(57)【要約】  バルブの線形応答を制御するゲインコントローラを備えるバルブ制御システム。システムは、バルブの線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定する、ゲインコントローラに結合された線形化制御システムと、設定点値をフィルタリングする、線形化制御システムに結合された設定点フィルタと、を備える。線形化制御システムは、フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインからゲイン値を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
バルブの動作を制御するバルブ制御システムであって、
バルブの線形応答時間を制御するためにドライブ値をバルブアクチュエータに送信するゲインコントローラと、
前記バルブの前記線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定する、前記ゲインコントローラに結合された線形化制御システムと、
設定点値をフィルタリングする、前記線形化制御システムに結合された設定点フィルタと、を備え、
前記線形化制御システムは、前記フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインから前記ゲイン値を決定する、バルブ制御システム。
【請求項２】
前記設定点フィルタは、スルーレート制限フィルタを有する、請求項１に記載のバルブ制御システム。
【請求項３】
前記設定点フィルタは、ローパスフィルタを有する、請求項２に記載のバルブ制御システム。
【請求項４】
前記少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値は、流体圧力、流体タイプ、流速、および流体温度を有する群から選択される、請求項１に記載のバルブ制御システム。
【請求項５】
前記ゲイン値は、ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）によって定義され、Ｙは、コントローラドライブであり、ｆ’（ｇ（ｘ））は、アクチュエータゲインであり、ｇ’（ｘ）は、前記バルブモデルゲインである、請求項１に記載のバルブ制御システム。
【請求項６】
前記線形応答時間は、３００ｍｓよりも少なく、出力応答は、前記設定点値の９８％以内である、請求項１に記載のバルブ制御システム。
【請求項７】
前記ゲインは、アクチュエータドライブ値の変化および前記流体の流量の変化ｄＤｒｉｖｅ／ｄＦｌｏｗを決定することによって計算される、請求項１に記載のバルブ制御システム。
【請求項８】
バルブの動作を制御する方法であって、
ゲインコントローラにおいて、バルブの線形応答時間を制御するためにドライブ値をバルブアクチュエータに送信することと、
前記ゲインコントローラに結合された線形化制御システムにおいて、前記バルブの前記線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定することと、
前記線形化制御システムに結合された設定点フィルタにおいて、設定点値をフィルタリングすることと、を有し、
前記線形化制御システムは、前記フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインから前記ゲイン値を決定する、方法。
【請求項９】
前記設定点フィルタは、スルーレート制限フィルタを有する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記設定点フィルタは、ローパスフィルタを有する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記ゲイン値は、ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）によって定義され、
Ｙは、コントローラドライブであり、ｆ’（ｇ（ｘ））は、アクチュエータゲインであり、ｇ’（ｘ）は、前記バルブモデルゲインである、請求項８に記載の方法。
【請求項１２】
前記ゲインは、前記フィルタリングされた設定点値、前記少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、およびバルブ仕様から決定される、請求項８に記載の方法。
【請求項１３】
前記線形応答時間は、３００ｍｓよりも少なく、出力応答は、前記設定点値の９８％以内である、請求項８に記載の方法。
【請求項１４】
前記ゲイン値は、流体流量を示すフィードバック信号および前記ゲインコントローラの出力の逆数に等しい、請求項８に記載の方法。
【請求項１５】
バルブベースシステムのバルブ応答時間を制御する制御システムであって、
バルブの前記線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定する、前記バルブベースシステムのアクチュエータに結合されたフィードバック制御システムと、
設定点値をフィルタリングする、前記フィードバック制御システムに結合された設定点フィルタと、を備え、
前記フィードバック制御システムは、前記フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインから前記ゲイン値を決定する、制御システム。
【請求項１６】
前記設定点フィルタは、スルーレート制限フィルタを有する、請求項１５に記載の制御システム。
【請求項１７】
前記設定点フィルタは、ローパスフィルタを有する、請求項１６に記載の制御システム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値は、流体圧力、流体タイプおよび流体温度を有する群から選択される、請求項１５に記載の制御システム。
【請求項１９】
前記ゲイン値は、ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）によって定義され、
Ｙは、コントローラドライブであり、ｆ’（ｇ（ｘ））は、アクチュエータゲインであり、ｇ’（ｘ）は、前記バルブモデルゲインである、請求項１５に記載の制御システム。
【請求項２０】
前記ゲインは、流体流量を示すフィードバック信号およびゲインコントローラの出力の逆数に等しい、請求項１５に記載の制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願の相互参照］
本願は、「Mass Flow Controller, controller algorithm, and set point filter」と題する２０１８年８月２９日に出願された米国仮特許出願第１６／１１６，７８６号への優先権を主張する。その内容全体が全ての目的で引用することにより本明細書の一部をなす。
【０００２】
本開示は、包括的には、流路を通る流体の流量（flow）を制御するマスフローコントローラ（ＭＦＣ：Mass Flow Controllers：質量流量制御器）に関し、より詳細には、マスフローコントローラバルブの線形応答（linear response）を制御することによってマスフローコントローラのゲインを制御するＭＦＣ、コントローラアルゴリズムおよび設定点（set point）フィルタに関する。
