CN102387274A - 预测装置和系统、图像形成装置、介质传送器及预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种预测装置、预测系统、图像形成装置、介质传送器以及预测方法,该预测装置包括:获取单元,其用于获取对介质进行传送的传送单元的运行量和非运行量;以及预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测传送能力值随着所述传送单元的劣化的变化到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
Description
技术领域
本发明涉及预测装置、预测系统、图像形成装置、介质传送器以及预测方法。
背景技术
到目前为止,已经进行了与传送系统中所涉及到的故障有关的预测,以实现防止在图像形成装置中发生诸如下述故障:在用于传送纸张等介质的传送系统中产生卡纸。
对于与在图像形成装置中设置的传送系统所涉及的故障有关的预测,已经提出了下列发明:
例如,一种装置包括:检测部,其用于检测由传送纸张的辊的耗损所引起的传送性能的劣化;测量部,其用于测量辊的运行(操作)时间;以及存储部,其用于存储恰在辊由于耗损而变得不能传送纸张之前的极限耗损程度,其中,利用由检测部所检测到的辊的耗损程度、由测量部所测量到的辊的运行时间以及存储在存储部中的极限耗损程度来计算当辊由于耗损而变得不能传送纸张时的寿命时间(参考JP-A-2003-261237)。
例如,一种图像形成装置具有:通信控制器,其用于与管理装置进行通信;检测部,其用于检测图像形成装置中的供纸辊的耗损程度(延迟率);以及预测部,其基于检测部的检测结果来预测供纸辊的寿命,其中,如果所预测的寿命在预定范围内,则防止所预测的寿命信息被传输到管理装置(参考JP-A-2008-158051)。
发明内容
本发明的目的是提出一种使得能够以良好精度对与介质传送系统有关的故障进行预测的技术。
(1)根据本发明的一方面,一种预测装置包括:
获取单元,其用于获取对介质进行传送的传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
(2)在项(1)中的预测装置中,所述预测单元假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
(3)在项(1)中的预测装置中,所述预测单元假定由所述获取单元获取的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
(4)项(1)至项(3)中的预测装置还可以包括:输出单元,当直至由所述预测单元预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,所述输出单元输出所述预测单元的预测结果。
(5)根据本发明的一方面,一种预测系统包括:
监控目标装置;以及
预测装置,其通过网络连接至所述监控目标装置,其中
所述监控目标装置包括对介质进行传送的传送单元,并且
所述预测装置包括:获取单元,其通过所述网络从所述监控目标装置获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达预设阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
(6)根据本发明的一方面,一种图像形成装置包括:
图像形成单元,其在介质上形成图像;
传送单元,其用于传送待形成有图像的介质;
获取单元,其用于获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
(7)根据本发明的一方面,一种介质传送器包括:
传送单元,其用于传送待形成有图像的介质;
获取单元,其用于获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
(8)根据本发明的一方面,一种预测方法包括:获取步骤,获取用于对介质进行传送的传送单元的运行量和非运行量;以及
预测步骤,基于如下表达式而利用通过所述获取步骤获取到的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
根据项(1)和项(5)至(8)中任一项所述的本发明,与不考虑非运行量的情况相比,使得能够以良好精度对与介质传送系统有关的故障进行预测。
根据项(2)中所述的本发明,可以考虑到传送系统的运行量与非运行量之间的预设比率来对与介质传送系统有关的故障进行预测。
根据项(3)中所述的本发明,可以基于直至当前时间点的传送系统的运行量与非运行量之间的比率来对与介质传送系统有关的故障进行预测。
根据项(4)中所述的本发明,在到介质传送系统的极限之前存在时间裕度的情况下,可以抑制对预测结果的输出。
