＩＩ、または多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）が適用されるときは、インピーダンス整合ネットワーク１０６およびモデルシステム１０２は、そこからＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱが決定される値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱに設定され、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを達成する必要はない。この例では、値ＺｌｏａｄＱは、モデルシステム１０２が最適値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを有するように初期化されるときに決定される。別の例として、テーブルＩＶおよびＶ、または式（３）および（４）が適用されるときは、インピーダンス整合ネットワーク１０６およびモデルシステム１０２は、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱに設定され、別の合成可変容量値に設定される。その他の合成可変容量は、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを達成するように調整される。

１つ以上の電流信号は、容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱに基づいてドライバによって生成され、ドライブアセンブリ１１２の対応する１つ以上のモータの対応する１つ以上のステータに送信される。対応する１つ以上のステータと電界接触するドライブアセンブリ１１２の１つ以上のロータは、接続機構１１４を動かすように回転して、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の合成可変容量をＣｏｐｔｉｍｕｍＱに変更する。合成可変容量ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを有するインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路は、入力１２８およびＲＦケーブル１３０を介して出力１２６から無線周波数値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを有するＲＦ信号を受信し、インピーダンス整合ネットワーク１０６に接続された負荷のインピーダンスをインピーダンス整合ネットワーク１０６に接続された電源のインピーダンスに一致させて修正信号を生成する。電源の例には、ｙＭＨｚＲＦ発生器およびＲＦケーブル１３０が含まれる。修正信号は、ＲＦ伝送線路１３２を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の出力１４０からチャック１１８に提供される。修正信号が１つ以上の処理ガスと共にチャック１１８に提供されるときは、ウエハＷの処理のために、プラズマは、生成されるまたはチャック１１８と上部電極１１６との間の空間に維持される。

テーブルＡ（例えば、テーブルＩ、テーブルＩＩ、テーブルＩＩＩ、テーブルＩＶおよびＶ、もしくはテーブル８２０）または多項式Ａ（例えば、多項式（２）、多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）、もしくは式（３）および（４））を用いて値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱを生成することで、ウエハＷの処理のためのプラズマシステム１０００の動作速度が増す。例えば、センサ１２４による電圧反射係数Гｍｉの測定後に値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱを決定するために、モデルシステム１０２を用いる必要はない。むしろ、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱは、テーブルＡに予め保存される、および／または、多項式Ａは、センサ１２４による電圧反射係数Гｍｉの測定前に生成される。電圧反射係数Гｍｉがセンサ１２４に測定されると、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱは、プロセッサ１３４によってテーブルＡからアクセスされる、および／または多項式Ａを適用することでプロセッサ１３４によって算出される。電圧反射係数Гｍｉの測定後に値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱの算出のためにモデルシステム１０２を使用しないことで、ウエハＷの処理時に時間が節約される。また、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱをプラズマシステム１０００に適用することで、ｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電力が低減されてウエハＷの処理における効率が高まる。

いくつかの実施形態では、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱまたは値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱは、物理的にアクセス可能な空間の外にある。例えば、６０ＭＨｚＲＦ発生器の周波数同調範囲は、５７．００ＭＨｚから６３．００ＭＨｚであり、モデルシステム１０２から決定される値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１は、５７ＭＨｚより低く６３ＭＨｚより高い。かかる場合では、最適動作条件は、範囲外の解（例えば、ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ、ＣｏｐｔｉｍｕｍＱなど）までの縮尺距離の観点から最も近い制約空間の境界にある。縮尺距離の例は、縮尺距離＝［（コンデンサ位置）−（ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）］＾２＋ｋ＾２＊［（ＲＦ周波数）−（ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ）］＾２である（ｋは、入力装置を介してプロセッサ１３４に入力として提供される事前定義された値）。

様々な実施形態では、測定された電圧反射係数Гｍｉのそれぞれは、予め割り当てられた重みに従ってプロセッサ１３４に重み付けされる。プロセッサ１３４によって電圧反射係数Гｍｉに適用された重みは、プロセッサ１３４によって入力装置を介して入力として受信され、技術的知見および／または工程条件に基づいて決定される。負荷インピーダンスＺＬｏａｄＱを決定するために、電圧反射係数Гｍｉを適用する代わりに重み付けされた電圧反射係数ｗГｍｉがモデルシステム１０２に加えられる（各ｗは、予め割り当てられた重み）。

図１１は、ｙＭＨｚＲＦ発生器が６０ＭＨｚＲＦ発生器であるときの、入力１２８におけるインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力インピーダンスの変化を表すグラフ１１００の実施形態である。ガンマの実数部および虚数部は、入力インピーダンスから算出され、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されるＲＦ信号の影響で時間と共に変化することが示されている。グラフ１１００は、ｘ軸にガンマの実数部を、ｙ軸にガンマの虚数部を示す。ガンマの実数部および虚数部のパターンは、グラフ１１００に示されるように形成される。グラフ１１００に示されるように、パターンの全サイクルは、ｘＭＨｚＲＦ発生器の１周期または約２．５マイクロ秒である。いくつかの実施形態では、全サイクルは、２．５マイクロ秒以上または以下（例えば、２マイクロ秒、３マイクロ秒、２．５から４マイクロ秒の範囲、１から２．５マイクロ秒の範囲）である。

図１２は、ｙＭＨｚＲＦ発生器が６０ＭＨｚＲＦ発生器であるときの、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって供給される順方向電力の端数として表現される、ｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電圧のフーリエ変換を表すグラフ１２００の実施形態である。グラフ１２００は、電圧の二乗に対するｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数を示す。電圧の二乗は、ｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電力の基準である。いくつかの実施形態では、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の基本周波数における反射電力は、本明細書で説明されるシステムおよび方法によってフィルタにかけられる。グラフ１２００には、基本周波数におけるグラフ１１００のフーリエスペクトルの小さい反射電力ピークが表されている。また、６０ＭＨｚ±４００ｋＨｚなどの相互変調周波数における大きな反射電力ピークがある。本明細書で説明されるシステムおよび方法は、モデルシステム１０２を適用して様々な周波数（例えば、ｙＭＨｚ±ｘＭＨｚの相互変調周波数、６０ＭＨｚ±４００ｋＨｚの相互変調周波数、基本周波数など）のｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する電力を低減させる。本明細書で説明されるシステムおよび方法は、基本周波数だけでなくその他の周波数（ｙＭＨｚ±ｘＭＨｚの相互変調周波数など）の最小の全反射電力に対する最適合成可変容量および無線周波数値を求める。

