CN114459752A - 异常预测装置、送出装置以及异常预测方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供异常预测装置、送出装置以及异常预测方法，课题在于更恰当地预测齿轮的异常。本公开的异常预测装置被用于间歇地送出介质的送出装置，该送出装置具有：驱动部；齿轮，与驱动部连接；以及检测部，检测与齿轮的驱动相应地被送出的介质的位置。该异常预测装置取得与基于由检测部经时地检测出的介质的位置而得到的介质的送出量相关的检测信息，将所取得的检测信息分解为与齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于齿轮的周期而得到的周期成分以及将趋势成分和周期成分去除而得到的随机成分，基于分解而得到的周期成分求出齿轮的异常度，并输出所求出的所述异常度。

Description

异常预测装置、送出装置以及异常预测方法

技术领域

在本说明书中，公开了异常预测装置、送出装置以及异常预测方法。

背景技术

以往，作为送出装置，存在有间歇地送出配置有元件的带的带式供料器。作为与该带式供料器相关联的装置，例如提出有：拍摄单元，对带式供料器的元件取出部进行拍摄；以及特性检查装置，基于该图像数据来测定带的输送位置，并基于该测定结果，通过排序来评价带式供料器的特性(例如，参照专利文献1等)。在该装置中，通过检测供料器的特性(固体差)，能够更合理地进行供料器的使用。另外，作为这样的送出装置，提出有如下结构：一边使制动垫片与带输送机构的转子滑动接触而施加转矩负载，一边进行各种供料器诊断，从而即使是未将带安装于带式供料器的带非安装状态，也能够在与带安装状态相同或者近似的状况下执行供料器诊断(例如，参照专利文献2等)。在该装置中，能够良好地且以较高的可靠性进行带式供料器的诊断。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2009-123895号公报

专利文献2：日本特开2009-302475号公报

然而，在上述专利文献1中，仅检测供料器的特性(个体差异)，并不进行异常的检测、异常的预测。另外，在专利文献2中，能够不使用带而进行近似带使用时的诊断，但是在使用了带的实际使用时，难以进行异常的检测、异常的预测。

发明内容

本公开就是鉴于这样的课题而完成的，其主要目的在于提供能够更恰当地预测齿轮的异常的异常预测装置、送出装置以及异常预测方法。

在本公开中，为了实现上述主要目的，采用了以下的手段。

本公开的异常预测装置被用于间歇地送出介质的送出装置，该送出装置具有：驱动部；齿轮，与所述驱动部连接；以及检测部，检测与所述齿轮的驱动相应地被送出的所述介质的位置，其中，所述异常预测装置具备控制部，该控制部取得与基于由所述检测部经时地检测出的所述介质的位置而得到的所述介质的送出量相关的检测信息，将所取得的所述检测信息分解为与所述齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于所述齿轮的周期而得到的周期成分以及将所述趋势成分和所述周期成分去除而得到的随机成分，基于分解而得到的所述周期成分求出所述齿轮的异常度，并输出所求出的所述异常度。

在该异常预测装置中，将与基于经时地检测出的介质的位置而得到的介质的送出量相关的检测信息分解为与齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于齿轮的周期而得到的周期成分以及将趋势成分和周期成分去除而得到的随机成分。并且，该异常预测装置基于分解而得到的周期成分求出齿轮的异常度，并输出所求出的异常度。由于分解检测信息而得到的周期成分例如是被齿轮的劣化、磨损等强烈影响的成分，因此能够更恰当地预测齿轮的异常。在此，“介质”是指由送出装置送出的介质，例如，在印刷装置中列举有纸等印刷介质，在安装装置中列举有供给元件的带部件等。另外，在“齿轮的异常”中，除了齿轮的劣化、磨损以外，还包括破损、旋转轴的偏移等。