附图说明
将基于下列附图,详细地说明本发明的示例性实施例,其中:
图1是示出根据本发明的一个示例性实施例的预测系统中的与预测表达式创建处理相关的功能块实例的方框图;
图2是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的纸张传送时间的测量实例进行说明的示意图;
图3是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中随着时间过去而发生的辊运行状态变化进行说明的示意图;
图4是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中所采集到的数据进行说明的图表;
图5是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的预测表达式创建处理流程进行说明的流程图;
图6是示出根据本发明的示例性实施例的预测系统中的与预测处理相关的功能块实例的方框图;
图7是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的基于预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式)的预测曲线进行说明的坐标图;
图8是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的基于预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式)的预测曲线进行说明的坐标图;
图9是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的基于预测表达式A和B所预测出的纸张传送时间与逝去时间之间的关系进行说明的坐标图;
图10是示出根据本发明的示例性实施例的预测系统中的预测处理流程实例的流程图;
图11是示出根据本发明的示例性实施例的预测系统中的与预测处理相关的功能块的另一实例的方框图;
图12是示出根据本发明的示例性实施例的预测系统中的预测处理流程的另一实例的流程图;
图13是示出利用预测装置和多个图像形成装置来构成根据本发明的示例性实施例的预测系统的实例的示意图;
图14是对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的作为预测装置运行的计算机的主要硬件构造进行说明的方框图;以及
图15是对随着传送辊的运行时间增加而发生的纸张传送时间变化进行说明的坐标图。
具体实施方式
将参考附图来讨论本发明的一个示例性实施例。
下面,将以打印机、复印机、传真机、以及包括打印、复印、传真功能的多功能装置等图像形成装置作为实例,对与传送辊有关的故障进行的预测做出讨论,该传送辊构成了用于待形成有图像的纸张介质等的传送系统的一部分。
首先,在对本发明进行说明之前,作为根据预测系统的预测实例,将对下述预测系统进行讨论:该预测系统基于传送辊的运行时间而对与传送辊有关的故障进行预测。
图15示出了随着传送辊的运行时间增加而发生的纸张传送时间的变化。水平轴为表示传送辊的运行时间的辊运行时间,而竖直轴为表示传送辊所传送的纸张通过预定间隔所需的时间的纸张传送时间。
在图15中,以虚线来表示当在实验环境中实验性地使用传送辊时基于测量结果所获得的纸张传送时间的预测曲线,并且可以看出,纸张传送时间从标准时间(初始值)起随着辊运行时间增加而逐渐地增加。当估计将开始发生卡纸等故障(或者发生变得明显)时的纸张传送时间被表示为故障极限纸张传送时间(=Tth),并且纸张传送时间到达故障极限纸张传送时间的时间点被视为寿命终点(寿命)。“寿命终点”指的是,传送辊到达了实现作为传送辊的功能的极限,并且需要更换传送辊。
根据该预测系统,由于图像形成装置在运行时间中的使用接近在测试时间中的使用,因此提高了寿命终点时间的预测精度。然而,由于在图中以实线来表示基于在运行时间中的测量结果的实际测量曲线,纸张传送时间起初显示出与预测曲线相似的增长趋势,但是从某一时间起显示出与预测曲线不同的增长趋势。因此,在图15中的实例中,从预测曲线中得到的寿命终点时间约为160个小时;而从实际测量曲线中得到的寿命终点时间约为140个小时,产生了约20个小时的误差。
将对系统中预测结果的上述不可忽略的误差的产生原因进行讨论。
作为传送辊的纸张传送时间变化的主要因素,可以列举出下述原因:由于传送纸张导致的传送辊磨损所引起的传送速度的下降、由表面特性的变化(摩擦系数的下降)所引起的滑移等。另一因素是由于传送辊暴露在周围环境(空气等)中导致的摩擦系数经时下降。在说明书中,由在前因素所引起的劣化称为基于磨损的劣化,而由在后因素所引起的劣化称为经时劣化。