いくつかの実施形態では、反射した電力を低減させるために、ｙＭＨｚＲＦ発生器のための順方向の反射波形データは、ｘＭＨｚＲＦ発生器の１周期内における変化を捉える速度で収集される。例えば、かかる収集は、少なくとも１ギガサンプル／秒の速度で、少なくとも２．５マイクロ秒で行われる。収集されたデータは、次にｘＭＨｚ周期の２．５マイクロ秒を２５の別々のインピーダンス測定値に分割するために、区分（例えば、０．１マイクロ秒ウィンドウ）ごとに分析される。図１１に表されるのは、０．０３マイクロ秒区画間の時間差によって波形の０．１マイクロ秒区画を分析した結果であり、そのため地点間でいくつかの重複がある。次に、ｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射する平均電力を得るために、ｘＭＨｚの１周期にわたって算出され、電力反射係数（例えば、｜Γ｜＾２）の平均値が算出される。合成可変容量およびＲＦ周波数は、モデルシステム１０２のプロセッサ１３４によって変更され、電力反射係数が２５のインピーダンス測定値のそれぞれに対してどう変化したかがプロセッサ１３４によって記憶装置１３７に記録される。その後、総合（例えば、平均）電力反射係数を最小化するインピーダンス整合ネットワーク１０６の合成可変容量のコンデンサ位置の値および／またはｙＭＨｚＲＦ発生器のＲＦ周波数がプロセッサ１３４によって決定される。様々な実施形態では、全算出時間は２．５マイクロ秒より長くなるが、おそらく数ミリ秒の時間規模の電力供給の改善が達成される。ｙＭＨｚＲＦ発生器は、モデルシステム１０２を用いてＲＦ周波数に調整されて、ｘＭＨｚのＲＦ周波数の周期において平均化される電力反射係数｜Γ｜＾２の最小平均値を達成する。ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の１周期には、合成可変容量およびＲＦ周波数の同じコンデンサ値が用いられる。

いくつかの実施形態では、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周波数は、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の単一ＲＦサイクル内で調整される。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号のＲＦサイクル（例えば、２．５マイクロ秒周期）は、例えば、０．５マイクロ秒の５区画ごとに分割される。各区画では異なるｙＭＨｚの発生器が適用され、異なる周波数のそれぞれは、モデルシステム１０２の合成可変容量の最適値のためにモデルシステム１０２を用いて決定された最適周波数である。別の例として、ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期の２．５マイクロ秒期間は、０．６２５マイクロ秒ごとの４つの区画に分割され、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の異なる周波数は、４つの区画のそれぞれにおいて決定される。周波数は、モデルシステム１０２から決定され、各区画において、ｙＭＨｚＲＦ発生器の出力１２６または入力１２８（図１）における反射電力係数を最小化する。また別の例として、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号のＲＦ周波数は、いくつかの単係数（正弦波、余弦波など）によってｘＭＨｚで変調される。ｙＭＨｚＲＦ発生器の出力１２６で得られた２５の初期測定値は、周波数変調の振幅および位相を算出してサイクル平均化された電力反射係数を低減させるために、プロセッサ１３４によって得られる。いくつかの実施形態では、ｙＭＨｚＲＦ発生器の周波数は、マイクロ秒、マイクロ秒未満、またはミリ秒の時間規模で調整される。

いくつかの実施形態では、ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は、複数の状態を有する。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器は、動作の状態Ｓ１およびＳ２を有し、ｙＭＨｚＲＦ発生器も同様である。状態Ｓ１においてＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力レベルは、状態Ｓ２においてＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力レベルより高い。例えば、状態Ｓ１においてＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の電力量のエンベロープは、状態Ｓ２におけるＲＦ信号の電力量のエンベロープより高い電力レベルを有する。

様々な実施形態では、ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号は連続している。例えば、ｘＭＨｚの発生器およびｙＭＨｚの発生器のそれぞれは、単一状態を有する。

いくつかの上述の実施形態では、ＲＦ信号はチャック１１８の下部電極に供給され、上部電極１１６は接地されることに注意されたい。様々な実施形態では、ＲＦ信号は上部電極１１６に適用され、チャック１１８の下部電極は接地される。

本明細書で述べる実施形態は、携帯型ハードウェア・ユニット、マイクロプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのまたはプログラム可能な家電、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータなどを含む様々なコンピュータシステム構成によって実行されてよい。本明細書で述べる実施形態は、コンピュータネットワークを通じてつながっている遠隔処理ハードウェア・ユニットによってタスクが実施される分散コンピューティング環境において実行されてもよい。

いくつかの実施形態では、制御装置はシステムの一部であって、上述の例の一部であってよい。システムには、処理ツール、チャンバ、処理プラットフォーム、および／または特定の処理部品（ウエハ台座、ガス流システムなど）を含む半導体処理装置が含まれる。システムは、半導体ウエハまたは基板の処理前、処理時、および処理後にその動作を制御するための電子装置に組み込まれている。電子装置は、システムの様々な部品または副部品を制御できる「制御装置」と称される。制御装置は、処理ガスの供給、温度設定（例えば、加熱および／または冷却）、圧力設定、真空設定、電力設定、ＲＦ発生器の設定、ＲＦ整合回路の設定、周波数設定、流量設定、流体供給設定、位置および動作の設定、ツール及び他の搬送ツールに対するウエハの搬出入、ならびに／またはシステムと接続もしくはインターフェースするロードロックを含む本明細書に開示される全ての処理を、処理条件および／またはシステムの種類に応じて制御するようにプログラムされる。

概して、様々な実施形態では、制御装置は、命令を受け取り、命令を発行し、動作を制御し、洗浄動作を可能にし、エンドポイント測定を可能にするなどの様々な集積回路、論理、メモリ、および／またはソフトウェアを有する電子装置として定義される。集積回路は、プログラム命令を格納するファームウェア形式のチップ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣとして定義されるチップ、ＰＬＤ、１つ以上のマイクロプロセッサ、もしくはプログラム命令（例えば、ソフトウェア）を実行するマイクロ制御装置を含む。プログラム命令は、様々な個別設定（又は、プログラムファイル）の形式で制御装置に伝達される命令であって、半導体ウエハ上でもしくは半導体ウエハ用に処理を実行するための動作パラメータを定義する。いくつかの実施形態では、動作パラメータは、１つ以上の層、材料、金属、酸化物、シリコン、二酸化シリコン、表面、回路、および／またはウエハダイの製作時における１つ以上の処理工程を実現するためにプロセスエンジニアによって定義されるレシピの一部である。

いくつかの実施形態では、制御装置は、システムと統合または結合された、そうでなければシステムにネットワーク接続された、もしくはこれらが組み合わされたコンピュータの一部である、またはそのコンピュータに結合される。例えば、制御装置は、「クラウド」内にある、または、ウエハ処理のリモートアクセスを可能にする全てもしくは一部のファブホストコンピュータシステムである。制御装置は、システムへのリモートアクセスを可能にして、製作動作の進捗状況を監視し、過去の製作動作の経歴を調査し、複数の製作動作から傾向または実施の基準を調査し、現在の処理のパラメータを変更し、現在の処理に続く処理工程を設定し、または新しい処理を開始する。

