JP6223540B2 - 仮想ｒｆセンサ - Google Patents

Description

本開示は、RF電力システムに関し、より詳しくはRF電力システムの仮想RFセンサに関する。

ここで提供される背景の記載は、開示の状況を一般的に示すことを目的とする。現在挙げられている発明者の仕事は、出願時に従来技術として適格ではないかもしれない記載の態様と同様に、この背景の項に記載されている範囲まで、本開示に対する従来技術として明示的にも黙示的にも認められない。

プラズマエッチングは、例に過ぎないが、半導体の製造において頻繁に用いられる。プラズマエッチングにおいて、イオンは、基板上の露出された表面にエッチングするために、電界によって加速される。電界は、RF電力システムの無線周波数(RF)生成器によって生成されたRF電力信号に従って生成される。RF生成器によって生成されたRF電力信号は、プラズマエッチングを効果的に実行するために、正確に制御される。プラズマは、薄膜の堆積のためにも用いられ得る。一例として、スパッタリング法は、堆積されるべき材料の標的を用いて、金属または絶縁体を堆積させることができる。堆積は、プラズマによって強化された化学気相成長を用いて、半導体材料、例えばアモルファスシリコンおよび窒化ケイ素のような誘電体のためにも好んで用いられ得る。いずれの場合にも、プラズマ電気パラメータは、最適なスループットおよびプロセスの再現性のために監視され、かつ制御されなければならない。

プラズマに配置されるRFセンサは、高価であるか、または負荷の非常に反応しやすい性質のため実現するのが実際的ではない可能性がある。プラズマチャンバの温度変動は、プラズマ負荷で正確なRFセンサを実現することを非常に困難にし得る。結局、プラズマの高いRFノイズ内容は、高速でプラズマRFパラメータのリアルタイム測定値を外部の制御または監視システムに送信することを非常に困難にし得る。

RF電力システムは、RF生成器、整合（matching）ネットワーク、および負荷、例えばプラズマチャンバを含み得る。RF電力信号は、負荷を駆動して、集積回路（IC）、ソーラーパネル、フラットパネルディスプレイ（FPD）、コンパクトディスク（CD）、および／またはデジタル多用途（またはビデオ）ディスク（DVD）を含むが、これらに限られない様々な部品（component）を製造するために用いられる。負荷は、プラズマチャンバを含むが、これに限られない、RF信号によって駆動される多くの素子（element）または装置のいずれかを含み得る。

RF電力信号は、整合ネットワークで受信される。整合ネットワークは、整合ネットワークの入力インピーダンスを、RF生成器と整合ネットワーク間の伝送線の特性インピーダンスに整合させる。このインピーダンス整合は、プラズマチャンバの方へ順方向に、整合ネットワークに加えられる電力（「順方向電力」）の量を最大にし、かつ整合ネットワークからRF生成器に戻される、反射される電力（「逆方向電力」）を最小にすることを助ける。インピーダンス整合は、また、整合ネットワークからプラズマチャンバに出力される順方向電力を最大にすることを助ける。

RF電力システムは、また、高速、リアルタイムな方法で負荷特性を推定するために配置された仮想センサを含み得る。例えば、仮想センサは、RF電力システムの既知の電気的特性間の数学的関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を決定することができる。

無線周波数(RF)生成システムは、RF電圧およびRF電流を受信するインピーダンス決定モジュールを含む。インピーダンス決定モジュールは、さらに、RF電圧およびRF電流に基づいてRF生成器のインピーダンスを決定する。RF生成システムは、また、RF生成器のインピーダンスに基づいて複数の電気的な値を決定する制御モジュールを含む。RF生成システムは、さらに、複数の電気的な値に基づいて複数の電気的素子（component）を選択的に調整する整合モジュールを含む。整合モジュールは、さらに、RF生成器のインピーダンスおよび複数の電気的素子に基づいて負荷のインピーダンスを整合させる。