在本公开的异常预测装置中，也可以是，所述控制部在每个预定期间内求出所述周期成分的最大值与最小值的差值来作为所述异常度。由于周期成分的值依赖于齿轮的旋转周期而变化，因此在该异常预测装置中，能够使用周期成分的差值更恰当地预测齿轮的异常。

在本公开的异常预测装置中，也可以是，所述控制部取得将由所述检测部检测出的所述介质的位置、基于所述介质的位置求出的所述送出量的实测值以及所述实测值与间歇地送出所述介质的每一步的送出量的误差中的一个以上和检测出所述介质的位置的时刻建立对应而获得的所述检测信息。在该异常预测装置中，能够使用介质的位置、送出量的实测值、送出量的误差等来分解周期成分。

在本公开的异常预测装置中，也可以是，所述控制部基于分解而得到的所述趋势成分的经时变化来求出所述齿轮的偶发性异常度。在该异常预测装置中，也能够使用周期成分以外的成分来更恰当地预测与齿轮相关的异常。

在求出偶发性异常度的本公开的异常预测装置中，也可以是，所述控制部在每个预定期间内求出所述趋势成分的最大值与最小值的差值来作为所述偶发性异常度。由于趋势成分的最大值以及最小值有时是因齿轮的偶然性异常而引起的，因此在该异常预测装置中，能够使用趋势成分的差值更恰当地预测齿轮的异常。

本公开的送出装置具备：驱动部；齿轮，与所述驱动部连接；检测部，对与所述齿轮的驱动相应地被送出的介质的位置进行检测；以及上述任一个异常预测装置。在该送出装置中，由于具备上述任一个异常预测装置，因此能够获得与采用的方式相应的效果。

本公开的异常预测方法被用于间歇地送出介质的送出装置，并由计算机执行，该送出装置具有：驱动部；齿轮，与所述驱动部连接；以及检测部，检测与所述齿轮的驱动相应地被送出的所述介质的位置，其中，所述异常预测方法包括如下步骤：(a)取得与基于由所述检测部经时地检测出的所述介质的位置而得到的所述介质的送出量相关的检测信息；(b)将在所述步骤(a)中取得的所述检测信息分解为与所述齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于所述齿轮的周期而得到的周期成分以及将所述趋势成分以及所述周期成分去除而得到的随机成分；以及(c)基于在所述步骤(b)中分解而得到的所述周期成分，求出所述齿轮的异常度。

该异常预测方法与上述异常预测装置相同，例如通过使用被齿轮的劣化、磨损等强烈影响的周期成分而能够更恰当地预测齿轮的异常。此外，在该异常预测方法中，可以采用上述异常预测装置的各种方式，另外，也可以追加实现上述异常预测装置的各功能这样的步骤。

附图说明

图1是表示处理系统10的一个例子的概略说明图。

图2是表示存储于存储部35的信息的一个例子的说明图。

图3是表示介质12的位置检测的一个例子的说明图。

图4是表示介质送出处理例程的一个例子的流程图。

图5是表示检测出的数据以及各分离成分的一个例子的说明图。

图6是表示劣化异常预测处理例程的一个例子的流程图。

图7是表示异常度显示画面50的一个例子的说明图。

图8是表示偶发性异常检测处理例程的一个例子的流程图。

附图标记说明

10：处理系统12：介质20：送出装置21：控制部22：驱动部23：齿轮机构24：第一齿轮25：第二齿轮26：送出部件27：通信部28：操作面板30：异常预测装置31：信息取得部32：成分分解部33：周期成分处理部34：趋势成分处理部35：存储部36：检测信息37：异常度信息38：检测部40：管理装置41：显示部42：输入装置50：异常度显示画面

具体实施方式

以下，参照附图说明本实施方式。图1是表示作为本公开的处理系统10的一个例子的概略说明图。图2是表示存储于存储部35的信息的一个例子的说明图。图3是表示介质12的位置检测的一个例子的说明图。