いくつかの例では、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）は、ローカルネットワークまたはインターネットを含むコンピュータネットワークを通じてプロセスレシピをシステムに提供する。リモートコンピュータには、次にリモートコンピュータからシステムに連通されるパラメータおよび／もしくは設定のエントリまたはプログラミングを可能にするユーザインターフェースが含まれる。いくつかの例では、制御装置は、ウエハ処理のための設定形式の命令を受け取る。設定は、ウエハに実施される処理の種類、および、制御装置が接続又は制御するツールの種類に特有であることを理解されたい。そのため、上述のように、制御装置は、例えば、互いにネットワーク接続されている１つ以上の離散制御装置を含み、本明細書で述べる工程を実行するなど共通の目的に向かって取り組むことにより配置される。かかる目的で配置された制御装置の例には、遠隔に（例えば、プラットフォームレベル又は遠隔コンピュータの一部として）位置し、組み合わせてチャンバ内の工程を制御する１つ以上の集積回路と連通するチャンバ上の１つ以上の集積回路が含まれる。

無制限には、様々な実施形態では、システムには、プラズマエッチングチャンバ、堆積チャンバ、スピンリンスチャンバ、金属めっきチャンバ、クリーンチャンバ、ベベルエッジエッチングチャンバ、物理気相堆積（ＰＶＤ）チャンバ、化学気相堆積（ＣＶＤ）チャンバ、原子層堆積（ＡＬＤ）チャンバ、原子層エッチング（ＡＬＥ）チャンバ、イオン注入チャンバ、トラックチャンバ、ならびに半導体ウエハの製作および／または製造において関連するまたは用いられるその他の半導体処理チャンバが含まれる。

上述の動作が平行平板型プラズマチャンバ（容量結合型プラズマチャンバなど）を参照に説明されても、いくつかの実施形態では、上述の動作は、その他の種類のプラズマチャンバ（誘導結合型プラズマ（ＩＣＰ）リアクタ、トランス結合型プラズマ（ＴＣＰ）リアクタ、導体ツール、誘電体ツール、電子サイクロトロン共鳴（ＥＣＲ）リアクタを含むプラズマチャンバなど）に当てはまることにさらに注意されたい。例えば、ｘＭＨｚＲＦ発生器、ｙＭＨｚＲＦ発生器、およびｚＭＨｚＲＦ発生器は、ＩＣＰプラズマチャンバ内のインダクタに結合される。インダクタの形状の例には、ソレノイド、ドーム状コイル、扁平状コイルなどが含まれる。

上述のように、ツールによって実施される工程動作に応じて、制御装置は、１つ以上の他のツール回路もしくはモジュール、他のツール部品、クラスタツール、他のツールインターフェース、隣接するツール、近接するツール、工場全体に設置されるツール、メインコンピュータ、別の制御装置、または半導体製造工場においてウエハ容器をツール位置および／もしくはロードポートに搬入出する材料搬送において用いられるツールと連通する。

上述の実施形態を考慮して、いくつかの実施形態では、コンピュータシステムに保存されたデータに関するコンピュータで実施される様々な動作が採用されることを理解されたい。これらのコンピュータで実施される動作は、物理量を操作するものである。

いくつかの実施形態も、これらの動作を実施するためのハードウェア・ユニットまたは装置に関する。装置は、特に専用コンピュータ向けに構成されている。コンピュータは、専用コンピュータとして定義されるときは、その他の処理、プログラムの実行、または、特定の目的の一部ではないものの特定の目的のために動作する能力があるルーチンを実施する。

いくつかの実施形態では、本明細書で述べる動作は、選択的に作動されたコンピュータによって実施される、コンピュータメモリに保存された１つ以上のコンピュータプログラムによって構成される、またはコンピュータネットワークを通じて獲得される。データは、コンピュータネットワークを通じて獲得されると、コンピュータネットワークのその他のコンピュータ（計算資源群など）によって処理されてよい。

本明細書で述べる１つ以上の実施形態は、非一時的コンピュータ可読媒体のコンピュータ可読コードとして製造されることもできる。非一時的コンピュータ可読媒体は、コンピュータシステムによってその後に読み取られるデータを保存するあらゆるデータ記憶ハードウェアユニット（記憶装置など）である。非一時的コンピュータ可読媒体の例には、ハードドライブ、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、コンパクトディスクＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、書き込み可能ＣＤ（ＣＤ−Ｒ）、書き換え可能ＣＤ（ＣＤ−ＲＷ）、磁気テープ、ならびにその他の光および非光データストレージハードウェアユニットが含まれる。いくつかの実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体には、コンピュータ可読コードが分散保存され実行されるように、ネットワーク結合コンピュータシステムを通じて配布されるコンピュータ可読有形媒体が含まれる。

上述されたいくつかの方法動作が特定の順序で提示されたが、様々な実施形態では、その他のハウスキーピング動作は、方法動作の間に実施される、もしくは、方法動作は、わずかに異なる時間で起こるように調整される、方法動作の様々な間隔での発生を可能にするシステムに分散される、または上述とは異なる順序で実施されることを理解されたい。

さらに、ある実施形態では、上述の全ての実施形態の１つ以上の特徴は、本開示で説明された様々な実施形態の範囲を逸脱することなく、その他の全ての実施形態の１つ以上の特徴と組み合わされる。

上述の実施形態が明確な理解のために多少詳しく説明されてきたが、一定の変更および修正が添付の特許請求の範囲内で実施されてよいことは明らかであろう。従って、本実施形態は、限定ではなく実例と見なされ、本明細書に述べる詳細に限定されるべきではないが、添付の特許請求の範囲内およびその同意義内で修正されてよい。

インピーダンス整合ネットワーク１０６には、互いに結合されている１つ以上の回路部品（例えば、１つ以上のインダクタ、１つ以上のコンデンサ、１つ以上の抵抗器、または２つ以上のこれらの組み合わせ）が含まれる。例えば、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、コンデンサと直列に結合されるインダクタを含む直列回路を備える。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、さらに、直列回路に接続されるシャント回路を備える。シャント回路は、インダクタと直列に接続されるコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、１つ以上のコンデンサを備え、１つ以上のコンデンサ（例えば、全ての可変コンデンサ）の対応する容量は可変であり、例えば、ドライブアセンブリを用いて変更される。インピーダンス整合ネットワーク１０６は、例えば、ドライブアセンブリ１１２を用いて変更されない、固定の容量を有する１つ以上のコンデンサを備える。インピーダンス整合ネットワーク１０６の１つ以上の可変コンデンサの合成可変容量は、値Ｃ１である。例えば、１つ以上の可変コンデンサの対応する対向に位置するプレートは、可変容量Ｃ１を設定するため固定位置になるように調整される。例えば、互いに平行に接続される２つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の合計である。別の例として、互いに直列に接続される２つ以上のコンデンサの合成容量は、それらのコンデンサの容量の逆数の合計の逆数である。インピーダンス整合ネットワーク１０６の例は、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。