如上所述,不仅传送辊的基于磨损的劣化对纸张传送时间产生影响效应,而且经时劣化也对纸张传送时间产生影响。考虑到基于磨损的劣化对预测系统中说明的基于辊运行时间的预测进行建模,而几乎不考虑经时劣化。
在预测系统中几乎不考虑经时劣化的原因如下:如果稳定的使用频率根据时间段较小地变化(假定基于磨损的劣化和经时劣化同等程度地进行)并且根据基于该假定测量到的纸张传送时间来创建预测表达式(表示预测曲线的表达式),则在假定使用频率下的经时劣化反映在预测表达式上,并且因此认为由经时劣化引起的误差很小。
然而,图像形成装置的实际使用频率响应于图像形成装置的使用模式的差别和用户数量的使用环境的差异等而变化,并且因此传送辊运行的时间间隔和由传送辊传送的纸张数量从一种使用环境到另一种使用环境是变化的。因而,经时劣化的进度和由传送纸张所导致的基于磨损的劣化的进度从一种使用环境到另一种使用环境是变化的。具体地,例如,在每天运行的传送辊、每周运行的传送辊以及一个月以上长期不运行的传送辊中,如果传送的纸张数量相同(基于磨损劣化的进度相同),而经时劣化的进度不同。因此,在图像形成装置的使用频率与假定使用频率不同的使用环境中测量到的纸张传送时间偏离了预测表达式,导致在寿命终点时间的预测中出现很大的误差。
于是,在本发明的实施例中,分别提供用于计算由基于磨损的劣化所引起的纸张传送时间变化的预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式)和用于计算由经时劣化所引起的纸张传送时间变化的预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式),并且基于两个预测表达式A和B来进行预测,从而提高对与传送系统有关的的故障的预测精度。
首先,将对根据本发明的一个示例性实施例的预测系统中的预测表达式创建处理进行讨论。
图1示出了与预测表达式创建处理相关的功能块实例。实例中的预测系统利用数据获取部11、辊运行/非运行时间计算部12、预测表达式创建部13、预测表达式数据存储部14等功能部来执行预测表达式创建处理。
数据获取部11从为实验安装的图像形成装置中获取数据,该数据成为创建表达式A和表达式B的基础。在实例中,数据获取部11获取自基准日期和时间起的逝去时间、由传送辊将纸张传送通过预定间隔所需的纸张传送时间、表示传送辊的运行状态(运行或者非运行)的运行状态数据。
例如,传送辊安装到图像形成装置上的日期和时间作为基准日期和时间而存储在存储部中,并且将从测量日期和时间中减去基准日期和时间所得到的时间用作逝去时间。可以将图像形成装置安装在使用环境中的日期和时间、传送辊被制造的日期和时间、传送辊被更换的日期和时间等用作基准日期和时间。
例如,如图2所示,将利用多个检测部测量到的时间用作纸张传送时间。在图2中的实例中,两个检测部43和44以距离L被放置于由构成传送系统的两个传送辊41和42所传送的纸张P的传送路径的途中,并且得到在检测部43检测到纸张P的前端(或者后端)通过的时间与检测部44检测到纸张P的前端(或者后端)通过的时间之间的时间差,并且将该时间差用作传送辊41和42的纸张传送时间。
例如,将从图像形成装置的控制部发送到传送辊的驱动部(电动机)的控制信号(例如,驱动开始或驱动停止指令信号)用作运行状态数据。
辊运行/非运行时间计算部12计算传送辊的运行时间(辊运行时间)和传送辊的非运行时间(辊非运行时间)。
将参考图3对实例中的辊运行/非运行时间计算部12对辊运行时间和辊非运行时间的计算进行讨论。图3示出了随着时间过去而发生的辊运行状态的变化。水平轴为从基准日期和时间起逝去的时间,并且竖直轴为传送辊的运行状态(运行或者非运行)。在实例中,基准日期和时间被设定为R0,每次时间测量通过的每个时间点被设定为R1、R2、…、Rk-1、Rk,计算当i=1至k时从Ri-1至Ri的每个时间段的辊运行时间Oi,并且然后从每个时间段的时间长度(=Ri-Ri-1)中减去辊运行时间Oi以计算出辊非运行时间NOi。
例如,通过对每个时间段中从驱动开始指令信号被发送到传送辊的驱动部的时间点到驱动停止指令信号被发出的时间点之间的时间(传送辊的运行时间)进行累加来计算每个时间段中的辊运行时间Oi。
代替通过从每个时间段的时间长度(=Ri-Ri-1)中减去辊运行时间Oi来计算每个时间段中的辊非运行时间NOi,例如,可以通过对某一时间段中从驱动停止指令信号被发送到传送辊的驱动部的时间点到驱动开始指令信号被发出的时间点之间的时间(传送辊的停止时间)进行累加来计算该某一时间段中的辊非运行时间NOi。在这种情况下,可以从时间段的时间长度(=Ri-Ri-1)中减去辊非运行时间NOi来计算辊运行时间Oi。
图4示出了由数据获取部11和辊运行/非运行时间计算部12所采集到的数据。在图4中的实例中,为R0至Rk的每个时间段来采集辊运行时间Oi、辊非运行时间NOi(=Ri-Ri-1-Oi)以及纸张传送时间Ti(此处,i=1至k)。在实例中,将在从Ri-1至Ri的时间段中测量到的纸张传送时间的平均值用作纸张传送时间Ti。