处理系统10例如间歇地送出片状的部件，进行预定的处理。该处理系统10例如也可以是将作为介质12的印刷介质送出并对该印刷介质进行印刷处理的印刷装置。另外，处理系统10也可以是将粘贴或者收容于作为介质12的带状的衬纸的元件送出并将元件朝向安装头供给的安装装置。该处理系统10具备送出装置20、异常预测装置30以及管理装置40。

送出装置20进行送出介质12的处理。送出装置20具备控制部21、驱动部22、齿轮机构23、送出部件26、通信部27以及操作面板28。控制部21是控制器，例如构成为以CPU为中心的微处理器，负责装置整体的控制。在该处理系统10中，说明控制部21负责即兼顾送出装置20的控制和异常预测装置30的控制的情况，但是异常预测装置30也可以具有其它控制部等，由各自的控制部进行控制。该控制部21具备未图示的时刻管理部，构成为能够掌握执行处理的日期时间等。驱动部22是连接有齿轮机构23的马达。该驱动部22以间歇地送出介质12的方式产生驱动力，但是例如也可以设为间歇地进行动作的步进马达，也可以设为对连续动作的马达间歇地进行驱动控制的结构。齿轮机构23将驱动部22的旋转驱动力朝向送出部件26传递，例如具有第一齿轮24和第二齿轮25。第一齿轮24固定于驱动部22的旋转轴。第二齿轮25固定于送出部件26的旋转轴。第一齿轮24与第二齿轮25啮合。送出部件26是与介质12的表面抵接而送出介质12的送出辊。通信部27是与管理装置40等外部设备进行信息的交换的接口。操作面板28具备显示信息的显示部和进行基于作业者的操作输入的操作部。该操作面板28例如也可以是触摸面板。

异常预测装置30是预测并检测送出装置20的异常的装置。异常预测装置30具备控制部21、存储部35以及检测部38。控制部21负责异常预测装置30整体的控制。控制部21具有信息取得部31、成分分解部32、周期成分处理部33以及趋势成分处理部34来作为功能块。这些功能块是由控制部21执行后述的例程来实现的。信息取得部31取得与基于由检测部38经时地检测出的介质12的位置而得到的送出量相关的检测信息。成分分解部32将所取得的检测信息分解为与齿轮机构23所包含的齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于齿轮的周期而得到的周期成分以及将趋势成分以及周期成分去除而得到的随机成分。周期成分处理部33基于分解而得到的周期成分求出齿轮机构23的齿轮的劣化异常度。周期成分处理部33也可以求出在每个预定期间内得到的周期成分的最大值与最小值的差值来作为劣化异常度。趋势成分处理部34基于分解而得到的趋势成分的经时变化，判定有无发生齿轮的偶发性异常。趋势成分处理部34也可以在每个预定期间内求出趋势成分的最大值与最小值的差值来作为偶发性异常度。

存储部35是存储各种应用程序、各种数据文件的HDD、闪存等大容量的存储介质。该存储部35也被用作送出装置20的存储部，但是送出装置20也可以具有其它存储部。在该存储部35中存储有检测信息36、异常度信息37。如图2所示，在存储部35中例如存储有检测信息36、异常度信息37。检测信息36是将由检测部38检测出的介质12的位置、基于介质12的位置求出的送出量的实测值、间歇地送出介质12的每一步的送出量与实测值的误差中的一个以上和检测出介质12的位置的时刻建立对应而得到的信息。该检测信息36包括由送出装置20送出的介质12的经时变化。异常度信息37是经时地记录根据检测信息36求出的齿轮机构23所包含的齿轮的劣化异常度的信息，预定期间的时期与劣化异常度建立对应。

检测部38是检测介质12的位置的传感器，例如既可以是接触式的传感器，也可以是非接触式的传感器。作为非接触式的传感器，例如，也可以是检测激光的反射而检测介质12的位置的传感器、通过拍摄介质12的图像并进行图像处理而检测介质12的位置的传感器。如图3所示，也可以在介质12上设置标记，通过识别该标记的位置来检测介质12的位置。