【背景技術】
【０００３】
ＭＦＣは、所望の流速と、流体の測定された温度、圧力、および流速のリアルタイムフィードバック測定値と、に基づいて、流路を通る流体の流量を制御するデバイスである。このプロセスを制御するとともに所望の流速を維持するために、マスフローコントローラは、フィードバック測定値に従って所望の流速を達成するためにバルブの開閉を電気機械的に制御する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
現行では、利用可能なＭＦＣは、種々の非線形アーティファクトに起因したシステムへの雑音を導入することなく所望の流速をコンスタントかつ連続して維持するのに必要な有限レベルの制御を維持するのに必要な精巧性を欠いている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一実施形態では、バルブの動作を制御するバルブ制御システムが提供される。該バルブ制御システムは、バルブの線形応答時間を制御するためにドライブ（drive）値をバルブアクチュエータに送信するゲインコントローラと、バルブの線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定する、ゲインコントローラに結合された線形化制御システムと、を備える。該バルブ制御システムは、設定点値をフィルタリングする、線形化制御システムに結合された設定点フィルタも備え、線形化制御システムは、フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインからゲイン値を決定する。
【０００６】
さらに他の実施形態では、バルブの動作を制御する方法が提供される。該方法は、ゲインコントローラにおいて、バルブの線形応答時間を制御するためにドライブ値をバルブアクチュエータに送信することと、ゲインコントローラに結合された線形化制御システムにおいて、バルブの線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定することと、線形化制御システムに結合された設定点フィルタにおいて、設定点値をフィルタリングすることと、を有し、線形化制御システムは、フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインからゲイン値を決定する。
【０００７】
またさらに他の実施形態では、バルブベースシステムのバルブ応答時間を制御する制御システムが提供される。該制御システムは、バルブの線形応答時間を制御するためにゲイン値を決定する、バルブベースシステムのアクチュエータに結合されたフィードバック制御システムと、設定点値をフィルタリングする、ゲイン制御システムに結合された設定点フィルタと、を備え、線形化制御システムは、フィルタリングされた設定点値、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値、バルブモデルデータ、アクチュエータゲイン、およびバルブモデルゲインからゲイン値を決定する。
【０００８】
実施形態において、設定点フィルタは、スルーレート（slew-rate）制限フィルタおよびローパスフィルタを有し、少なくとも１つのリアルタイム流体パラメータ値は、流体圧力、流体タイプ、および流体温度を有する群から選択され、ゲイン値は、ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）によって定義され、ここで、Ｙは、コントローラドライブであり、ｆ’（ｇ（ｘ））は、アクチュエータゲインであり、ｇ’（ｘ）は、バルブモデルゲインであり、線形応答時間は、３００ｍｓよりも少なく、出力応答は、設定点値の９８％以内であり、ゲインは、流体流量を示すフィードバック信号およびゲインコントローラの出力の逆数（reciprocal）に等しい。
【０００９】
更なる実施形態、利点、および新規の特徴は、詳細な説明に記載される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】或る特定の例示の実施形態による、ＭＦＣのブロック図である。
【図２】或る特定の実施形態による、ＭＦＣの制御バルブの線形応答を制御するコントローラシステムの図である。
【図３Ａ】或る特定の例示の実施形態による、コントローラシステムのバルブおよび流体流量（fluid flow）モデル化アルゴリズムの図である。
【図３Ｂ】或る特定の例示の実施形態による、コントローラシステムの流体流量制御アルゴリズムの図である。
【図４Ａ】或る特定の例示の実施形態による、コントローラシステムのフィルタリングプロセスを通過した後の制御コマンドフィルタリングランプ（ramp）信号の図である。
【図４Ｂ】或る特定の例示の実施形態による、関連プロセス信号に関連するフィルタリングされた設定点値（set point value）の精密プロセス制御を実証する性能グラフである。
【図４Ｃ】異なるコントローラシステム設定に対する圧力ベースＭＦＣ応答時間対設定点値の性能グラフである。
【図５】或る特定の例示の実施形態による、コンピューティングマシンおよびシステムアプリケーションを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本開示の特徴および利点がより完全に理解されるように、ここで、添付の図とともに詳細な説明を参照する。添付の図において、異なる図における対応する数字は、対応する部分を指す。
【００１２】
本開示の様々な実施形態の作成および使用について以下詳細に考察するが、本開示は、多種多様の具体的な状況で具現することができる多くの適用可能な発明の概念を提供することが理解されるべきである。本明細書で考察する具体的な実施形態は、単に例示的なものであり、本開示の範囲を定めるものではない。明確にするために、本開示では、実際の実施態様の全ての特徴については記載しない場合がある。当然ながら、任意のこうした実際の実施形態の展開において、実施態様によって異なる、システム関連の制約およびビジネス関連の制約とのコンプライアンスなど、開発者の具体的な目標を達成するために、多くの実施態様に特有の判断を行わなければならない。さらに、こうした開発努力は、複雑かつ時間がかかる可能性があるが、本開示の利益を有する当業者には日常的な業務である、ということが理解されよう。
【００１３】
本明細書において提示されるＭＦＣおよび制御アルゴリズムは、多くの実用的な応用を有し、例えば、ＭＦＣおよび制御アルゴリズムは、半導体処理分野において使用される場合、顕著な利点を提供する。制御アルゴリズムは、例えば、制御範囲全体にわたる、かつ全ての動作条件下での高速、精密、および一貫した過渡応答特性を達成する制御アルゴリズムを実施することによって、従来のＭＦＣに優る利点を提供する。本明細書において提示される制御アルゴリズムは、流量制御アルゴリズム、流量モデル化アルゴリズム、およびバルブモデル化アルゴリズムを含み、これらのアルゴリズムは、共にＭＦＣのバルブ動作の精密な線形応答制御を提供することによってＭＦＣ動作を著しく改善することができる。さらに、設定点制御コマンド入力フィルタリングは、望ましくない非線形過渡応答を制御するために安定性および一貫性を追加することができる。