いくつかの実施形態では、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の回路部品数より少ない回路素子を有する。例えば、整合ネットワークモデルは、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路を簡略化したものである。さらに例えると、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の可変コンデンサの可変容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の可変容量素子によって表される合成可変容量に合成され、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の固定コンデンサの固定容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の固定容量素子によって表される合成固定容量に合成され、および／または、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の固定インダクタのインダクタンスは、整合ネットワークモデルの１つ以上の誘導性素子によって表される合成インダクタンスに合成され、および／または、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の複数の抵抗器の抵抗は、整合ネットワークモデルの１つ以上の抵抗素子によって表される固定抵抗に合成される。さらに例えると、直列のコンデンサの容量は、複数の反転した容量を生成するため各容量を反転させることによって、反転した合成容量を生成するため反転した容量を合計することによって、および合成容量を生成するため反転した合成容量を反転することによって合成される。別の例として、直列に接続されるインダクタの複数のインダクタンスは、合成インダクタンスを生成するために加算され、直列の抵抗器の複数の抵抗は、合成抵抗を生成するために合成される。インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の全ての固定コンデンサの全ての固定容量は、整合ネットワークモデルの１つ以上の固定容量素子の合成固定容量に合成される。整合ネットワークモデルのその他の例は、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。インピーダンス整合ネットワークから整合ネットワークモデルを生成する方法も、出願番号１４／２４５，８０３の特許出願に記載されている。

様々な実施形態では、モデルシステム１０２は、整合ネットワークモデルとＲＦ伝送モデルとの組み合わせを含む。整合ネットワークモデルの入力は、入力１４２である。ＲＦ伝送モデルは、整合ネットワークモデルの出力に直列に接続され、出力１４４を有する。ＲＦ伝送モデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク１０６から派生されるのと同じ方法で、ＲＦ伝送線路１３２から派生される。例えば、ＲＦ伝送モデルは、ＲＦ伝送線路１３２のインダクタンス、容量、および／または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および／または抵抗を有する。別の例として、ＲＦ伝送モデルの容量は、ＲＦ伝送線路１３２の容量と一致し、ＲＦ伝送モデルのインダクタンスは、ＲＦ伝送線路１３２のインダクタンスと一致し、ＲＦ伝送モデルの抵抗は、ＲＦ伝送線路１３２の抵抗と一致する。

いくつかの実施形態では、モデルシステム１０２には、ＲＦケーブルモデル、整合ネットワークモデル、およびＲＦ伝送モデルの組み合わせが含まれる。ＲＦケーブルモデルの入力は、入力１４２である。ＲＦケーブルモデルの出力は、整合ネットワークモデルの入力に接続され、整合ネットワークモデルの出力は、ＲＦ伝送モデルの入力に接続される。ＲＦ伝送モデルは、出力１４４を有する。ＲＦケーブルモデルは、整合ネットワークモデルがインピーダンス整合ネットワーク１０６から派生されるのと同じ方法で、ＲＦケーブル１３０から派生される。例えば、ＲＦケーブルモデルは、ＲＦケーブル１３０のインダクタンス、容量、および／または抵抗から派生されるインダクタンス、容量、および／または抵抗を有する。別の例として、ＲＦケーブルモデルの容量は、ＲＦケーブル１３０の容量と一致し、ＲＦケーブルモデルのインダクタンスは、ＲＦケーブル１３０のインダクタンスと一致し、ＲＦケーブルモデルの抵抗は、ＲＦケーブル１３０の抵抗と一致する。

３つのＲＦ発生器（ｘＭＨｚ、ｙＭＨｚ、およびｚＭＨｚＲＦ発生器など）がプラズマシステム１００で用いられるときは、ｘＭＨｚＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２５に接続され、ｙＭＨｚＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の入力１２８に接続され、３つ目のＲＦ発生器はインピーダンス整合ネットワーク１０６の第３の入力に接続されることに注意されたい。出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐を介して入力１２５に接続され、出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路を介して入力１２８に接続される。出力１４０は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の第３の回路分岐を介して第３の入力に接続される。

インピーダンス整合ネットワーク１０６は、合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。例えば、プロセッサ１３４は、信号をドライブアセンブリ１１２のドライバに送信して１つ以上の電流信号を生成する。１つ以上の電流信号は、ドライバによって生成され、ドライブアセンブリ１１２の対応する１つ以上のモータの対応する１つ以上のステータに送信される。対応する１つ以上のステータと電場接触するドライブアセンブリ１１２の１つ以上のロータは、接続機構１１４を動かすように回転してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の合成可変容量をＣ１に変更する。合成可変容量Ｃ１を有するインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路は、無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するＲＦ信号を入力１２８およびＲＦケーブル１３０を介して出力１２６から受信する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ＲＦ信号をＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してｘＭＨｚＲＦ発生器の出力１２３から受信する。ＲＦ信号をｘＭＨｚのＲＦ生成器およびｙＭＨｚのＲＦ生成器から受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、ＲＦ信号である修正信号を生成するために、インピーダンス整合ネットワーク１０６に接続された負荷のインピーダンスをインピーダンス整合ネットワーク１０６に接続されたソースのインピーダンスと一致させる。負荷の例には、プラズマチャンバ１０８およびＲＦ伝送線路１３２が含まれる。ソースの例には、ＲＦケーブル１２７、ＲＦケーブル１３０、ｘＭＨｚＲＦ発生器、およびｙＭＨｚＲＦ発生器が含まれる。修正信号は、ＲＦ伝送線路１３２を介してインピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路の出力１４０からチャック１１８に提供される。修正信号が１つ以上の処理ガス（酸素含有ガス、フッ素含有ガスなど）と共にチャック１１８に提供されるときは、チャック１１８と上部電極１１６との間の空間でプラズマが生成される、または維持される。

インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）ｎは、プロセッサ１３４によってモデルシステム１０２の入力１４２に印加され、モデルシステム１０２の出力１４４において複数の負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）ｎを算出するために、モデルシステム１０２を介して順方向に伝播される。モデルシステム１０２は、合成可変容量Ｃ１および複数の無線周波数値ＲＦ１（Ｐ１）ｏを有するように、プロセッサ１３４によって初期化される。例えば、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）１は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を生成するために、モデルシステム１０２の１つ以上の回路素子を介してプロセッサ１３４によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム１０２は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）１および合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。モデルシステム１０２が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）１を生成するために、モデルシステム１０２の入力１４２で受信したインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）１、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量Ｃ１を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。別の例として、インピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）２は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を生成するために、モデルシステム１０２の１つ以上の回路素子を介してプロセッサ１３４によって順方向に伝播される。例えば、モデルシステム１０２は、無線周波ＲＦ１（Ｐ１）２および合成可変容量Ｃ１を有するように初期化される。モデルシステム１０２が、抵抗素子、誘導性素子、固定容量素子、および可変容量素子の直列の組み合わせを含むときは、プロセッサ１３４は、負荷インピーダンスＺＬ（Ｐ１）２を生成するために、モデルシステム１０２の入力１４２で受信したインピーダンスＺｍｉ（Ｐ１）２、抵抗素子における複素インピーダンス、誘導性素子における複素インピーダンス、可変容量Ｃ１を有する可変容量素子における複素インピーダンス、および固定容量素子における複素インピーダンスの方向和を算出する。