管理装置40构成为存储、管理处理系统10的各装置的使用状况、使用状态等的服务器。管理装置40具备显示部41和输入装置42。显示部41是显示画面的显示器。输入装置42包括供操作者输入的键盘、鼠标等。

接着，说明这样构成的本实施方式的处理系统10的动作，首先，说明送出装置20送出介质12的处理。图4是表示由送出装置20的控制部21执行的介质送出处理例程的一个例子的流程图。该例程被存储于送出装置20的存储部35，在接收到由作业者发出的开始执行介质12的送出处理的指令后被执行。当开始该例程时，控制部21使驱动部22驱动而送出介质12(S100)。在驱动部22为步进马达的情况下，例如，当将步进数设为60时，所设定的角度为360°÷60＝6°，第一齿轮24与旋转轴一并地旋转该角度，送出部件26与该旋转相应地旋转而送出介质12。

接着，控制部21从检测部38取得检测介质12的位置而得到的位置信息(S110)，计算介质12的送出量的实测值，计算送出量的误差(S120)。检测部38例如通过图像处理根据介质12的前端或者标记于介质12的标记来检测介质12的位置，并将该位置信息朝向控制部21输出。控制部21根据本次和上次检测出的位置的差值求出送出量的实测值，根据预先决定的送出量的设定值与该实测值的差值计算误差。接着，控制部21将位置信息、送出量的实测值以及误差与检测出的日期时间建立对应并作为检测信息36存储于存储部35(S130)。这样，控制部21根据介质12的送出来进行将与介质12的位置相关的信息经时地更新为检测信息36的处理。

接着，控制部21判定是否经过了预定期间(S140)。控制部21例如能够基于每天起动时、以预先设定的时刻、预先设定的时间、预先设定的步进数送出介质12时、数据达到预先设定的个数时等中的任一个来进行该判定。该期间经过的判定能够由作业者预先设定。在此，控制部21在新蓄积了预先设定的个数、例如周期60×设定值10＝600个的数据时，判定为经过了预定期间。控制部21在未经过预定期间时，判定送出处理是否全部完成(S180)，在送出处理未全部完成时，执行S100以后的处理。

另一方面，在S140中经过了预定期间时，读出该预定期间内的检测信息36，进行分解为趋势成分、周期成分以及随机成分的处理(S150)。在分解处理中，趋势成分是基于第一齿轮24、第二齿轮25的齿轮数的数据的移动平均值而得到的成分。周期成分是基于以第一齿轮24、第二齿轮25的齿轮数为周期的各周期要素的平均值而得到的成分。控制部21也可以针对齿轮机构23的各齿轮分离第一齿轮24的周期成分和第二齿轮25的周期成分等周期成分。随机成分是从检测信息36中的位置数据(原始数据)中除去趋势成分和周期成分而得到的成分。该成分分解例如能够用统计函数R的decompose(分解)函数进行安装，也可以使用“R基本统计函数手册”中记载的“朝向时间序列的成分的分解”中规定的内容。

图5是表示检测出的数据以及各分离成分的一个例子的说明图，从上段开始依次为，第一段为位置数据，第二段为趋势成分，第三段为周期成分，第四段为随机成分。在图5中，示出以周期10对3000个位置数据进行成分分解的例子。周期成分表示与齿轮的周期相对应的变动。若是在齿轮表示理想的举动的情况下，则趋势成分、周期成分以及随机成分表示平坦的线。当在齿轮发生磨损等劣化时，与其相应的变动被反映在各成分中的任一个中。

当在S150中执行成分分解时，控制部21执行基于周期成分的劣化异常预测处理(S160)，基于趋势成分执行偶发性异常检测处理(S170)。然后，控制部21判定是否完成了全部送出处理(S180)，在未完成全部送出处理时，执行S100以后的处理，在完成了全部送出处理时，结束该例程。