【００１４】
制御アルゴリズムは、ＭＦＣ内で完全に自己充足型（self-contained）とすることができる。このことの利点は、異なる流体タイプが構成されるにつれて、また、実際の温度、圧力、および流速が変化するにつれて、リアルタイムで流体特性をモデル化することができることである。このことの他の利点は、流量モデル化アルゴリズムによって提供される流体特性を使用して、所望の流速のために要求されるバルブ開放と、その流量を達成するのに必要とされるドライブ信号と、の間の関係を確立することができることである。本明細書において記載される流量制御アルゴリズムは、ＰＩＤコントローラの一形式であるＧＬＬ（ゲイン−リード−ラグ：Gain-Lead-Lag）コントローラとすることができ、これは、変数とシステムのプラントゲインを線形化するためのダイナミックゲイン入力（以降ＧＬＬゲインと称される）とを組み込み、このＧＬＬゲインは、フィードバック信号の、コントローラの出力に対する導関数（derivative）である。非リアルタイムＧＬＬゲイン計算を実行する代替方法は、オフラインの２次元テーブルおよび外部ソフトウェアを使用することである。この実装の望ましくない属性は、ＧＬＬゲインテーブル生成が実際の温度および圧力ではなく事前に定義された圧力範囲および温度に基づいており、２次元ゲインテーブルが大量の記憶領域を要求し、テーブルの生成に時間を要する可能性があるということである。
【００１５】
ＭＦＣファームウェア内に実装される流量モデル化アルゴリズムおよびバルブモデル化アルゴリズムは、顕著な利点を提供する。例えば、ＧＬＬゲイン計算は、各処理サイクルに対して実行することができる。テーブル生成の必要はない。バルブモデル化アルゴリズムは、リアルタイムで圧力、温度、および流速を処理することができ、したがって、異なる流体タイプの流量をより正確に管理することができる。ＧＬＬゲインは、本質的には、流量の所与の変化のために要求されるドライブ変化の量である。ＧＬＬゲインは、１／（ｄＦｌｏｗ／ｄＤｒｉｖｅ）またはシンプルにｄＤｒｉｖｅ／ｄＦｌｏｗと表すことができる。ＧＬＬゲインは、ｄＤｒｉｖｅ／ｄＦｌｏｗと表すことができるので、ドライブ対流量の関係を決定することができる。以下でより詳細に論述するように、バルブモデル化アルゴリズムを使用して、流量からリフトを決定することができ、また、逆にリフトから流量を決定することもできる。
【００１６】
さらに、圧力トランスデューサの高速応答時間に起因して、過渡流量制御応答時間をより厳格な許容誤差（tighter tolerance）に指定することが可能である。例えば、過渡流量応答時間を２００ｍｓ±１０ｍｓ以内に制御することができる。これは、従来のシステムに優る顕著な改善である。これは、流量コントローラコマンド入力に対して種々のフィルタリング関数を使用して達成することができる。コマンドフィルタリングの他の利点は、ＧＬＬコントローラが今やコマンド入力とプロセス変数との間の小さい誤差で制御する必要があるのみであり、そのため、ＧＬＬコントローラを、安定性を損なうことなくより高い応答性であるようにチューニングすることが可能であるということである。コマンドフィルタリングがなければ、コマンド入力のいかなる変化でもＧＬＬコントローラに大きく瞬時的な誤差が与えられる。さらに他の利点は、非常に少ない時間および労力で段階的な応答時間を容易に提供する手段を提供するということである。従来、より厳格な過渡応答時間許容誤差または一般的にはより高速な過渡応答時間が要求された場合、所望の結果を取得するために多数のチューニングパラメータを精緻化するために多大な時間および労力が通常要求された。コマンドフィルタリングがあれば、これは、大半の事例において単一の属性を調整することによって迅速かつ容易に達成することができる。
【００１７】
ここで図１を参照すると、或る特定の例示の実施形態による、全体的に１００として表記されるＭＦＣのブロック図が示されている。ＭＦＣ１００は、ステップ１０２と、マスフローメータ１０４と、バルブ１０８およびアクチュエータ１１０を収容するバルブアセンブリ１０６と、を備えることができ、これらの全ては、ステップ１０２上の流体流入口１１４と流体流出口１１６との間に取り付けられることができる。ＭＦＣ１００は、マスフローメータ１０４とバルブアセンブリ１０６との間で通信可能に結合されたバルブ制御システム１１８をさらに備えることができる。加えて、マスフローコントローラ１００は、上流位置および下流位置において流路に結合されるとともに、バルブ制御システム１１８に通信可能に結合された流入口圧力トランスデューサ１２０および流出口圧力トランスデューサ１２２を備えることができる。マスフローメータ１０４は、流体が通過して流れるバイパスチャネル１２４と、流体のうちのより少量の部分が通過して流れ、流速センサ１２６を有する他のチャネルと、を備えることができる。加えて、マスフローコントローラ１００は、サーマルマスフローセンサを使用して、温度および流速を測定することができるが、コリオリベースセンサおよび差圧センサを含む他のセンサタイプを使用することができる。コリオリベースセンサは、温度、流量プロファイル、密度、粘度、および均一性に関係なく質量流量を決定することが可能である。
【００１８】
実用時には、流体が圧力トランスデューサ１２０および１２２ならびに流速センサ１２６を通過して流れるにつれて、リアルタイム圧力データ、流速データ、および温度データは、バルブ制御システム１１８に提供されることができる。流体の流速は、感度を良くすることができ、流体タイプ、流入口および流出口圧力、温度、流速設定点値、ならびにバルブ動作特性を含む複数の動作条件は全て、流体流速に影響を与える、すなわち、所望の設定速度からの速度の偏差を引き起こす可能性がある。バルブ制御システム１１８は、バルブ１０８の動作を制御するために、流体タイプ、流入口および流出口圧力トランスデューサ読み取り値、流速設定点値、ならびにバルブ仕様に基づいて、バルブ１０８への、および流速への調整をもたらす誤り訂正ドライブ信号をバルブアクチュエータ１１０に提供することによって、リアルタイムでバルブ１０の動作を制御することができる。比例制御、積分制御、比例積分（ＰＩ：Proportional-Integral）制御、微分制御、比例微分（ＰＤ：Proportional-Derivative）制御、積分微分（ＩＤ：Integral-Derivative）制御、および比例積分微分（ＰＩＤ：Proportional-Integral-Derivative）制御などのフィードバック制御方法を使用して、マスフローコントローラにおいて流体の流量を制御することができる。
【００１９】