あるいは、整合モジュールは、複数の固定値の電気的パラメータに基づいて負荷のインピーダンスを整合させることもできる。整合モジュールは、また、複数の電気的な値に基づいて2ポート伝達関数を決定する。あるいは、整合モジュールは、複数の固定値の電気的パラメータに対応するルックアップの予め定められた2ポート伝達関数を決定することもできる。RF生成システムは、また、RF生成器の電圧、RF生成器の電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数に基づいて、負荷電圧、負荷電流、および負荷インピーダンスを推定する仮想センサモジュールを含む。

他の特徴において、方法は、RF電圧およびRF電流を受信するステップを含む。方法は、さらに、RF電圧およびRF電流に基づいてRF生成器のインピーダンスを決定するステップを含む。方法は、また、RF生成器のインピーダンスに基づいて複数の電気的な値を決定するステップを含む。方法は、また、複数の電気的な値に基づいて複数の電気的素子を選択的に調整するステップと、RF生成器のインピーダンスおよび電気的素子に基づいて負荷のインピーダンスを整合させるステップとを含む。方法は、また、複数の電気的な値に基づいて2ポート伝達関数を決定するステップを含む。方法は、さらに、RF電圧、RF電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数に基づいて、負荷電圧、負荷電流、および負荷インピーダンスを推定するステップを含む。

本開示の適用性の更なる範囲は、以下に提供される詳細な説明から明らかになるであろう。詳細な説明および具体例が、説明の目的のみを意図していて、開示の範囲を限定することを意図しているのではないことは理解されるべきである。

本開示は、詳細な説明および添付図面からより十分に理解されるであろう。

本開示の原理による例示的な無線周波数(RF)プラズマチャンバシステムの機能ブロック図である。 本開示の原理による仮想RFセンサシステムの機能ブロック図である。 本開示の原理による負荷電圧および負荷電流の推定方法を図示しているフロー図である。 本開示の原理による整合ネットワーク回路の例である。

RF電力システムは、RF生成器、整合ネットワーク、および負荷、例えばプラズマチャンバを含み得る。RF電力信号は、集積回路（IC）、ソーラーパネル、フラットパネルディスプレイ（FPD）、コンパクトディスク（CD）、および／またはデジタル多用途（またはビデオ）ディスク（DVD）を含むが、これらに限られない様々な部品を製造するために負荷を駆動する目的で用いられる。負荷は、プラズマチャンバを含むが、これに限られない、RF信号によって駆動される多くの素子または装置のいずれかを含み得る。

RF電力信号は、整合ネットワークで受信される。整合ネットワークは、整合ネットワークの入力インピーダンスを、RF生成器と整合ネットワーク間の伝送線の特性インピーダンスに整合させる。このインピーダンス整合は、プラズマチャンバの方へ順方向に、整合ネットワークに加えられる電力（「順方向電力」）の量を最大にし、かつ整合ネットワークからRF生成器に反射されて戻される電力（「逆方向電力」）を最小にすることを助ける。インピーダンス整合は、また、整合ネットワークからプラズマチャンバに出力される順方向電力を最大にすることを助ける。

以下、図1を参照すると、例示的な無線周波数(RF)プラズマチャンバシステム100の例示的な実施の機能ブロック図が示されている。図1は、単一チャネルのRFプラズマチャンバシステムを図示しているが、本開示の原理は、1つ以上のチャネルを含むRF生成器システムにもあてはまる。

RF生成器モジュール102（例えば、RF生成器）は、交流（AC）入力電力を受信し、かつAC入力電力を用いて少なくとも1つのRF出力を生成する。例に過ぎないが、AC入力電力は、約480ACボルト（VAC）または他の適切な電圧の三相AC電力であってもよい。説明の目的でのみ、RF生成器モジュール102は、今後、1つのRF出力を生成するものとして説明される。しかしながら、RF生成器モジュール102は、より多数のRF出力を生成することができ、または単一のRF出力のみを生成することもできる。例に過ぎないが、RF生成器モジュール102は、1つ以上のプラズマチャンバ、例えばプラズマチャンバ106内で実施されるプラズマ電極につき1つのRF出力を生成することができる。