在此，说明S160的劣化异常预测处理。图6是表示控制部21执行的劣化异常预测处理例程的一个例子的流程图。该例程被存储于送出装置20的存储部35，在介质送出处理例程的S160中被执行。当开始该例程时，控制部21从检测信息36取得预定期间内的周期成分(S200)，计算周期成分的变动幅度(S210)。控制部21例如将在每个预定期间内得到的周期成分的最大值与最小值的差值作为劣化异常度。然后，控制部21将所得到的变动幅度(差值)作为该预定期间的劣化异常度并存储于异常度信息37，输出该异常度信息37(S220)。控制部21例如可以在处理系统10所具有的操作面板28的显示部显示输出劣化异常度，也可以朝向管理装置40输出异常度信息37并在显示部41显示输出劣化异常度。

图7是表示在管理装置40的显示部41显示输出的异常度显示画面50的一个例子的说明图。该异常度显示画面50表示在异常度信息37中记录的劣化异常度的经时变化，横轴是预定期间的时期，纵轴是劣化异常度。作业者确认异常度显示画面50，若该劣化异常度超过预定的阈值、或者该劣化异常度与上次的值相比大幅地增加，则能够判断为需要进行齿轮机构23的维护等。

在S220之后，控制部21判定所得到的劣化异常度是否在预定的允许范围内(S230)，在劣化异常度处于预定的允许范围内时，直接结束该例程。另一方面，在劣化异常度不在预定的允许范围内时，控制部21判定为发生了劣化异常，并输出该主旨的信息(S240)，结束该例程。控制部21也可以在周期成分的异常度超过了预定的允许阈值时，判定为发生了齿轮的劣化异常。或者，控制部21也可以在周期成分的异常度与上次得到的异常度相比超过预定的允许阈值而增加的情况下，判定为发生了齿轮的劣化异常。该允许范围、允许阈值例如也可以在因齿轮机构23的异常动作而对介质12的送出处理造成较大的影响这样的范围内经验性地决定。另外，控制部21可以在操作面板28上显示输出齿轮机构23的劣化异常的发生，也可以在管理装置40的显示部41上显示输出齿轮机构23的劣化异常的发生。确认了该信息的作业者中断相应的齿轮机构23的使用，进行齿轮的更换等。

接着，说明S170的偶发性异常检测处理。图8是表示控制部21执行的偶发性异常检测处理例程的一个例子的流程图。该例程存储于送出装置20的存储部35，在介质送出处理例程的S170中被执行。当开始该例程时，控制部21从检测信息36取得预定期间内的趋势成分(S300)，计算趋势成分的变动幅度(S310)。控制部21例如将在每个预定期间内得到的趋势成分的最大值与最小值的差值作为偶发性异常度。然后，控制部21判定所得到的偶发性异常度是否在预定的允许范围内(S320)。此外，控制部21也可以通过判定趋势成分的偶发性异常度是否超过预定的允许阈值来判定偶发性异常度是否超过预定的允许范围。或者，控制部21也可以通过判定趋势成分的偶发性异常度与上次得到的异常度相比是否超过预定的允许阈值而增加来判定偶发性异常度是否超过预定的允许范围。该允许范围、允许阈值例如也可以在介质12的送出处理中对预定的处理(例如印刷处理)造成较大影响这样的范围内经验性地决定。控制部21在偶发性异常度处于允许范围内时，结束该例程。另一方面，在偶发性异常度不在允许范围内时，控制部21视为发生了偶发性异常，输出该主旨的信息(S330)，结束该例程。控制部21例如可以在操作面板28的显示部上显示输出发生了偶发性异常的主旨，也可以朝向管理装置40输出。对该情况进行了确认的作业者例如进行送出装置20的维护等。