ここで図２を参照すると、或る特定の例示の実施形態による、全体的に２００として表記される、制御バルブ１７０の線形応答を制御するＭＦＣコントローラシステムが示されている。制御（コントローラ）システム２００は、ＭＦＣ１００のゲインをより正確に制御するために、流量モデル化アルゴリズム、バルブモデル化アルゴリズム、および流量制御アルゴリズムを含む制御アルゴリズムを実行する。コントローラシステム２００は、設定点（ＳＰ：Set Point）フィルタ２０２と、ゲイン−リード−ラグ（ＧＬＬ：Gain-Lead-Lag）コントローラ２０４と、流量制御およびモデル化システム２０６と、を備える。ＧＬＬコントローラ２０４は、バルブ１７０の応答を制御するために、ＳＰ値およびフィードバック（ＦＢ：FeedBack）信号、例えば、圧力もしくは温度またはその双方を受信する。流量制御およびモデル化システム２０６は、ＳＰコマンド、センサ入力データ、およびバルブ仕様に従って、その応答をさらに制御することによって、ＧＬＬコントローラ２０４のチューニングを補強する。処理に先立って設定点値をフィルタリングし、処理中にモデル化アルゴリズムを使用することによって、バルブ１７０の応答時間は、より厳格に制御することができ、広範な動作条件にわたってより一貫性があるものとすることができる。さらに、処理に先立って設定点値を適切にフィルタリングすることによって、バルブ応答時間に影響を与える非線形過渡アーティファクトは、除去されるかまたは大幅に低減されることができる。
【００２０】
ＳＰフィルタ２０２は、受信した設定点（ＳＰ）値をフィルタリングし、フィルタリングされた値をＧＬＬコントローラ２０４ならびにモデル化および流量制御システム（modeling and flow control system）２０６に送信する。ＳＰ値は、流体流速値とすることができる。ＳＰフィルタ２０２は、コマンド変化速度に対して急激で不連続な変化がないことを確実にするために、スルーレート（slew-rate）制限フィルタなどの構成可能なレート制限フィルタ、およびローパスフィルタを含むことができる。設定点を遅延させることによって、設定点データおよび測定値の処理がより正確になり、したがって、非線形過渡アーティファクトを大幅に低減させることができるか、または除去することができる。ＧＬＬコントローラ２０４は、バルブアクチュエータ２０８にドライブコマンドを提供することによって、バルブ１７０のリフトを制御するように機能する。モデル化および流量システム２０６は、入力／出力圧力値、温度値、流体タイプ値に対するＳＰ値およびリアルタイム測定値を受信する。モデル化および流量システム２０６は、バルブ仕様データにアクセスするとともにこれを処理することができ、決定された流体モデル化特性およびバルブ仕様データに基づいて、適切なゲインを決定し、それに応じてバルブ（値）１７０のリフトを制御することができる。
【００２１】
ここで図３Ａを参照すると、或る特定の例示の実施形態による、全体的に２５０として表記される、バルブおよび流体流量モデル化アルゴリズムが示されている。アルゴリズム２５０は、フィルタリングされたＳＰ値が読み取られるブロック２５２において開始される。ＳＰ値は、ユーザによって提供されるか、または、ＭＦＣの中へプログラミングし、使用事例に応じて周期的に調整することができる。ブロック２５４において、特定の値に対するドライブ値がスキャンされて、所与の圧力および温度における対応する流速値が決定される。ブロック２５６において、アルゴリズム２５０によって、利用可能なバルブ仕様を使用して、決定された流速は、予測リフト値に変換される。ブロック２５８において、流量の所与の変化に対するドライブとリフトとの間の関係、すなわち、ＧＬＬゲインが計算される。
【００２２】
フィルタリングされたＳＰ値の導入によって、非線形過渡効果（non-linear transient effects）を結果としてもたらすオーバーシュートは、除去または大幅に低減され、圧力、および任意選択で他の環境の読み取り値に従ったＧＬＬゲインのより正確な特定が可能になる。以下の表に示されるように、或る範囲のフィルタリングされた設定点値および一組の流体測定読み取り値に対するゲイン計算にわたって、オーバーシュートは、検出されなかった。
【００２３】
【表１】
2021535506.tif 000003
【００２４】
ＧＬＬゲインは、プラントゲインの逆数と定義することができる。プラントゲインは、流体流量を示すフィードバック制御信号の、ＧＬＬコントローラの出力、すなわち、ドライブに対する導関数と定義することができる。設定点値を適切にフィルタリングし、プラントゲインの逆数に等しいＧＬＬゲインを設定することによって、定ループゲイン（constant loop gain）を達成することができる。したがって、例えば、ガス、温度、流入口および流出口圧力ならびに流速などの動作条件の広範囲にわたって、一貫したバルブ応答時間が達成されることができる。
【００２５】
ＧＬＬゲインは、ｄＤｒｉｖｅ／ｄＦｌｏｗと表すことができ、すなわち、ドライブの変化は、流量の変化の関数であり、したがって、バルブの応答時間をより正確に制御するために、ドライブと流量との間の適切な関係を決定することができる。一般に、ｇ（ｘ）が流体流量（ＳＣＣＭ）の関数としてのバルブモデルからの予測リフトであり、ｆ（ｘ）がコントローラドライブ（フルスケールドライブのうちの一定割合）であり、Ｙが流量の関数としてのコントローラドライブである場合、Ｙ＝ｆ（ｇ（ｘ））である。ＧＬＬゲインは、ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）、すなわちｄＤｒｉｖｅ／ｄＦｌｏｗを使用して決定することができ、ここで、ｆ’（ｇ（ｘ））は、アクチュエータゲイン、すなわち、ｄＤｒｉｖｅ／ｄＬｉｆｔであり、ｇ’（ｘ）は、バルブモデルゲイン、すなわち、ｄＬｉｆｔ／ｄＤｒｉｖｅである。アクチュエータゲインｆ’（ｇ（ｘ））は、ドライブの、予測リフトに対する導関数である。バルブ特性評価プロセスは、ドライブ対予測リフト曲線を取得するのに使用することができる。ドライブ対予測リフトの導関数を計算して、アクチュエータゲイン曲線を生成することができる。曲線は、例えば、ｎ次多項式、区分線形関数（piecewise-linear function）、スプライン（脊椎）などの任意の形式における曲線をデバイスにおいて表すことができる。バルブモデルゲインｇ’（ｘ）は、予測リフトの、現在の動作条件の周辺の流量に対する導関数の有限差分法計算である。これでは、流量とコントローラ設定点との間の誤差が０に近づく。使用されるバルブモデルに応じて、関与する式を直接微分することが可能であり、閉形式導関数と表すことができる。いずれの実施態様でも、有限計算または閉形式は、等しく良好に機能することができる。
【００２６】
ここで図３Ｂを参照すると、或る特定の例示の実施形態による、全体的に３００として表記される、流体流量制御アルゴリズムが示されている。ＧＬＬゲインを決定するための以下で提供されるアルゴリズム方法が有効であるものの、ＧＬＬゲインを計算する他の方法を使用することができることが理解されるべきである。これは、ＧＬＬゲインを決定することができる単に１つの方法である。流体流量制御アルゴリズムは、流量の所与の変化に対するドライブ値とリフトとの間の関係を計算する。アルゴリズムは、或る流速に対するリフト対流速関係が、以下の式１を使用して決定されるブロック３０２から開始される。
［式１］