预测表达式创建部13基于由数据获取部11和辊运行/非运行时间计算部12所采集到数据来创建预测表达式A和预测表达式B,预测表达式A用于计算由基于磨损的劣化所引起的纸张传送时间的变化,预测表达式B用于计算由经时劣化所引起的纸张传送时间的变化,并且预测表达式创建部13将预测表达式A和预测表达式B的数据存储到预测表达式数据存储部14中。
在实例中,假定稳定的使用频率根据时间而较小地变化,在根据该假定使用图像形成装置的同时来采集数据,并且基于采集到的数据来获得辊运行时间与纸张传送时间之间的关系表达式并且将该关系表达式用作预测表达式A。在以基于磨损的劣化的发生率变得很小的低频率(例如,每个时间段中传送的纸张数量为一)使用图像形成装置的同时,对数据进行采集,并且基于采集到的数据来获得辊非运行时间与纸张传送时间之间的关系表达式并且将该关系表达式用作预测表达式B。
每个时间段的长度可以为均匀的或者可以为不均匀的,用于获得预测表达式A的时间段的长度以及用于获得预测表达式B的时间段的长度可以不同,可以获得足够数量的采样以推导预测表达式A和预测表达式B中的每一个。
可以估计出,预测表达式A和预测表达式B绘制出单调增加的曲线,并且因此例如根据使用多项式回归模型等技术来导出表达式。预测表达式A和预测表达式B作为实例具有相同的表示(表达式1)。
[表达式1]
在(表达式1)中,利用AIC(Akaike信息准则)等来确定表示次数的M。响应变量y为纸张传送时间。独立变量x在预测表达式A中为辊运行时间而在预测表达式B中为辊非运行时间。基于如图4所示的数据,利用求解回归系数的算法等来求解系数w。
图5示出了由图1所示的功能块所执行的预测表达式创建处理的流程。
在实例中,数据获取部11采集逝去时间、纸张传送时间、运行状态数据等数据以作为用于创建预测表达式A和B的基础(步骤S11)。辊运行/非运行时间计算部12基于运行状态数据来计算辊运行时间,并且从逝去时间中减去辊运行时间来计算辊非运行时间(步骤S12)。然后,预测表达式创建部13利用纸张传送时间作为响应变量并且利用辊运行时间作为独立变量来创建预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式)(步骤S13),并且利用纸张传送时间作为响应变量并且利用辊非运行时间作为独立变量来创建预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式)(步骤S14)。
如上所述创建的预测表达式A和预测表达式B存储在预测表达式数据存储部14中并且用于随后的预测处理。
接下来,将对根据本发明的示例性实施例的预测系统中的预测处理进行讨论。
图6示出了与预测处理相关的功能块的实例。示例性实施例中的预测系统利用数据获取部21、辊运行/非运行时间计算部22、预测表达式数据存储部23、平均运行率设定部24、纸张传送时间计算部25、阈值比较部26、极限达到定时计算部27、通知部28等功能部分来执行预测处理。
数据获取部21从安装在实际使用环境中的图像形成装置获取数据以作为基于预测表达式A和B进行预测的基础。在实例中,类似于数据获取部11,数据获取部21获取从基准日期和时间起的逝去时间、表示传送辊的运行状态(运行或者非运行)的运行状态数据等。
类似于辊运行/非运行时间计算部12,辊运行/非运行时间计算部22基于由数据获取部21所获取的数据来计算传送辊的运行时间(辊运行时间)和传送辊的非运行时间(辊非运行时间)。在实例中,计算从基准日期和时间到当前时间点(执行预测处理的时间点)的辊运行时间的累计值和辊非运行时间的累计值,而不是每一个时间段中的辊运行时间和辊非运行时间。
预测表达式数据存储部23存储通过执行预测表达式创建处理所创建的预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式)的数据和预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式)的数据。
平均运行率设定部24存储与传送辊的预设平均运行率(在例如为一天的单位时间内的辊运行时间的百分比)有关的数据,假定平均运行率为未来平均运行率,并且将该运行率发送给极限达到定时计算部27。作为与平均运行率有关的数据实例,图像形成装置的运行时间表(例如,每天五个小时的使用时间表)的数据被存储,并且基于运行时间表来计算传送辊的平均运行率,但是可以存储传送辊的平均运行率本身。
例如,如果假定传送辊每天运行五个小时,则以如下方法来计算平均运行率,并且平均运行率被存储到平均运行率设定部24中:
平均运行率=5个小时/24个小时=0.208