インピーダンス整合ネットワーク１０６の１つ以上の可変コンデンサの対応する１つ以上の容量がＣ１からＣｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に変更するように修正されるとき、１つ以上の可変コンデンサは、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号のＲＦ周波数の変化に対して十分に遅く移動することに注意されたい。プロセッサ１３４は、インピーダンス整合ネットワーク１０２の合成可変容量を値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に設定する代わりに、インピーダンス整合ネットワーク１０６の合成可変容量が値Ｃｓｔｅｐ１に設定されるようにドライブアセンブリ１１２を制御する。ｙＭＨｚＲＦ発生器が無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成する時間よりも、インピーダンス整合ネットワーク１０６が可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を達成する時間の方が長い（例えば、数秒程度）。例えば、ｙＭＨｚＲＦ発生器が無線周波ＲＦ１（Ｐ１）ｏから無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを達成するのに、数マイクロ秒程度要する。その結果、ｙＭＨｚＲＦ発生器の出力１２６における電圧反射係数Г（Ｐ１）ｎが最小となるように、値ＲＦ１（Ｐ１）ｏから無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを達成することと同時に、値Ｃ１から可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）を直接達成することは難しい。そのため、インピーダンス整合ネットワーク１０６の可変容量は、周期Ｐ（１＋ｍ）において可変容量Ｃｏｐｔｉｍｕｍ（Ｐ１）に向かう方向のステップ（例えば、Ｃｓｔｅｐ１）で調整される。

プロセッサ１３４は、さらに、ｙＭＨｚＲＦ発生器を制御して、周期Ｐ（１＋ｍ）に無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎで動作する。ｙＭＨｚＲＦ発生器は、無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎおよび可変容量Ｃｓｔｅｐ１に対して、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路に伝わる無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ｘＭＨｚＲＦ発生器の出力１２３からＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してＲＦ信号を受信する。ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器からＲＦ信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、下部電極１１８に提供される修正信号を生成する。値ＲＦ（Ｐ１）ｎが値ＲＦ（Ｐ１）ｏの代わりに用いられるときは、周期Ｐ１に比べて周期Ｐ（１＋ｍ）ではより少ない電力量がｙＭＨｚＲＦ発生器に向かって反射される。

ｙＭＨｚＲＦ発生器が周期Ｐ（１＋ｍ）で無線周波数値ＲＦ（Ｐ１）ｎを有するＲＦ信号を生成し、合成可変容量がＣｓｔｅｐ１のときに、センサ１２４は、出力１２６において複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを測定する。例として、４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）は、８つのサブ周期（例えばΔＴ１、ΔＴ２、ΔＴ３、ΔＴ４、ΔＴ５、ΔＴ６、ΔＴ７、ΔＴ８）に分割される。それらサブ周期のそれぞれは、Ｐ（１＋ｍ）／８に等しいまたは約０．ｖマイクロ秒などの短い時間間隔である。いくつかの実施形態では、４００ｋＨｚの周波数が３５０ｋＨｚと４５０ｋＨｚの間で変化するにつれて、それらサブ周期のそれぞれの継続期間は、プロセッサ１３４によってより長くまたはより短くなり、サブ周期の数は、プロセッサ１３４によって増加または減少する。４００ｋＨｚのＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ）の開始はプロセッサ１３４によって検出され、周期の開始はサブ周期ΔＴ１の開始を示し、さらなるΔＴ２からΔＴ８のそれぞれは順にサブ周期ΔＴ１に続く。６０ＭＨｚＲＦ発生器に関連する複数の電圧反射係数Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ）ｎの８つの測定が行われる（例えば、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））３、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））４、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））５、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））６、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））７、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））８）。いくつかの実施形態では、８つの測定は、周期Ｐ（１＋ｍ）において行われる。様々な実施形態では、８つの測定であるГｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））１、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））２、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））３、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））４、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））５、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））６、Гｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））７、およびГｍｉ（Ｐ（１＋ｍ））８は、４００ｋＨｚのＲＦ信号の複数の周期（周期Ｐ（１＋ｍ）、周期Ｐ（１＋ｍ＋１）、および周期Ｐ（１＋ｍ＋２）など）において行われる。８つの測定は例であり、いくつかの実施形態では、周期Ｐ（１＋ｍ）においてまたは複数周期にわたって電圧反射係数の測定が何度でも行われることに注意されたい。

ｘＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）において、インピーダンス整合ネットワーク１０６の合成可変容量がＣｓｔｅｐ２のときは、ｙＭＨｚＲＦ発生器は、無線高周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを有するＲＦ信号を生成する。無線高周波数値ＲＦ（Ｐ（１＋ｍ））ｎを有するＲＦ信号は、インピーダンス整合ネットワーク１０６の分岐回路に移動する。また、インピーダンス整合ネットワーク１０６の追加分岐は、ＲＦケーブル１２７および入力１２５を介してｘＭＨｚのＲＦ生成器の出力１２３からＲＦ信号を受信する。ｘＭＨｚＲＦ発生器およびｙＭＨｚＲＦ発生器からＲＦ信号を受信すると、インピーダンス整合ネットワーク１０６は、周期Ｐ（１＋ｍ＋ｑ）にウエハＷを処理するために下部電極１１８に提供される修正信号を生成する。

図７Ｃは、共にプロセッサ１３４によって生成されるテーブル７２０および多項式（１）の実施形態である。テーブル７２０には、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄと最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍとの対応が含まれる。例えば、プロセッサ１３４は、図７Ｂを参照に上述されたように、モデルシステム１０２を適用することによって、値ＺｌｏａｄＱに対してモデルシステム１０２の入力１４２における電圧反射係数Гがゼロである容量値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱが決定されることを決定する（Ｑはゼロより大きい整数）。値ＺｌｏａｄＱは値Ｚｌｏａｄの１つであり、値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱは値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの１つである。プロセッサ１３４は、記憶装置１３７にテーブル７２０を格納する。テーブル６２０は、負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄと容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍの関係の例である。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、テーブル７２０を作成する代わりに、またはテーブル６２０の作成に加えて、最適合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍと負荷インピーダンス値Ｚｌｏａｄとの関係である多項式（１）を生成する。合成可変容量値Ｃｏｐｔｉｍｕｍは、Ｚｌｏａｄの実数部およびＺｌｏａｄの虚数部の関数であり、その関数は、グラフ６００（図６Ａ）の値Ｃｏｐｔｉｍｕｍに当てはめることで決定される。多項式（１）で表される関数は、プロセッサ１３４によって当てはめられる。

いくつかの実施形態では、プロセッサ１３４は、多項式関数を生成することによってルックアップテーブルＩＶおよびＶを近似する。
Ｃｏｐｔｉｍｕｍ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ１（ＲＥ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ））．．．式（３）
ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ２（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ））．．．式（４）
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ１はＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の関数であり、Ｆｕｎｃｔｉｏｎ２はＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の関数である。例えば、テーブルＩＶのＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値ならびにＣｏｐｔｉｍｕｍ値の最適値は、式（３）を生成するためにプロセッサ１３４によって生成される。別の例として、テーブルＶのＲＦｏｐｔｉｍｕｍ値ならびにＲｅ（Ｚｌｏａｄ）およびＩｍ（Ｚｌｏａｄ）の値の最適値は、式（４）を生成するためにプロセッサ１３４によって生成される。ルックアップテーブルＩＶおよびＶならびに式（３）および（４）は、記憶装置１３７に保存される。