ｇ’（ｘ）＝（Ｙ２−Ｙ１）／（Ｘ２−Ｘ１）
ここで、Ｙ１、Ｙ２は、流速Ｘ１、Ｘ２の±１％、またはおよそ±１％に対応するリフト値である。Ｘ１およびＸ２、またはそれらの差は、設定点値および実際の流速測定値から取得された流速の変化を定義する。リフト値は、メモリに記憶されたバルブ仕様から索出することができる。ブロック３０４において、アルゴリズム３００は、以下の式２、
［式２］
ｆ’（ｇ（ｘ））＝Ａ＊ｌｉｆｔx3＋Ｂ＊ｌｉｆｔx2＋Ｃ＊ｌｉｆｔx＋Ｄ
およびホーナ法（Horner’s rule）を使用してリフトの関数としてアクチュエータゲインを決定する。導関数の係数は、メモリに記憶するとともに、メモリから索出することができる。ブロック３０６において、アルゴリズム３００は、以下の式３を使用してＧＬＬゲインを決定する。
［式３］
ｄＹ／ｄｘ＝ｆ’（ｇ（ｘ））ｇ’（ｘ）
その後、対応するドライブ信号値は、バルブアクチュエータ２０８を制御するためにＧＬＬコントローラ２０４に送信される。
【００２７】
ＧＬＬゲイン単位は、ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＤｒｉｖｅ／ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｌｏｗにおいて表すことができる。実際のＧＬＬゲイン計算の場合、使用される単位は、Ｄｒｉｖｅ（ボルト）／ＦＬｏｗ（ＳＣＣＭ：Standard Cubic Centimeters per Minute（毎分標準立方センチメートル））として表すことができる。そのような表現の理由は、特性評価後にデバイスのドライブフルスケールレンジを変化させるため、または、特性評価後にデバイスの構成済みフルスケールレンジを変化させるためということがあり得る。アルゴリズムは、ＧＬＬゲイン値が使用される前に、Ｄｒｉｖｅ（ボルト）／Ｆｌｏｗ（ＳＣＣＭ）からｆｒａｃｔｉｏｎａｌＤｒｉｖｅ／ｆｒａｃｔｉｏｎａｌＦｌｏｗへのＧＬＬゲイン値の必要な変換を実行することができる。しかしながら、ＧＬＬゲイン単位は、ＧＬＬコントローラ２０４が動作するように構成される単位で表されることができる。
【００２８】
図４Ａにおいて、フィルタ２０２におけるフィルタリングの前後の設定値コマンドの一例が示される。「ｌｐｆ＿ｒａｍｐ」として示されるトレースは、レート制限およびローパスフィルタを通過した後の合成ランプ信号を示している。この事例では、ローパスフィルタ２０ｍｓ時定数と組み合わされた２００ｍｓの傾斜時間（ramp time）は、２５０ｍｓ内で最終値の９８％以内である出力を生成する。図４Ｂでは、供給電圧と、正規化流量、一定割合流量（fractional flow）およびフィルタリングされたＳＰ値と、に関連するフィルタリングされた設定点値の精密プロセス制御を実証する一例のグラフが示されている。容易に識別することができるように、フィルタリングされたＳＰ値と流量との間の差または誤差は最小であり、ほとんど存在していない。図４Ｃでは、コントローラシステム２００がフィルタ２０２を使用せず流量制御およびモデル化システム２０６が無効化される場合と、コントローラシステム２００がフィルタ２０２を使用せず流量制御およびモデル化システム２０６が有効化される場合と、コントローラシステム２００がフィルタ２０２を使用し流量制御およびモデル化システム２０６が有効化される場合と、のＳＰ値のパーセンテージに対する異なる応答時間のグラフが示されている。フィルタおよびゲイン制御がなければ、応答時間は、設定点にわたって１３５ｍｓ〜３１５ｍｓ（１８０ｍｓのスプレッド）のいずれの値にもなり得る。ゲイン制御を有効化することにより、一貫性が３倍増加した。ＳＰフィルタリングおよびゲイン制御の双方を有効化することにより、±１０ｍｓ幅の設定点にわたる最良の一貫性が提供される。
【００２９】
ここで図５を参照すると、実施形態例によるコンピューティングマシン４００およびシステムアプリケーションモジュール５００が示されている。コンピューティングマシン４００は、様々なコンピュータ、モバイルデバイス、ラップトップコンピュータ、サーバ、組み込みシステム、または本明細書に提示するコンピューティングシステムのうちの任意のものに対応することができる。モジュール５００は、コンピューティングマシン４００が本明細書に提示する様々な方法および処理機能を実行するのを容易にするように設計された、１つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア要素、例えば、他のＯＳアプリケーションならびにユーザおよびカーネル空間アプリケーションを含むことができる。コンピューティングマシン４００は、プロセッサ４１０、システムバス４２０、システムメモリ４３０、記憶媒体４４０、入力／出力インターフェース４５０、例えば、セルラ／ＧＰＳ、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）またはＷｉＦｉなどのネットワーク４７０と通信するためのネットワークインターフェース４６０などの様々な内部コンポーネントまたは付属コンポーネントを含むことができる。
【００３０】
コンピューティングマシンは、従来のコンピュータシステム、組み込みコントローラ、ラップトップ、サーバ、モバイルデバイス、スマートフォン、ウェアラブルコンピュータ、カスタマイズされたマシン、他の任意のハードウェアプラットフォーム、またはそれらの任意の組み合わせ（combination）もしくは複合（multiplicity）として実装することができる。コンピューティングマシンは、データネットワークまたはバスシステムを介して相互接続された複数のコンピューティングマシンを用いて機能するように構成された分散システムとすることができる。
【００３１】
プロセッサ４１０は、本明細書に記載する動作および機能を実行し、要求フローおよびアドレスマッピングを管理し、計算を実行しコマンドを生成するために、コード命令を実行するように設計されることができる。プロセッサ４１０は、コンピューティングマシンにおけるコンポーネントの動作を監視および制御するように構成されることができる。プロセッサ４１０は、汎用プロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、再構成可能プロセッサ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）、コントローラ、ステートマシン、ゲートロジック、ディスクリート（discrete）ハードウェアコンポーネント、他の任意の処理ユニット、またはそれらの任意の組み合わせもしくは複合とすることができる。プロセッサ４１０は、単一の処理ユニット、複数の処理ユニット、単一の処理コア、複数の処理コア、専用処理コア、コプロセッサ、またはそれらの任意の組み合わせとすることができる。或る特定の実施形態によれば、プロセッサ４１０は、コンピューティングマシン４００の他のコンポーネントとともに、１つまたは複数の他のコンピューティングマシン内で実行するソフトウェアベースまたはハードウェアベースの仮想コンピューティングマシンとすることができる。
【００３２】