纸张传送时间计算部25利用由辊运行/非运行时间计算部22计算出的辊运行时间和辊非运行时间以及存储在预测表达式数据存储部23中的预测表达式A和预测表达式B的数据来计算当前时间点的纸张传送时间。
在实例中,将关于直至当前时间点的辊运行时间(累计值)而根据预测表达式A计算出的纸张传送时间和关于直至当前时间点的辊非运行时间(累计值)而根据预测表达式B计算出的纸张传送时间相加,并且计算出当前时间点的纸张传送时间。
图7示出了基于预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式)的预测曲线。水平轴为表示传送辊的运行时间的辊运行时间,而竖直轴为根据辊运行时间基于预测表达式A预测的纸张传送时间。(表达式2)用作表达式A。
[表达式2]
y=w0+w1-x+w2-x2+w3-x3 (表达式2)
图8示出了基于预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式)的预测曲线。水平轴为表示传送辊的非运行时间的辊非运行时间,并且竖直轴为根据辊非运行时间基于预测表达式B预测的纸张传送时间。(表达式3)用作表达式B。
[表达式3]
y′=w′0+w′1·x+w′2·x2+w′3·x3 (表达式3)
图9示出了基于预测表达式A和预测表达式B预测的纸张传送时间与逝去时间之间的关系。水平轴为从基准日期和时间起的逝去时间,而竖直轴为根据逝去时间基于预测表达式A和预测表达式B预测的纸张传送时间。
如图7至图9所示,在实例中,基于从基准日期和时间到当前时间点的辊运行时间(To)来计算与基于磨损的劣化相对应的纸张传送时间y1,基于从基准日期和时间到当前时间点的辊非运行时间(Tno)来计算与经时劣化相对应的纸张传送时间y2,并且将纸张传送时间y1和纸张传送时间y2相加,从而计算出当前时间点(=To+Tno)的纸张传送时间(=y1+y2)。
阈值比较部26将由纸张传送时间计算部25所计算出的直至当前时间点的纸张传送时间与用于判断寿命终点的阈值进行比较。如果直至当前时间点的纸张传送时间达到阈值(等于或大于阈值),则阈值比较部26判定传送辊达到寿命终点,并且将表示传送辊达到寿命终点的通知的指令输出到通知部28中。在图9的实例中,将故障极限纸张传送时间(=Tth)用作判断寿命终点的阈值。
如果阈值比较部26判定传送辊没有达到寿命终点(如果直至当前时间点的纸张传送时间没有达到阈值),则极限达到定时计算部27利用由辊运行/非运行时间计算部22计算出的直至当前时间点的辊运行时间和辊非运行时间、存储在预测表达式数据存储部23中的预测表达式A和预测表达式B的数据以及从平均运行率设定部24给出的传送辊的未来平均运行率来计算预测出传送辊将达到寿命终点的极限达到定时,并且将与计算结果有关的通知的指令输出到通知部28。
在实例中,从当前时间点(=To+Tno)到极限达到定时(=Tend)的时间长度为Tpe,并且如下计算极限达到定时:
给定信息为直至当前时间点的辊运行时间To、直至当前时间点的辊非运行时间Tno、基于磨损的纸张传送时间预测表达式的预测表达式A、经时纸张传送时间预测表达式的预测表达式B以及从当前时间点到极限达到定时的辊运行率(未来平均运行率)ε。预测表达式A为y=f(x)(此处,x为辊运行时间),预测表达式B为y’=f’(x)(此处,x为辊非运行时间),并且变成寿命终点的纸张传送时间(用于判断寿命终点的阈值)为故障极限纸张传送时间Tth。
根据预测表达式A计算出的纸张传送时间和根据预测表达式B计算出的纸张传送时间的相加结果变成故障极限纸张传送时间Tth的定时为极限达到定时,并且因此等式f(To+Tpe*ε)+f’(Tno+Tpe*(1-ε))=Tth成立。
根据从当前时间点到极限达到定时的时间长度Tpe=Tend-(To+Tno),得到从当前时间点到极限达到定时的辊运行时间的计算表达式Tpe*ε=(Tend-(To+Tno))*ε,以及从当前时间点到极限达到定时的辊非运行时间的计算表达式Tpe*(1-ε)=(Tend-(To+Tno))*(1-ε)。
计算表达式(辊运行时间和辊非运行时间的计算表达式)被代入上述等式,并且执行关于Tend的计算,从而可以得到极限达到定时。
通知部28响应于从阈值比较部26或者极限达到定时计算部27给出的指令而输出通知。可以提供各种通知输出技术,例如,可以列举如下输出技术:在设置于图像形成装置上的显示部上进行显示、通过图像形成装置的功能在纸张等介质上进行打印、邮件传输到先前指定的目的地等。
在实例中,纸张传送时间计算部25计算当前时间点处的纸张传送时间,阈值比较部26对纸张传送时间进行判断,并且如果不判定传送辊达到寿命终点,则极限达到定时计算部27计算极限达到定时。然而,可以在不计算或者不判断当前时间点处的纸张传送时间的情况下来计算极限达到定时。在这种情况下,可以将计算结果的极限达到定时与直至当前时间点的逝去时间进行比较,如果逝去时间超过极限达到定时,则可以判定传送辊达到寿命终点。