プロセッサ１３４は、入力１４２においてインピーダンス値Ｚｍｉを適用し、モデルシステム１０２を介してインピーダンス値Ｚｍｉを順方向に伝播して、値Ｚｍｉ（Ｐ１）ｎ（図１）から負荷インピーダンス値ＺＬ（Ｐ１）ｎを生成するのと同様の方法で、出力１４４において負荷インピーダンス値ＺＬｏａｄＱを生成する。プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡ（例えば、テーブルＩ、またはテーブルＩＩ、またはテーブルＩＩＩ、またはテーブルＩＶおよびＶ、またはテーブル８２０）にアクセスし、値ＺｌｏａｄＱに対応する値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱおよび値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱをテーブルＡから決定する。例えば、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスがＺｌｏａｄ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡにアクセスし、値Ｚｌｏａｄ１に対応する値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１および値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１をテーブルＡから決定する。別の例として、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスがＺｌｏａｄ２になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７からテーブルＡにアクセスし、値Ｚｌｏａｄ２に対応する値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２および値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２をテーブルＡから決定する。また別の例として、インピーダンス整合ネットワーク１０６およびモデルシステム１０２の容量がＣｏｐｔｉｍｕｍ１に設定され、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスの抵抗がＲ１になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがＸ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＩから決定する。別の例として、モデルシステム１０２の出力１４４における負荷インピーダンスの抵抗がＲ１になるように決定され、負荷インピーダンスのリアクタンスがＸ１になるように決定されるときは、プロセッサ１３４は、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＩＶから決定する。また、この例において、プロセッサ１３４は、値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１が値Ｒ１およびＸ１に対応することをテーブルＶから決定する。

別の例として、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値ＺｌｏａｄＱに適用して値ＣｏｐｔｉｍｕｍＱを算出し、多項式（２）を値ＺｌｏａｄＱおよびＣｏｐｔｉｍｕｍＱに適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱを決定する。例えば、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値Ｚｌｏａｄ１に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を算出し、多項式（２）を値Ｚｌｏａｄ１およびＣｏｐｔｉｍｕｍ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。別の例として、プロセッサ１３４は、多項式（１）を値Ｚｌｏａｄ２に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ２を算出し、多項式（２）を値Ｚｌｏａｄ２およびＣｏｐｔｉｍｕｍ２に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ２を決定する。また別の例として、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から多項式ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱ＝Ｆｕｎｃｔｉｏｎ３（Ｒｅ（Ｚｌｏａｄ），Ｉｍ（Ｚｌｏａｄ），ＣｏｐｔｉｍｕｍＱ）にアクセスし、多項式を値Ｒ１、Ｘ１、およびＣｏｐｔｉｍｕｍ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１１１を生成する。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１０６およびモデルシステム１０２の容量は、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に設定される。別の例として、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から式（３）にアクセスし、式（３）を値Ｒ１およびＸ１に適用して値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。また、この例では、プロセッサ１３４は、記憶装置１３７から式（４）にアクセスし、式（４）を値Ｒ１およびＸ１に適用して値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍ１を決定する。別の例として、プロセッサ１３４は、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号が複数状態信号であるかどうかを決定する。例えば、ＲＦ信号が２つの状態Ｓ１およびＳ２を有すべきことは、プロセッサ１３４に提供されるレシピに規定される。この例では、インピーダンス整合ネットワーク１０６およびモデルシステム１０２の容量は、Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に設定される。プロセッサ１３４は、ｙＭＨｚＲＦ発生器によって生成されたＲＦ信号の状態Ｓ１の電圧反射係数多項式Г１とＲＦ信号の状態Ｓ２の電圧反射係数多項式Г２との組み合わせを最小化するため、値Ｃｏｐｔｉｍｕｍ１に関して、最適ＲＦ値ＲＦｏｐｔｉｍｕｍＱがｙＭＨｚＲＦ発生器に提供されるべきことを予め決定しておく。