整合モジュール110は、RF出力を受信して、RF出力をプラズマチャンバ106に供給する前に、RF出力をインピーダンス整合させる。RF生成器モジュール102は、整合モジュール110を制御することができる。より詳しくは、RF生成器モジュール102は、整合モジュール110がインピーダンス整合を実行する範囲を制御することができる。整合モジュール110は、2ポート伝達関数(Mm)に基づいて、RF出力をインピーダンス整合させる。

例えば、整合モジュール110は、周波数に対する2ポートS-パラメータの配列（array）を得るために、2ポートベクトルネットワークアナライザを用いて、整合ネットワークの直接測定によって行列Mmを決定することができる。そして、S-パラメータは、産業界で既知の変換式を利用することによって、ABCD（チェーン行列）パラメータに変換され得る。他の例では、整合モジュール110は、構成成分（constituent component）の2ポート伝達関数を決定し、その後に成分の乗算を続けることによって、分析的に行列Mmを決定して、周波数に対する複合（composite）2ポートABCDパラメータ行列を決定することができる。

整合モジュール110は、RF出力を、それぞれ、プラズマチャンバ106内で実施されるプラズマ電極に加える。プラズマ電極へのRF出力の印加は、例えば、薄膜堆積システム、薄膜エッチングシステム、および他の適切なシステムで実行され得る。

RF生成器モジュール102は、出力制御モジュール140、ユーザインタフェースモジュール144、共通励起（common excitation; CEX）モジュール148、およびRF生成モジュール152を含み得る。RF生成器モジュール102は、また、センサモジュール156を含み得る。

出力制御モジュール140は、RF生成モジュール152によって生成されて、プラズマ電極に配電されるRF出力のための入力電力セットポイント（P Set）を受信する。入力電力セットポイント（setpoint）は、例えば、ユーザインタフェースモジュール144または他の適切なソースによって提供され得る。入力電力セットポイントの他の適切なソースは、例えば、ユニバーサルスタンダード（US）232接続を介して、イーサネット(登録商標)接続を介して、無線接続を介して、またはフロントパネルからの入力を介して提供される診断またはユーザ入力を含み得る。

センサモジュール156は、電圧および電流またはRF生成モジュール152によって生成されるRF出力の順方向および反射される電力を測定することができる。センサモジュール156は、電圧および電流を示している信号を、それぞれ、出力制御モジュール140に提供し得る。例に過ぎないが、センサモジュール156は、指向性カプラまたはVIプローブ、または他の適切なタイプのセンサを含み得る。他の実施態様では、センサモジュール156は、RF出力と共に、順方向および逆方向電力を表す信号を出力することができる。順方向電力は、RF生成器モジュール152を出る電力の量を指し得る。逆方向電力は、RF生成器モジュール152に反射されて戻される電力の量を指し得る。センサモジュール156の出力は、フィードバック信号と呼ばれ得る。フィードバック信号は、デジタル信号またはアナログ信号であり得る。

センサモジュール156からのフィードバック信号に基づいて、出力制御モジュール140は、RF出力のための順方向電力を決定することができる。出力制御モジュール140は、センサモジュール156によって出力されたフィードバック信号に基づいて、反射係数を決定することもできる。

出力制御モジュール140は、第1および第2の順方向電力および第1および第2の反射係数に基づいて、それぞれ、フィードバック方法を用いる第1および第2のRF出力の生成を制御する。より詳しくは、出力制御モジュール140は、RF生成モジュール152に、1つ以上のレール電圧セットポイントおよび／または1つ以上のドライバ制御信号を提供する。RF生成モジュール152は、レール電圧セットポイントに基づいて1つ以上のレール電圧（すなわち、RF生成モジュール152から出力され、電力増幅器に入力される電圧）を制御し、かつドライバ制御信号に基づいて電力増幅器の駆動を制御する。