在实例中,与极限达到定时计算部27的计算结果有关的通知指令被无条件地输出到通知部28。然而,例如,当从当前时间点到极限达到定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,与计算结果有关的通知指令可以从极限达到定时计算部27输出到通知部28中。因此,抑制了在到极限达到定时之前存在时间裕度的情况下的通知。
图10示出了由图6中所示的功能块所执行的预测处理的流程实例。该流程为在不计算或者不判断当前时间点处的纸张传送时间的情况下计算极限达到定时的情况的实例。
数据获取部21采集逝去时间、运行状态数据等以作为基于预测表达式A和B进行预测的基础,并且辊运行/非运行时间计算部22基于运行状态数据等来计算直至当前时间点的辊运行时间,并且从直至当前时间点的逝去时间中减去辊运行时间来计算直至当前时间点的辊非运行时间(步骤S21)。平均运行率设定部24基于与传送辊的预设平均运行率有关的数据而在极限达到定时计算部27中设定从当前时间点到寿命点的假定辊运行率ε(步骤S22)。然后,极限达到定时计算部27推导出用于求解从当前时间点到极限达到定时的辊运行时间Tpe*ε和从当前时间点到极限达到定时的辊非运行时间Tpe*(1-ε)的计算表达式(步骤S23),将从基准日期和时间到寿命终点的辊运行时间计算表达式To+Tpe*ε和辊非运行时间计算表达式Tno+Tpe*(1-ε)代入预测表达式A(y=f(x))和预测表达式B(y’=f’(x)),并且通过假定总和等于故障极限纸张传送时间Tth来求解极限达到定时Tend(步骤S24)。
图11示出了与预测处理相关的功能块的另一实例。实例中的预测系统利用数据获取部21、辊运行/非运行时间计算部22、预测表达式数据存储部23、平均运行率设定部29、纸张传送时间计算部25、阈值比较部26、极限达到定时计算部27、通知部28等功能块来执行预测处理。
在图11中的实例中,用平均运行率设定部29来代替图6中的平均运行率设定部24,并且其它功能块执行与图6中相同的操作,不再进行讨论。
平均运行率设定部29基于由辊运行/非运行时间计算部22计算出的辊运行时间和辊非运行时间来计算传送辊的过去平均运行率(在例如一天的单位时间内的辊运行时间的百分比)。该平均运行率用作从当前时间点到寿命终点的平均辊运行率。也就是说,在实例中,假定以与图像形成装置的目前使用频率相似的使用频率来使用图像形成装置,并且假定直至当前时间点的平均运行率为未来平均运行率并且将直至当前时间点的平均运行率发送给极限达到定时计算部27以计算极限达到定时。
例如,如果从传送辊的安装(制造)到当前时间点的天数为90并且传送辊的总运行时间为450小时,则如下计算平均运行率:
平均运行率=辊运行时间/(辊运行时间+辊非运行时间)=辊运行时间/(从传送辊的安装(制造)到当前时间的总时间)=450小时/(90天*24小时)=0.208
图12示出了由图11所示的功能块所执行的预测处理流程的实例。该流程为在不计算或者不判断当前时间点的纸张传送时间的情况下计算极限达到定时的情况的实例。
数据获取部21采集逝去时间、运行状态数据等以作为基于预测表达式A和B进行预测的基础,并且辊运行/非运行时间计算部22基于运行状态数据等来计算直至当前时间点的辊运行时间,并且从直至当前时间点的逝去时间中减去辊运行时间来计算直至当前时间点的辊非运行时间(步骤S31)。平均运行率设定部29基于直至当前时间点的辊运行时间和辊非运行时间来计算传送辊的过去平均运行率并且将该过去平均运行率作为从当前时间点到寿命终点的假定辊运行率ε设定在极限达到定时计算部27中(步骤S32)。然后,极限达到定时计算部27推导出用于求解从当前时间点到极限达到定时的辊运行时间Tpe*ε和从当前时间点到极限达到定时的辊非运行时间Tpe*(1-ε)的计算表达式(步骤S33),将从基准日期和时间到寿命终点的辊运行时间计算表达式To+Tpe*ε和辊非运行时间计算表达式Tno+Tpe*(1-ε)代入预测表达式A(y=f(x))和预测表达式B(y’=f’(x)),并且通过假定总和等于故障极限纸张传送时间Tth来求解极限达到定时Tend(步骤S34)。
如上所述,在实例中,辊运行时间与对应于基于磨损的劣化的纸张传送时间之间的关系表达式为预测表达式A(基于磨损的纸张传送时间预测表达式),辊非运行时间与对应于经时劣化的纸张传送时间之间的关系表达式为预测表达式B(经时纸张传送时间预测表达式),并且这些预测表达式A和预测表达式B用于对预测传送辊将达到寿命终点的极限达到定时进行计算。
在实例中使用的预测表达式A和预测表达式B仅为实例,并且可以使用以任何其它形式表示的预测表达式进行预测。