上述の実施形態が明確な理解のために多少詳しく説明されてきたが、一定の変更および修正が添付の特許請求の範囲内で実施されてよいことは明らかであろう。従って、本実施形態は、限定ではなく実例と見なされ、本明細書に述べる詳細に限定されるべきではないが、添付の特許請求の範囲内およびその同意義内で修正されてよい。
本発明は以下の適用例としても実現できる。
［適用例１］
低い無線周波（ＲＦ）発生器の周期における反射電力を低減させる方法であって、
第２のＲＦ発生器が第１の複数のパラメトリック値で動作し、インピーダンス整合ネットワークが第１の可変測定可能要素を有するときに、第１のＲＦ発生器の第１のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の出力と前記インピーダンス整合ネットワークの入力との間で検出された第１の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
前記第１のＲＦサイクルにおいて、前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するように１つ以上のモデルを初期化することであって、前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含むことと、
前記１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第１のＲＦサイクルにおいて、前記１つ以上のモデルを用いて前記第１の複数の測定入力パラメータ値から第１の複数の出力パラメータ値を算出することと、
前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第１の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記１つ以上のモデルの入力における前記第１のＲＦサイクルの反射係数は、前記第１の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクルに、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
を備える方法。
［適用例２］
適用例１に記載の方法であって、さらに、
前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数のパラメトリック値で動作するときに、前記第１のＲＦ発生器の前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検出された第２の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
前記第２のＲＦサイクル時に、前記インピーダンス整合ネットワークの前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するように初期化することと、
前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第２のＲＦサイクル時に、前記１つ以上のモデルを用いて前記第２の複数の測定入力パラメータ値から第２の複数の出力パラメータ値を算出することと、
前記第２の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第２の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記１つ以上のモデルの前記入力における前記第２のＲＦサイクルの前記反射係数は、前記第２の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
前記第１のＲＦ発生器の第３のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器が前記第２の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
を備える方法。
［適用例３］
適用例２に記載の方法であって、
前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに連続的である、方法。
［適用例４］
適用例２に記載の方法であって、
前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに続いて、前記第２のＲＦサイクルと前記第３のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、方法。
［適用例５］
適用例１に記載の方法であって、
前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに連続的である、方法。
［適用例６］
適用例１に記載の方法であって、
前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに続いて、前記第１のＲＦサイクルと前記第２のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、方法。
［適用例７］
適用例１に記載の方法であって、さらに、
前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、前記１つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出することを備える、方法。
［適用例８］
適用例１に記載の方法であって、さらに、
前記第１の複数の測定入力パラメータ値を重み付けすることを備える、方法。
［適用例９］
無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する反射電力を低減させるためのシステムであって、
出力を有する第１の無線周波（ＲＦ）発生器と、
出力を有する第２のＲＦ発生器と、
前記第１のＲＦ発生器の前記出力に接続される第１の入力を有し、前記第２のＲＦ発生器の前記出力に接続される第２の入力を有するインピーダンス整合ネットワークと、
ＲＦ伝送線路を介して前記インピーダンス整合ネットワークに接続されるプラズマチャンバと、
前記ＲＦ発生器に結合されるプロセッサであって、前記第２のＲＦ発生器が第１の複数のパラメトリック値で動作し、前記インピーダンス整合ネットワークが第１の可変測定可能要素を有するときに、前記第１のＲＦ発生器の第１のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記第２の入力との間で検知される第１の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成されているプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、前記第１のＲＦサイクル時に、１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含み、
前記プロセッサは、前記１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第１のＲＦサイクル時に、前記１つ以上のモデルを用いて前記第１の複数の測定入力パラメータ値から第１の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第１の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記１つ以上のモデルの入力における前記第１のＲＦサイクル時の反射係数は、前記第１の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
前記プロセッサは、前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
［適用例１０］
適用例９に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するときに、前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクル時に、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検知される第２の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成され、
前記プロセッサは、前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記インピーダンス整合ネットワークの前記１つ以上のモデルを前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、
前記プロセッサは、前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記１つ以上のモデルを用いて前記第２の複数の測定入力パラメータ値から第２の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
前記プロセッサは、前記第２の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第２の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記１つ以上のモデルの入力における前記第２のＲＦサイクル時の反射係数は、前記第２の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
前記プロセッサは、第１のＲＦ発生器の第３のＲＦサイクル時に、前記第２のＲＦ発生器を前記第２の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
［適用例１１］
適用例１０に記載のシステムであって、
前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに連続的である、システム。
［適用例１２］
適用例１０に記載のシステムであって、
前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに続いて、前記第２のＲＦサイクルと前記第３のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、システム。
［適用例１３］
適用例９に記載のシステムであって、
前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに連続的である、システム。
［適用例１４］
適用例９に記載のシステムであって、
前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに続いて、前記第１のＲＦサイクルと前記第２のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、システム。
［適用例１５］
適用例９に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、前記１つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出するように構成されている、システム。
［適用例１６］
適用例９に記載のシステムであって、
前記プロセッサは、前記第１の複数の測定入力パラメータ値を重み付けするように構成されている、システム。
［適用例１７］
無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
前記複数の負荷インピーダンス値を１つ以上のモデルに適用して、前記１つ以上のモデルの入力における反射係数がゼロである複数の最適可変容量値を生成することであって、前記１つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
前記複数の最適可変容量値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で第１の関係を生成することと、
前記負荷インピーダンス値および前記最適可変容量値を前記１つ以上のモデルに適用して、複数の最適ＲＦ値を決定することであって、前記１つ以上のモデルの前記入力における前記反射係数は、前記最適ＲＦ値のそれぞれに対して最小であることと、
前記負荷インピーダンス値、前記最適可変容量値、および前記最適ＲＦ値の間で第２の関係を生成することと、
プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の１つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記１つは、ＲＦ発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
前記第２の関係から、前記最適可変容量値の１つおよび前記最適ＲＦ値の１つを決定することと、
前記プラズマ処理時に前記最適ＲＦ値の前記１つで動作するように前記ＲＦ発生器を制御することと、
前記プラズマ処理時に前記最適可変容量値の前記１つを有するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することと、
を備える、方法。
［適用例１８］
適用例１８に記載の方法であって、
前記第１の関係はテーブルであり、前記第２の関係はテーブルである、方法。
［適用例１９］
適用例１９に記載の方法であって、
前記第１の関係は多項式であり、前記第２の関係は多項式である、方法。
［適用例２０］
適用例１９に記載の方法であって、
前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークをプラズマチャンバと接続するＲＦ伝送線路のモデル、および前記インピーダンス整合ネットワークを前記ＲＦ発生器に接続するＲＦケーブルのモデルを含む、方法。
［適用例２１］
無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
前記複数の負荷インピーダンス値を１つ以上のモデルに適用して、前記１つ以上のモデルの入力における変数が最適化される複数の最適パラメータ値を生成することであって、前記１つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
前記複数の最適パラメータ値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で関係を生成することと、
プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の１つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記１つは、ＲＦ発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
前記最適パラメータ値の１つを前記関係および前記負荷インピーダンス値の前記１つから決定することと、
前記プラズマ処理時に前記最適パラメータ値の前記１つで動作するように前記ＲＦ発生器を制御することと、
を備える、方法。
［適用例２２］
適用例２１に記載の方法であって、さらに、
前記プラズマ処理時に前記パラメータ値の別の１つで動作するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することを備える、方法。
［適用例２３］
適用例２１に記載の方法であって、
前記最適パラメータ値は、前記１つ以上のモデルが最適容量値を有するように最適化されるときに複数の無線周波最適値を含む、方法。
［適用例２４］
適用例２１に記載の方法であって、
前記最適パラメータ値は、複数の最適容量値および複数の最適無線周波数値を含む、方法。
［適用例２５］
適用例２１に記載の方法であって、
前記関係は、多項式である、方法。
［適用例２６］
適用例２１に記載の方法であって、
前記変数は、ゼロまたは最小値であるときに最適化される電圧反射係数である、方法。

Claims (26)