システムメモリ４３０は、リードオンリーメモリ（「ＲＯＭ」）、プログラマブルリードオンリーメモリ（「ＰＲＯＭ」）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（「ＥＰＲＯＭ」）、フラッシュメモリ、または電力の印加の有無にかかわらずプログラム命令もしくはデータを記憶することができる他の任意のデバイスなどの不揮発性メモリを含むことができる。システムメモリ４３０は、また、ランダムアクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、スタティックランダムアクセスメモリ（「ＳＲＡＭ」）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（「ＤＲＡＭ」）および同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（「ＳＤＲＡＭ」）などの揮発性メモリも含むことができる。システムメモリ４３０を実装するために、他のタイプのＲＡＭも用いることができる。システムメモリ４３０は、単一のメモリモジュールまたは複数のメモリモジュールを用いて実装されることができる。システムメモリ４３０は、コンピューティングマシンの一部であるものとして示すが、当業者であれば、主題となる技術の範囲から逸脱することなく、システムメモリ４３０は、コンピューティングマシン４００とは別個でもよいことが理解されよう。システムメモリ４３０は、記憶媒体４４０などの不揮発性記憶デバイスを含むかまたはそれとともに動作することができることも理解されるべきである。
【００３３】
記憶媒体４４０は、ハードディスク、フロッピーディスク、コンパクトディスクリードオンリーメモリ（「ＣＤ−ＲＯＭ」）、デジタルバーサタイルディスク（「ＤＶＤ」）、ブルーレイディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、他の不揮発性メモリデバイス、ソリッドステートドライブ（「ＳＳＤ」）、任意の磁気記憶デバイス、任意の光記憶デバイス、任意の電気記憶デバイス、任意の半導体記憶デバイス、任意の物理ベース記憶デバイス、他の任意のデータ記憶デバイス、またはそれらの任意の組み合わせもしくは複合を含むことができる。記憶媒体４４０は、１つもしくは複数のオペレーティングシステム、アプリケーションプログラムおよびプログラムモジュール、データ、または他の任意の情報を記憶することができる。記憶媒体４４０は、コンピューティングマシンの一部とするかまたはコンピューティングマシンに接続することができる。記憶媒体４４０はまた、サーバ、データベースサーバ、クラウドストレージ、ネットワークアタッチトストレージなどのコンピューティングマシンと通信する１つまたは複数の他のコンピューティングマシンの一部とすることもできる。
【００３４】
アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールは、コンピューティングマシンが本明細書に提示する様々な方法および処理機能を実行することを容易にするように構成された１つまたは複数のハードウェアまたはソフトウェア要素を含むことができる。アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールは、システムメモリ４３０、記憶媒体４４０または両方と関連してソフトウェアまたはファームウェアとして記憶される１つまたは複数のアルゴリズムまたは命令のシーケンスを含むことができる。したがって、記憶媒体４４０は、プロセッサ４１０による実行のために命令またはコードを記憶することができる機械またはコンピュータ読み取り可能媒体の例を表すことができる。機械またはコンピュータ読み取り可能媒体は、概して、プロセッサ４１０に命令を提供するために用いられる単数または複数の任意の媒体を指すことができる。アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールに関連するこうした機械またはコンピュータ読み取り可能媒体は、コンピュータソフトウェア製品を含むことができる。アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールを含むコンピュータソフトウェア製品はまた、ネットワーク、任意の信号搬送媒体、または他の任意の通信もしくは配信技術を介して、アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールをコンピューティングマシンに配信する１つまたは複数のプロセスまたは方法にも関連付けられることができることを理解されたい。アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールはまた、ハードウェア回路、もしくはマイクロコードなどのハードウェア回路を構成するための情報、またはＦＰＧＡもしくは他のＰＬＤのための構成情報も含むことができる。１つの実施形態例では、アプリケーションモジュール５００および他のＯＳアプリケーションモジュールは、本明細書に提示するフローチャートおよびコンピュータシステムによって記載される機能動作を実行することができるアルゴリズムを含むことができる。
【００３５】
入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース４５０は、１つまたは複数の外部（external）デバイスに結合し、１つまたは複数の外部デバイスからデータを受信し、１つまたは複数の外部デバイスにデータを送信するように構成することができる。こうした外部デバイスは、様々な内部（internal）デバイスとともに、周辺デバイスとしても知られ得る。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、様々な周辺デバイスをコンピューティングマシンまたはプロセッサ４１０に結合する電気的接続および物理的接続の両方を含むことができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、周辺デバイス、コンピューティングマシンまたはプロセッサ４１０の間でデータ、アドレスおよび制御信号を通信するように構成することができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、小型コンピュータシステムインターフェース（「ＳＣＳＩ」）、シリアル接続ＳＣＳＩ（「ＳＡＳ」）、ファイバーチャネル、ペリフェラルコンポーネントインターコネクト（「ＰＣＩ」）、ＰＣＩエクスプレス（ＰＣＩｅ）、シリアルバス、パラレルバス、アドバンストテクノロジーアタッチメント（「ＡＴＡ」）、シリアルＡＴＡ（「ＳＡＴＡ」）、ユニバーサルシリアルバス（「ＵＳＢ」）、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、様々なビデオバスなどの任意の標準インターフェースを実装するように構成することができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、１つのインターフェースまたはバス技術のみを実装するように構成することができる。代替として、Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、複数のインターフェースまたはバス技術を実装するように構成することができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、システムバス４２０の一部として、システムバス４２０の全てとして、またはシステムバス４２０とともに動作するように、構成することができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、１つまたは複数の外部デバイス、内部デバイス、コンピューティングマシンまたはプロセッサ４１０の間の送信をバッファリングするための１つまたは複数のバッファを含むことができる。