在实例中,辊运行时间用作表示传送辊的运行量的指标;然而,也可以使用诸如传送辊的纸张传送量等任何其它指标。作为纸张传送量,可以列举出传送纸张的数量、纸张上的行进距离(传送辊与纸张接触的距离)等。根据各种技术来求解行进距离:例如,可以通过测量来求解,或者可以基于传送纸张的类型和为每种类型的纸张预设的距离(沿传送方向的长度)来求解。
为了将除了辊运行时间之外的任何其它指标用作表示传送辊的运行量的指标,可以为传送辊的非运行量使用相似的指标。在这种情况下,例如,可以通过利用预定转换表达式来对传送辊的非运行时间进行转换来求解相应的指标。
在实例中,纸张传送时间用作表示传送辊的传送能力值(劣化程度)的指标;然而,可以使用诸如每单位时间的纸张传送距离(纸张传送速度)等任何其它指标。
在实例中,传送辊的平均运行率(单位时间内的辊运行时间百分比)用作表示传送辊的运行量与非运行量之间的比率的指标;然而,可以使用诸如每单位时间的辊运行时间(或辊非运行时间)等任何其它指标。
预测处理所涉及到的功能部21至29可以被构造为一体地设置在图像形成装置的内部或外部的预测装置,或者可以被构造为独立于图像形成装置的预测装置(例如,能够以无线或有线方式与图像形成装置进行通信的服务器),并且能够以远程控制的方式执行预测处理。如果功能部被构造为独立于图像形成装置的预测装置,则可以从多个图像形成装置中独立地采集数据,并且可以为每个图像形成装置执行预测处理。
预测装置可以放置于维修中心等上,以用于管理图像形成装置的运行状态。可以基于由远程预测装置执行的预测来确定图像形成装置的维修定时。例如,如构造实例中所示,预测装置S和多个图像形成装置M可以通过网络N连接,并且在各个图像形成装置M中采集到的数据(与辊运行时间和辊非运行时间等有关的数据)可以通过用于预测装置S的网络N传输到预测装置S,从而为各个图像形成装置M执行预测处理。
作为维修的实例,在更换图像形成装置的传送带时,如果更换定时太早,则更换次数增加,从消费者的费用负担和环境问题的角度看,更换不是优选的。另一方面,如果更换太晚,则会发生卡纸等,为消费者带来的不便的可能性会变高,并且接收到突然更换请求,由此需要维修人员的位置变化的必要性。根据本发明,考虑到非运行量来执行预测,并且提高了预测精度,从而上述问题的发生频率下降。
采用除了图像形成装置之外的任何其它装置作为待监控的装置,并且可以对设置在装置中的传送辊进行预测。例如,可以对用于传送从票机中发出的火车票、入场票、餐券等介质的传送辊进行预测。
可以对除了介质传送系统的部件之外的任何其它部件进行预测。例如,在使用传送带的传送系统中,如果在传送带中发生经时劣化和基于磨损的劣化,则可以对传送带进行预测。
图14示出了在实例中的作为预测系统中的预测装置运行的计算机的主要硬件构造。
在实例中,预测装置实现为具有如下硬件资源的计算机:CPU(中央处理单元)61、用作CPU 61的工作区的RAM(随机存取存储器)的主存储器、记录基本控制程序等的ROM(只读存储器)、用于存储根据本发明的示例性实施例的程序和各种数据的辅助存储器(例如,HDD(硬盘驱动器)等和闪存的可重写非易失性存储器等磁盘))64、与用于显示各条信息的显示器和用于由操作员进行输入/输出操作的操作按钮、触摸面板等输入单元连接的输入/输出I/F 65、作为用于以有线或无线方式与其它装置进行通信的接口的通信I/F 66,等等。
从辅助存储器64中读取根据本发明的示例性实施例的程序,在RAM 62中对该程序进行扩展,并且由CPU 61来执行改程序,从而在计算机上实现根据本发明的示例性实施例的预测装置的功能。
在实例中,预测装置的功能部设置在一台计算机中,但是也可以分布到多台计算机中。
根据本发明的示例性实施例的计算机可读介质以如下方式设定在根据实例的计算机中:即,从储存计算机可读介质的CD-ROM的外部存储介质中读出计算机可读介质,或者经由例如通信线缆等来接收计算机可读介质。
示例性实施例不限于如同实例中将功能部实现为软件的模式;功能部也可以实现为专用的硬件模块。
出于解释和说明的目的提供了本发明的示例性实施例的前面的说明。不意在穷举或将本发明限制为所公开的确切形式。显然,对于本技术领域的技术人员可以进行许多修改和变型。选择和说明本示例性实施例是为了更好地解释本发明的原理及其实际应用,因此使得本技术领域的其他人能够为实现各种实施例理解本发明和各种适合于所构想的特定应用的修改。目的在于通过所附权利要求及其等同内容限定本发明的范围。
Claims (20)
1.一种预测装置,包括:
获取单元,其用于获取对介质进行传送的传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
2.根据权利要求1所述的预测装置,其中,所述预测单元假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