いくつかの実施形態において、RF生成器モジュール102は、RF生成モジュール152によって生成される決定されたインピーダンスに基づいて、整合モジュール110を制御する。例えば、RF生成器モジュール102は、RF測定モジュール160を含み得る。RF測定モジュール160は、RF生成モジュール152によって生成されるインピーダンス（例えば、図1に示すZ1）を決定する。RF測定モジュール160は、センサモジュール156から測定された電圧および測定された電流を受信する。RF測定モジュール160は、測定された電流に対する測定された電圧の比に基づいて、RF生成モジュール152によって生成されるインピーダンスを決定する。

整合モジュール110は、インピーダンスZ1を整合させるために、システム100の複数の電気的な特性を制御する。整合モジュール110は、インピーダンスZ1を整合させるために、システム100の複数のキャパシタンス、インダクタンス、および抵抗値を制御し得る。このような方法で、整合モジュール110は、（図1に示した）Z1をZ2に整合させる。そして、整合モジュール110は、RF測定モジュール160に、（2ポート伝達関数Mmによって表される）調整された複数の電気的特性を伝達する。他の実施形態では、整合モジュール110は、複数の固定値の電気的素子に基づいて、インピーダンスZ1をインピーダンス整合させる。

RF測定モジュール160は、プラズマチャンバ106の複数の電気的特性、例えば、プラズマチャンバ106の負荷電圧および負荷電流を判定することもできる。プラズマチャンバ106は、プラズマチャンバセンサ164を含み得る。プラズマチャンバセンサ164は、プラズマチャンバ106の電圧および電流を測定することができる。プラズマチャンバセンサ164は、電圧および電流を示している信号を、それぞれ、RF測定モジュール160に提供することができる。例に過ぎないが、プラズマチャンバセンサ164は、指向性カプラまたはVIプローブ、または他の適切なタイプのセンサを含み得る。

他の実施形態では、RF測定モジュール160は、プラズマチャンバ106の負荷電圧および負荷電流を仮想的に検出する。例えば、RF測定モジュール160は、測定されたRF電圧、測定されたRF電流、計算された生成器のインピーダンスZ1、および2ポート整合ネットワーク伝達関数Mm間の数学的関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を推定する。

以下、図2を参照すると、仮想RFセンサシステム200の機能ブロック図が示されている。仮想RFセンサシステム200は、RF測定モジュール204、整合モジュール208、およびプラズマチャンバ212を含む。RF測定モジュール204は、インピーダンス判定モジュール216、仮想センサモジュール220、および制御モジュール224を含む。インピーダンス判定モジュール216は、RF生成器のインピーダンスを判定する。例えば、インピーダンス判定モジュール216は、センサモジュール156（図1）から、測定された電圧（V1）および測定された電流（I1）を受信する。

インピーダンス判定モジュール216は、I1に対するV1の比に基づいて、RF生成器のインピーダンスを計算する。いくつかの実施態様において、インピーダンス判定モジュール216は、指向性カプラからの順方向および反射された信号に基づいて、RF生成器のインピーダンスを判定することができる。他の実施態様では、インピーダンス判定モジュール216は、V-Iセンサからの電圧および電流信号に基づいて、RF生成器のインピーダンスを判定することができる。インピーダンス判定モジュール216は、RF生成器のインピーダンスのうちのどれがV1およびI1に相関するかを判定することによって、RF生成器のインピーダンスを判定する。そして、インピーダンス判定モジュール216は、制御モジュール224に、RF生成器のインピーダンス、V1、およびI1を伝達する。

制御モジュール224は、RF生成器のインピーダンスに基づいて整合モジュール208を制御する。制御モジュール224は、整合モジュール208に指示して、複数の電気的特性を調整することによって、RF生成器のインピーダンスを整合させる。複数の電気的特性は、キャパシタンス、インダクタンス、および抵抗値を含み得る。制御モジュール224は、行列Mmとして数学的に記述される2ポート伝達関数を受信することもできる。