【００３６】
Ｉ／Ｏインターフェース４５０（４２０）は、コンピューティングマシンを、マウス、タッチスクリーン、スキャナ、電子デジタイザ、センサ、受信器、タッチパッド、トラックボール、カメラ、マイクロフォン、キーボード、他の任意のポインティングデバイス、またはそれらの任意の組み合わせを含む様々な入力デバイスに結合することができる。Ｉ／Ｏインターフェース４５０は、コンピューティングマシンを、ビデオディスプレイ、スピーカ、プリンタ、プロジェクタ、触覚フィードバックデバイス、オートメーション制御、ロボットコンポーネント、アクチュエータ、モータ、ファン、ソレノイド、バルブ、ポンプ、送信器、信号発信器、ライトなどを含む様々な出力デバイスに結合することができる。
【００３７】
コンピューティングマシン４００は、ネットワーク上における１つまたは複数の他のシステムまたはコンピューティングマシンへのＮＩＣ４６０を通しての論理接続を用いて、ネットワーク化環境において動作することができる。ネットワークとしては、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、イントラネット、インターネット、ワイヤレスアクセスネットワーク、有線ネットワーク、モバイルネットワーク、電話網、光ネットワークまたはそれらの組み合わせを挙げることができる。ネットワークは、任意のトポロジのパケット交換ネットワーク、回線交換ネットワークとすることができ、任意の通信プロトコルを使用することができる。ネットワーク内の通信リンクは、光ファイバーケーブル、自由空間光通信（free-space optics）、導波路、導電体、ワイヤレスリンク、アンテナ、無線周波数通信などの様々なデジタルまたはアナログ通信媒体を伴うことができる。
【００３８】
プロセッサ４１０は、システムバス４２０を介してコンピューティングマシンの他の要素または本明細書で考察した様々な周辺機器に接続されることができる。システムバス４２０は、プロセッサ４１０内、プロセッサ４１０外、またはその両方とすることができることが理解されるべきである。いくつかの実施形態によれば、プロセッサ４１０、コンピューティングマシンの他の要素、または本明細書で考察した様々な周辺機器のうちの任意のものを、システムオンチップ（「ＳＯＣ」）、システムオンパッケージ（「ＳＯＰ」）またはＡＳＩＣデバイスなどの単一のデバイスに組み込むことができる。
【００３９】
実施形態は、本明細書に記載および例示した機能を具現するコンピュータプログラムを含むことができ、コンピュータプログラムは、機械読み取り可能媒体に記憶された命令と命令を実行するプロセッサとを備えるコンピュータシステムにおいて実装される。しかしながら、コンピュータプログラミングにおいて実施形態を実装する多くの異なる方法があり得ることが明らかであるはずであり、実施形態は、例示的な実施形態において別段の開示がない限り、コンピュータプログラム命令のいかなる１つのセットにも限定されるものとして解釈されるべきではない。さらに、熟練したプログラマであれば、添付のフローチャート、アルゴリズム、および本出願の本文における関連する説明に基づき、開示する実施形態のうちの一実施形態を実装するためにこうしたコンピュータプログラムを書くことができるであろう。したがって、プログラムコード命令の特定のセットの開示は、実施形態を作成および使用する方法を十分に理解するために必要であるとみなされない。さらに、当業者であれば、本明細書に記載する実施形態の１つまたは複数の態様を、１つまたは複数のコンピューティングシステムにおいて具現され得るように、ハードウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせによって実行することができることが理解されよう。さらに、コンピュータによって実行される行為へのいかなる言及も、２つ以上のコンピュータがその行為を実行することができるため、単一のコンピュータによって実行されるものと解釈されるべきではない。
【００４０】
本明細書に記載した実施形態例は、前述した方法および処理機能を実行するコンピュータハードウェアおよびソフトウェアとともに使用することができる。本明細書に記載したシステム、方法および手続きは、プログラマブルコンピュータ、コンピュータ実行可能ソフトウェアまたはデジタル回路において具現することができる。ソフトウェアは、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶することができる。例えば、コンピュータ読み取り可能媒体としては、フロッピーディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ハードディスク、リムーバブルメディア、フラッシュメモリ、メモリスティック、光媒体、光磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭなどを挙げることができる。デジタル回路としては、集積回路、ゲートアレイ、ビルディングブロックロジック、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などを挙げることができる。
【００４１】
上記で提示した実施形態において記載したシステム例、方法例および行為例は、例示的なものであり、代替実施形態では、様々な実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく、或る特定の行為は、異なる順序で、互いに並行して実施し、完全に省略し、および／もしくは異なる実施形態例の間で組み合わせることができ、ならびに／または、或る特定の追加の行為を実施することができる。したがって、こうした代替実施形態は、本明細書の説明に含まれる。
【００４２】