3.根据权利要求1所述的预测装置,其中,所述预测单元假定由所述获取单元获取的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的预测装置,还包括:输出单元,当直至由所述预测单元预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,所述输出单元输出所述预测单元的预测结果。
5.一种预测系统,包括:
监控目标装置;以及
预测装置,其通过网络连接至所述监控目标装置,其中
所述监控目标装置包括对介质进行传送的传送单元,并且
所述预测装置包括:获取单元,其通过所述网络从所述监控目标装置获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达预设阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
6.根据权利要求5所述的预测系统,其中,所述预测单元假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
7.根据权利要求5所述的预测系统,其中,所述预测单元假定由所述获取单元获取的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
8.根据权利要求5至7中任一项所述的预测系统,还包括:输出单元,当直至由所述预测单元预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,所述输出单元输出所述预测单元的预测结果。
9.一种图像形成装置,包括:
图像形成单元,其在介质上形成图像;
传送单元,其用于传送待形成有图像的介质;
获取单元,其用于获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
10.根据权利要求9所述的图像形成装置,其中,所述预测单元假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
11.根据权利要求9所述的图像形成装置,其中,所述预测单元假定由所述获取单元获取的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的图像形成装置,还包括:输出单元,当直至由所述预测单元预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,所述输出单元输出所述预测单元的预测结果。
13.一种介质传送器,包括:
传送单元,其用于传送待形成有图像的介质;
获取单元,其用于获取所述传送单元的运行量和非运行量;以及
预测单元,其基于如下表达式而利用由所述获取单元获取的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
14.根据权利要求13所述的介质传送器,其中,所述预测单元假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
15.根据权利要求13所述的介质传送器,其中,所述预测单元假定由所述获取单元获取的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
16.根据权利要求13至15中任一项所述的介质传送器,还包括:输出单元,当直至由所述预测单元预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,所述输出单元输出所述预测单元的预测结果。
17.一种预测方法,包括:
获取步骤,获取用于对介质进行传送的传送单元的运行量和非运行量;以及
预测步骤,基于如下表达式而利用通过所述获取步骤获取到的所述传送单元的运行量和非运行量来预测随着所述传送单元的劣化而变化的传送能力值到达阈值的定时:(i)所述传送单元的运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式和(ii)所述传送单元的非运行量与所述传送单元的传送能力值之间的关系表达式。
18.根据权利要求17所述的方法,其中,所述预测步骤假定所述传送单元的运行量与非运行量之间的预设比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
19.根据权利要求17所述的方法,其中,所述预测步骤假定由所述获取步骤获取到的直至当前时间点的所述传送单元的运行量与非运行量之间的比率为所述传送单元的未来运行量与未来非运行量之间的比率,并且对所述传送单元的传送能力值到达所述阈值的定时进行预测。
20.根据权利要求17至20中任一项所述的方法,还包括:当直至由所述预测步骤预测出的所述定时的时间长度变得等于或小于预设时间长度时,输出所述预测的预测结果。
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