整合モジュール208は、整合ネットワーク調整モジュール228を含む。整合ネットワーク調整モジュール228は、システム100内の複数の可変キャパシタ、複数の可変インダクタ、および複数の可変抵抗を制御する。制御モジュール224は、RF生成器のインピーダンスを整合させるインピーダンスを達成するのに必要なキャパシタンス値、およびインダクタンス値、および抵抗値を決定する。制御モジュール224は、仮想センサモジュール220および整合ネットワーク調整モジュール228に、キャパシタンス値、インダクタンス値、抵抗値、およびRFインピーダンスを伝達する。

整合ネットワーク調整モジュール228は、キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値を達成するために、複数の可変キャパシタ、複数の可変インダクタ、および複数の可変抵抗の各々を選択的に変化させる。このような方法で、整合ネットワーク調整モジュール228は、RF生成器のインピーダンスをインピーダンス整合させるために、システム100の電気的特性を調整する。

整合インピーダンスは複素数であり得る。例えば、図4の整合ネットワーク回路に示すように、プラズマ負荷インピーダンスが27.12MHzで約3-j1.95である時、RF生成器のインピーダンスは約50オームに整合される。ここで、jは整合インピーダンス値の複素部を表す。例えば、jは-1の平方根に等しい。整合ネットワーク調整モジュール228は、仮想センサモジュール220に、2ポート伝達関数行列M_mを伝達する。27.12MHzでの対応するABCDチェーンパラメータ行列Mmは以下の通りである。

仮想センサモジュール220は、RF生成器のインピーダンスおよび行列M_mによって表されるようなキャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値の各々に基づいて、プラズマチャンバ電圧（V2）およびプラズマチャンバ電流（I2）を推定するように構成されている。仮想センサモジュール220は、整合インピーダンス、V1、I1、行列M_m間の数学的関係に基づいて、V2、I2、およびZ2を推定する。

例えば、キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値の各々は、RF測定モジュール204とプラズマチャンバ212間の伝送線における区間（segment）を表し得る。伝送線の各区間は、ABCD行列としてモデル化され得る。ABCD行列は、RF測定モジュール204とプラズマチャンバ212間の電圧および電流の変換を表す2x2行列である。一実施態様において、キャパシタンス値はキャパシタンスABCD行列（MA）によって表され、インダクタンス値はインダクタンスABCD行列（MB）によって表され、かつ抵抗値は抵抗ABCD行列（MC）によって表され得る。例えば、インダクタンス値は、伝送線の区間のうちの1つを表し、以下のABCD行列M_Bを有する。

上記の例において、jは-1の平方根であり、fはヘルツ(Hz)でのシステム100の動作周波数であり、かつLはヘンリーでのインダクタンス値である。仮想センサモジュール220は、M_A、M_B、およびM_Cに基づいて全ABCD行列（M_total）を計算する。例えば、M_totalは、以下に示すようなM_A、M_B、およびM_Cの乗算の結果である。

仮想センサモジュール220は、以下で与えられる上記の式の数学的簡略化に基づいて、V2およびI2を判定する。

換言すれば、上記の式は、以下の2つの式によって与えられ得る。

一般に、上記の式の中の変数の各々は、実数部および虚数部を有する複素量である値を表す。実数部は大きさを表し、かつ虚数部は位相シフトを表す。仮想センサモジュール220は、V1、I1、およびM_totalの逆行列（inverse）に基づいてV2およびI2を推定する。仮想センサモジュール220は、以下の式に基づいてV2およびI2を推定する。

他の実施態様において、M_totalの逆行列は、ルックアップテーブルに格納された予め定められた値であってもよい。仮想センサモジュール220は、V1、I1、および予め定められたM_totalの逆行列に基づいて、V2およびI2を推定する。仮想センサモジュール220は、V2およびI2を推定するのに必要な時間の合計を減らすために、予め定められたM_totalの逆行列を用い得る。このような方法で、仮想センサモジュール220は、実時間動作、例えば、プラズマ電力制御、アーク検出、プラズマ発火分析、電力損失測定、および負荷特性の予測のために、推定されたV2およびI2を用いることができる。