本明細書において用いられる場合、文脈によりその他の場合が明らかに示される場合を除き、単数形（the singular forms "a", "an" and "the"）は、複数形も包含することが意図される。本明細書において用いられる場合、「備える、含む（comprises）」および／または「備えている、含んでいる（comprising）」という用語は、述べられている特徴、完全体（integers）、ステップ、動作、要素、および／またはコンポーネントの存在を特定するが、１つもしくは複数の他の特徴、完全体、ステップ、動作、要素、コンポーネント、ならびに／またはそれらの群の存在もしくは追加を除外しないことがさらに理解されよう。本明細書において用いられる場合、「および／または（and/or）」という用語は、関連付けられて列挙された項目のうちの１つまたは複数の任意および全ての組み合わせを含む。本明細書において用いられる場合、「Ｘ〜Ｙ（between X and Y）」および「約Ｘ〜Ｙ（between about X and Y）」などの句は、ＸおよびＹを含むと解釈されるべきである。本明細書において用いられる場合、「約Ｘ〜Ｙ（between about X and Y）」などの句は、「約Ｘ〜約Ｙ（between about X and about Y）」を意味する。本明細書において用いられる場合、「約ＸからＹ（from about X to Y）」などの句は、「約Ｘから約Ｙ（from about X to about Y）」を意味する。
【００４３】
本明細書において用いられる場合、「ハードウェア」は、ディスクリート部品の組み合わせ、集積回路、特定用途向け集積回路、フィールドプログラマブルゲートアレイまたは他の好適なハードウェアを含むことができる。本明細書において用いられる場合、「ソフトウェア」は、１つまたは複数のオブジェクト、エージェント、スレッド、コード行、サブルーチン、別個のソフトウェアアプリケーション、１つまたは複数のプロセッサにおける（当該プロセッサは、１つまたは複数のマイクロコンピュータまたは他の好適なデータ処理ユニット、メモリデバイス、入力出力デバイス、ディスプレイ、キーボードもしくはマウスなどのデータ入力デバイス、プリンタおよびスピーカなどの周辺機器、関連するドライバ、制御カード、電源、ネットワークデバイス、ドッキングステーションデバイス、またはプロセッサもしくは他のデバイスとともにソフトウェアシステムの制御下で動作する他の好適なデバイスを含む）、２つ以上のソフトウェアアプリケーションで動作する２つ以上のコード行もしくは他の好適なソフトウェア構造、または他の好適なソフトウェア構造を含むことができる。１つの例示的な実施形態では、ソフトウェアは、オペレーティングシステムなどの汎用ソフトウェアアプリケーションで動作する１つもしくは複数のコード行または他の好適なソフトウェア構造と、専用ソフトウェアアプリケーションで動作する１つもしくは複数のコード行または他の好適なソフトウェア構造と、を含むことができる。本明細書において用いられる場合、「結合する（couple）」と「結合する（couples）」および「結合された（coupled）」などの同源の（cognate）用語とは、（銅伝導体などの）物理的接続、（データメモリデバイスのランダムに割り当てられたメモリロケーションなどを介してなどの）仮想接続、（半導体デバイスの論理ゲートなどを介するなどの）論理接続、他の好適な接続、またはこうした接続の好適な組み合わせを含むことができる。「データ」という用語は、データフィールド、データバッファ、データ値および送信者／受信先アドレスデータを有するデータメッセージ、受信システムまたはコンポーネントにデータを用いて或る機能を実行させる、データ値および１つもしくは複数の演算子を有する制御メッセージ、またはデータの電子処理のための他の好適なハードウェアもしくはソフトウェアコンポーネントなどのデータを使用し、搬送し、または記憶するための好適な構造を指すことができる。
【００４４】
概して、ソフトウェアシステムは、所定のデータフィールドに応答して所定の機能を実行するようにプロセッサ上で動作するシステムである。例えば、システムは、システムが実行する機能と、システムが機能を実行するデータフィールドと、によって定義することができる。本明細書において用いられる場合、ＮＡＭＥシステム（ＮＡＭＥは、通常は、システムによって実行される汎用機能の名称である）は、プロセッサ上で動作し、開示されるデータフィールドに対して開示された機能を実行するように構成されるソフトウェアシステムを指す。具体的なアルゴリズムが開示されない限り、関連するデータフィールドを用いて機能を実行する当業者には既知である任意の好適なアルゴリズムは、本開示の範囲内にあるものとして企図される。例えば、送信元アドレスフィールド、受信先アドレスフィールドおよびメッセージフィールドを含むメッセージを生成するメッセージシステムは、バッファデバイスまたはバッファシステムなどの、プロセッサの好適なシステムまたはデバイスから、送信元アドレスフィールド、受信先アドレスフィールドおよびメッセージフィールドを取得することができ、送信元アドレスフィールド、受信先アドレスフィールドおよびメッセージフィールドを、（電子メールメッセージ、ＴＣＰ／ＩＰメッセージ、または送信元アドレスフィールド、受信先アドレスフィールドおよびメッセージフィールドを有する他の任意の好適なメッセージフォーマットなどの）好適な電子メッセージフォーマットにアセンブルすることができ、ネットワークなどの通信媒体を介して、プロセッサの電子メッセージングシステムおよびデバイスを用いて電子メッセージを送信することができる、プロセッサ上で動作するソフトウェアを含む。当業者であれば、本開示の例示的な実施形態を示すように意図されているが、好適なプログラミング言語でのプログラミングまたはプロセッサに精通していない人などの当業者以外の人に指導を提供するようには意図されていない、上述した開示に基づいて、特定のアプリケーションに対して特定のコーディングを提供することができるであろう。或る機能を実行する具体的なアルゴリズムは、フローチャート形式でまたは他の好適なフォーマットで提供することができ、データフィールドおよび関連する機能は、例示的な動作順序で示すことができ、順序は、好適であるように再配置することができ、限定するように明示的に言及されない限り限定するものとして意図されない。
【００４５】
本開示の実施形態の前述の説明は、例示および説明のために提示した。この説明は、網羅的であることも、開示した正確な形態に本開示を制限することも意図されておらず、上記教示に鑑みて変更形態および変形形態が可能であり、または本開示の実践から得ることができる。当業者が、本開示を様々な実施形態において、想定される特定の使用に適合された様々な変更形態とともに利用することが可能になるように、本開示の原理およびその実際の応用を説明するために実施形態を選択および説明した。本開示の範囲から逸脱することなく、実施形態の設計、動作状況および配置構成において、他の置換え、修正、変更および省略を行うことができる。例示の実施形態および他の実施形態のこのような変更形態および組合せは、上記説明を参照すれば当業者にとって明白である。したがって、添付の特許請求の範囲は、そのような任意の変更形態または実施形態を包含することが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【図５】
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【国際調査報告】
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