1. 低い無線周波（ＲＦ）発生器の周期における反射電力を低減させる方法であって、
   第２のＲＦ発生器が第１の複数のパラメトリック値で動作し、インピーダンス整合ネットワークが第１の可変測定可能要素を有するときに、第１のＲＦ発生器の第１のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の出力と前記インピーダンス整合ネットワークの入力との間で検出された第１の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
   前記第１のＲＦサイクルにおいて、前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するように１つ以上のモデルを初期化することであって、前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含むことと、
   前記１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第１のＲＦサイクルにおいて、前記１つ以上のモデルを用いて前記第１の複数の測定入力パラメータ値から第１の複数の出力パラメータ値を算出することと、
   前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第１の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記１つ以上のモデルの入力における前記第１のＲＦサイクルの反射係数は、前記第１の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
   前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクルに、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
   を備える方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数のパラメトリック値で動作するときに、前記第１のＲＦ発生器の前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検出された第２の複数の測定入力パラメータ値を受信することと、
   前記第２のＲＦサイクル時に、前記インピーダンス整合ネットワークの前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するように初期化することと、
   前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第２のＲＦサイクル時に、前記１つ以上のモデルを用いて前記第２の複数の測定入力パラメータ値から第２の複数の出力パラメータ値を算出することと、
   前記第２の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第２の複数の好ましいパラメトリック値を算出することであって、前記１つ以上のモデルの前記入力における前記第２のＲＦサイクルの前記反射係数は、前記第２の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であることと、
   前記第１のＲＦ発生器の第３のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器が前記第２の複数の好ましいパラメトリック値で動作するように制御することと、
   を備える方法。
3. 請求項２に記載の方法であって、
   前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに連続的である、方法。
4. 請求項２に記載の方法であって、
   前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに続いて、前記第２のＲＦサイクルと前記第３のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、方法。
5. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに連続的である、方法。
6. 請求項１に記載の方法であって、
   前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに続いて、前記第１のＲＦサイクルと前記第２のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、方法。
7. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、前記１つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出することを備える、方法。
8. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   前記第１の複数の測定入力パラメータ値を重み付けすることを備える、方法。
9. 無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する反射電力を低減させるためのシステムであって、
   出力を有する第１の無線周波（ＲＦ）発生器と、
   出力を有する第２のＲＦ発生器と、
   前記第１のＲＦ発生器の前記出力に接続される第１の入力を有し、前記第２のＲＦ発生器の前記出力に接続される第２の入力を有するインピーダンス整合ネットワークと、
   ＲＦ伝送線路を介して前記インピーダンス整合ネットワークに接続されるプラズマチャンバと、
   前記ＲＦ発生器に結合されるプロセッサであって、前記第２のＲＦ発生器が第１の複数のパラメトリック値で動作し、前記インピーダンス整合ネットワークが第１の可変測定可能要素を有するときに、前記第１のＲＦ発生器の第１のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記第２の入力との間で検知される第１の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成されているプロセッサと、を備え、
   前記プロセッサは、前記第１のＲＦサイクル時に、１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークのモデルを含み、
   前記プロセッサは、前記１つ以上のモデルが前記第１の可変測定可能要素および前記第１の複数のパラメトリック値を有するときに、前記第１のＲＦサイクル時に、前記１つ以上のモデルを用いて前記第１の複数の測定入力パラメータ値から第１の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
   前記プロセッサは、前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第１の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記１つ以上のモデルの入力における前記第１のＲＦサイクル時の反射係数は、前記第１の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
   前記プロセッサは、前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクルにおいて、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
10. 請求項９に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記第２のＲＦ発生器が前記第１の複数の好ましいパラメトリック値で動作するときに、前記第１のＲＦ発生器の第２のＲＦサイクル時に、前記第２のＲＦ発生器の前記出力と前記インピーダンス整合ネットワークの前記入力との間で検知される第２の複数の測定入力パラメータ値を受信するように構成され、
    前記プロセッサは、前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記インピーダンス整合ネットワークの前記１つ以上のモデルを前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するよう初期化するように構成され、
    前記プロセッサは、前記１つ以上のモデルが前記第１の複数の好ましいパラメトリック値を有するときに、前記第２のＲＦサイクルにおいて、前記１つ以上のモデルを用いて前記第２の複数の測定入力パラメータ値から第２の複数の出力パラメータ値を算出するように構成され、
    前記プロセッサは、前記第２の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、第２の複数の好ましいパラメトリック値を算出するように構成され、前記１つ以上のモデルの入力における前記第２のＲＦサイクル時の反射係数は、前記第２の複数の好ましいパラメトリック値のそれぞれに対して最小であり、
    前記プロセッサは、第１のＲＦ発生器の第３のＲＦサイクル時に、前記第２のＲＦ発生器を前記第２の複数の好ましいパラメトリック値で動作するよう制御するように構成されている、システム。
11. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに連続的である、システム。
12. 請求項１０に記載のシステムであって、
    前記第３のＲＦサイクルは、前記第２のＲＦサイクルに続いて、前記第２のＲＦサイクルと前記第３のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、システム。
13. 請求項９に記載のシステムであって、
    前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに連続的である、システム。
14. 請求項９に記載のシステムであって、
    前記第２のＲＦサイクルは、前記第１のＲＦサイクルに続いて、前記第１のＲＦサイクルと前記第２のＲＦサイクルとの間の１つ以上の中間ＲＦサイクルの後に起こる、システム。
15. 請求項９に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記第１の複数の出力パラメータ値および前記１つ以上のモデルを用いて、前記１つ以上のモデルの前記入力における重み付けされた反射係数が最小である最適可変容量値を算出するように構成されている、システム。
16. 請求項９に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、前記第１の複数の測定入力パラメータ値を重み付けするように構成されている、システム。
17. 無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
    それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
    前記複数の負荷インピーダンス値を１つ以上のモデルに適用して、前記１つ以上のモデルの入力における反射係数がゼロである複数の最適可変容量値を生成することであって、前記１つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
    前記複数の最適可変容量値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で第１の関係を生成することと、
    前記負荷インピーダンス値および前記最適可変容量値を前記１つ以上のモデルに適用して、複数の最適ＲＦ値を決定することであって、前記１つ以上のモデルの前記入力における前記反射係数は、前記最適ＲＦ値のそれぞれに対して最小であることと、
    前記負荷インピーダンス値、前記最適可変容量値、および前記最適ＲＦ値の間で第２の関係を生成することと、
    プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の１つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記１つは、ＲＦ発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
    前記第２の関係から、前記最適可変容量値の１つおよび前記最適ＲＦ値の１つを決定することと、
    前記プラズマ処理時に前記最適ＲＦ値の前記１つで動作するように前記ＲＦ発生器を制御することと、
    前記プラズマ処理時に前記最適可変容量値の前記１つを有するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することと、
    を備える、方法。
18. 請求項１８に記載の方法であって、
    前記第１の関係はテーブルであり、前記第２の関係はテーブルである、方法。
19. 請求項１９に記載の方法であって、
    前記第１の関係は多項式であり、前記第２の関係は多項式である、方法。
20. 請求項１９に記載の方法であって、
    前記１つ以上のモデルは、前記インピーダンス整合ネットワークをプラズマチャンバと接続するＲＦ伝送線路のモデル、および前記インピーダンス整合ネットワークを前記ＲＦ発生器に接続するＲＦケーブルのモデルを含む、方法。
21. 無線周波（ＲＦ）発生器に向かって反射する電力を低減させる方法であって、
    それぞれが異なる工程条件に関連付けられている複数の負荷インピーダンス値を受信することと、
    前記複数の負荷インピーダンス値を１つ以上のモデルに適用して、前記１つ以上のモデルの入力における変数が最適化される複数の最適パラメータ値を生成することであって、前記１つ以上のモデルは、インピーダンス整合ネットワークのコンピュータ生成モデルを含むことと、
    前記複数の最適パラメータ値と前記複数の負荷インピーダンス値との間で関係を生成することと、
    プラズマ処理時に前記負荷インピーダンス値の１つを算出することであって、前記負荷インピーダンス値の前記１つは、ＲＦ発生器の出力で測定されるパラメータから算出されることと、
    前記最適パラメータ値の１つを前記関係および前記負荷インピーダンス値の前記１つから決定することと、
    前記プラズマ処理時に前記最適パラメータ値の前記１つで動作するように前記ＲＦ発生器を制御することと、
    を備える、方法。
22. 請求項２１に記載の方法であって、さらに、
    前記プラズマ処理時に前記パラメータ値の別の１つで動作するように前記インピーダンス整合ネットワークを制御することを備える、方法。
23. 請求項２１に記載の方法であって、
    前記最適パラメータ値は、前記１つ以上のモデルが最適容量値を有するように最適化されるときに複数の無線周波最適値を含む、方法。
24. 請求項２１に記載の方法であって、
    前記最適パラメータ値は、複数の最適容量値および複数の最適無線周波数値を含む、方法。
25. 請求項２１に記載の方法であって、
    前記関係は、多項式である、方法。
26. 請求項２１に記載の方法であって、
    前記変数は、ゼロまたは最小値であるときに最適化される電圧反射係数である、方法。

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