以下、図3を参照すると、電圧および電流の推定方法300は、304から始まる。308で、方法300は、無線周波数(RF)生成器によって生成される電圧（V1）および電流（I1）を測定する。312で、方法300は、V1とI1の比に基づいてRF生成器のインピーダンス（Z1）を判定する。316で、方法300は、周波数に対する2ポートチェーン行列パラメータM_mを決定する。320で、方法300は、M_mの逆行列を決定する。324で、方法300は、I1、V1、Z1、およびM_mの逆行列間の数学的関係に基づいて、負荷電圧、負荷電流、および負荷インピーダンスを推定する。方法300は、328で終了する。

前述の説明は、性質上、単なる説明のためのものであり、決して開示、その応用、または用途を限定することを意図しているのではない。開示の広い教示は、様々な形態において実施され得る。従って、この開示は特定の例を含むが、開示の本当の範囲は、そのように限定されてはならない。なぜなら、他の変更態様は、図面、明細書および以下の請求項の検討に応じて明らかになるからである。明確にするため、同じ参照番号が、同様の要素を識別するために図面内で用いられる。ここで用いたような、句「A、B、およびCのうちの少なくとも1つ」は、非排他的論理和を用いる論理（AまたはBまたはC）を意味するものとして解釈されなければならない。方法内の1つ以上のステップが、本開示の原理を変えずに、異なる順序で（または並行して）実行され得ることは理解されるべきである。

ここで用いたような、用語「モジュール」は、特定用途向け集積回路（ASIC）、電子回路、組合せ論理回路、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（共有、専用、またはグループの）プロセッサ、記載された機能を提供する他の適切なハードウェア部品、または上記のいくつかまたは全ての組合せ、例えばシステムオンチップを意味するか、その一部であるか、または含み得る。用語「モジュール」は、プロセッサによって実行されるコードを格納する（共有、専用、またはグループの）メモリを含み得る。

上記で用いたような、用語「コード」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み得る。また、プログラム、ルーチン、機能、クラス、および／またはオブジェクトを意味し得る。上記で用いたような、用語「共有」は、複数のモジュールからのいくつかまたは全てのコードが、単一の（共有された）プロセッサを用いて実行され得ることを意味する。加えて、複数のモジュールからのいくつかまたは全てのコードは、単一の（共有された）メモリによって格納され得る。上記で用いたような、用語「グループ」は、単一のモジュールからのいくつかまたは全てのコードが、一群のプロセッサを用いて実行され得ることを意味する。加えて、単一のモジュールからのいくつかまたは全てのコードは、一群のメモリを用いて格納され得る。

ここに記載された装置および方法は、1つ以上のプロセッサによって実行される1つ以上のコンピュータプログラムによって実施され得る。コンピュータプログラムは、非一時的な有形のコンピュータ可読媒体に格納されるプロセッサ実行可能命令を含む。コンピュータプログラムは、格納されたデータを含み得る。非一時的な有形のコンピュータ可読媒体の非限定的な例は、不揮発性メモリ、磁気記憶装置、および光記憶装置である。

100 無線周波数(RF)プラズマチャンバシステム
102 RF生成器モジュール
106 プラズマチャンバ
110 整合モジュール
140 出力制御モジュール
144 ユーザインタフェースモジュール
148 CEXモジュール
152 RF生成モジュール
156 センサモジュール
160 RF測定モジュール
164 プラズマチャンバセンサ
200 仮想RFセンサシステム
204 RF測定モジュール
208 整合モジュール
212 プラズマチャンバ
216 インピーダンス判定モジュール
220 仮想センサモジュール
224 制御モジュール
228 整合ネットワーク調整モジュール

Claims (20)

1. 無線周波数(RF)生成システムにおいて、
   RF電圧およびRF電流を受信し、かつ前記RF電圧およびRF電流に基づいてRF生成器のインピーダンスを判定するインピーダンス判定モジュールと、
   前記RF生成器のインピーダンスに基づいて複数の電気的な値を決定する制御モジュールと、
   前記RF生成器のインピーダンスおよび複数の電気的な値に基づいて負荷のインピーダンスを整合させ、かつ
   前記複数の電気的な値に基づいて2ポート伝達関数を決定する整合モジュールと、
   前記RF電圧、RF電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数に基づいて、負荷電圧、負荷電流、および負荷インピーダンスを推定する仮想センサモジュールとを備えていることを特徴とする無線周波数(RF)生成システム。
2. 前記RF生成器のインピーダンスは、予め定められた値であることを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
3. 前記整合モジュールは、複数の電気的な値に基づいて複数の電気的素子を選択的に調整し、前記複数の電気的素子は、キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値を含み、前記キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値は、ABCD行列によって表されることを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
4. 前記仮想センサモジュールは、RF電圧、RF電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数間の数学的関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を推定することを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
5. 前記複数の電気的素子は、複数のキャパシタ、複数のインダクタ、および複数の抵抗を含むことを特徴とする請求項３に記載のRF生成システム。
6. 前記RF電圧およびRF電流を測定するセンサモジュールを更に備えていることを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
7. 前記インピーダンス判定モジュールは、RF電流に対するRF電圧の比に基づいてRF生成器のインピーダンスを判定することを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
8. 前記仮想センサモジュールは、複数の電気的な値の各々に対するABCD行列を決定し、かつ前記複数の電気的な値の各々についてのABCD行列の各々に基づいて全ABCD行列を決定することを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
9. 前記仮想センサモジュールは、全ABCD行列の逆行列、RF電圧、およびRF電流間の関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を推定することを特徴とする請求項８に記載のRF生成システム。
10. 前記2ポート伝達関数は、予め定められた値であることを特徴とする請求項１に記載のRF生成システム。
11. 無線周波数(RF)生成方法において、
    RF電圧およびRF電流を受信するステップと、
    前記RF電圧およびRF電流に基づいてRF生成器のインピーダンスを判定するステップと、
    前記RF生成器のインピーダンスに基づいて複数の電気的な値を決定するステップと、
    前記複数の電気的な値に基づいて複数の電気的素子を選択的に調整するステップと、
    前記RF生成器のインピーダンスおよび電気的素子に基づいて負荷のインピーダンスを整合させるステップと、
    前記複数の電気的な値に基づいて2ポート伝達関数を決定するステップと、
    前記RF電圧、RF電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数に基づいて、負荷電圧、負荷電流、および負荷インピーダンスを推定するステップとを有していることを特徴とする無線周波数(RF)生成方法。
12. 前記RF生成器のインピーダンスは、予め定められた値であることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
13. 前記複数の電気的素子は、キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値を含み、前記キャパシタンス値、インダクタンス値、および抵抗値は、ABCD行列によって表されることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
14. 前記RF電圧、RF電流、RF生成器のインピーダンス、および2ポート伝達関数間の数学的関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を推定するステップを更に有していることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
15. 前記複数の電気的素子は、複数のキャパシタ、複数のインダクタ、および複数の抵抗を含むことを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
16. 前記RF電圧およびRF電流を測定するステップを更に有していることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
17. 前記RF電流に対するRF電圧の比に基づいて、RF生成器のインピーダンスを判定するステップを更に有していることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
18. 前記複数の電気的な値の各々に対するABCD行列を決定するステップと、前記複数の電気的な値の各々についてのABCD行列の各々に基づいて、全ABCD行列を決定するステップとを更に有していることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。
19. 前記全ABCD行列の逆行列、RF電圧、およびRF電流間の関係に基づいて、負荷電圧および負荷電流を推定するステップを更に有していることを特徴とする請求項１８に記載のRF生成方法。
20. 前記2ポート伝達関数は、予め定められた値であることを特徴とする請求項１１に記載のRF生成方法。

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