在此，明确本实施方式的构成要素与本公开的构成要素的对应关系。本实施方式的驱动部22相当于本公开的驱动部，齿轮机构23的第一齿轮24、第二齿轮25相当于齿轮，检测部38相当于检测部，控制部21相当于控制部，送出装置20相当于送出装置，异常预测装置30相当于异常预测装置。此外，在本实施方式中，通过对异常预测装置30的动作进行说明，还明确了本公开的异常预测方法的一个例子。

在以上说明的本实施方式的异常预测装置30中，将与基于经时地检测出的介质12的位置而得到的介质的送出量相关的检测信息36分解为与齿轮机构23的齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于齿轮的周期而得到的周期成分以及将趋势成分和周期成分去除而得到的随机成分。并且，该异常预测装置30基于分解而得到的周期成分求出齿轮的劣化异常度，并将求出的劣化异常度朝向管理装置40输出。分解检测信息36而得到的周期成分例如是因齿轮的劣化、磨损等而强烈影响的成分，因此能够更恰当地预测齿轮的异常。

另外，控制部21在每个预定期间内求出周期成分的最大值与最小值的差值来作为劣化异常度。由于周期成分的值依赖于齿轮的旋转周期而变化，因此在该异常预测装置30中，能够使用周期成分的差值更恰当地预测齿轮的异常。进而，控制部21将由检测部38检测出的介质12的位置、基于介质12的位置求出的送出量的实测值以及间歇地送出介质12的每一步的送出量与实测值的误差和检测出介质12的位置的时刻建立对应并存储为检测信息36。在该异常预测装置30中，能够使用介质12的位置、送出量的实测值、送出量的误差等来分解周期成分。另外，控制部21也可以基于分解而得到的趋势成分的经时变化来求出齿轮的偶发性异常度。在该异常预测装置30中，也能够使用周期成分以外的成分来更恰当地预测与齿轮相关的异常。另外，控制部21在每个预定期间内求出趋势成分的最大值与最小值的差值来作为偶发性异常度。由于趋势成分的最大值以及最小值有时是因齿轮的偶发性异常而引起的，因此在该异常预测装置30中，能够使用趋势成分的差值更恰当地预测齿轮的异常。

此外，本公开不受上述实施方式的任何限定，只要属于本公开的技术范围，当然能够以各种方式来实施。

例如，在上述实施方式中，在每个预定期间内求出周期成分的最大值与最小值的差值来作为劣化异常度，但是只要利用周期成分，则并不特别局限于此。例如，也可以求出预定期间内的每一步的周期成分的振幅值，将其平均后的值作为劣化异常度。在该异常预测装置中，也能够使用周期成分来更恰当地预测齿轮的异常。

在上述实施方式中，在检测信息36中包括介质12的位置、送出量的实测值、送出量的误差，但是并不特别局限于此，只要包括其中的一个以上即可。只要具有这些中的任一个，控制部21就能够求出劣化异常度。

在上述实施方式中，在劣化异常度超过了预定的允许范围时，判定劣化异常并进行显示输出，但是并不特别局限于此，也可以省略劣化异常的判定处理。作业者例如也能够通过确认异常度显示画面50、异常度信息37的内容来判断劣化异常的状况。另外，在上述实施方式中，在偶发性异常度超过了预定的允许范围时，判定偶发性异常并进行显示输出，但是并不特别局限于此，也可以省略偶发性异常的判定处理。例如，只要控制部21将偶发性异常度的数据等存储于存储部35，则作业者也能够通过确认其内容来判断偶发性异常的状况。

在上述实施方式中，在每个预定期间内求出趋势成分的最大值与最小值的差值来作为偶发性异常度，但是只要使用趋势成分，则并不特别局限于此。例如，也可以求出趋势成分的振幅，将其平均值作为偶发性异常度。在该异常预测装置30中，也能够使用趋势成分来检测送出装置20的异常。或者，在上述实施方式中，控制部21基于趋势成分求出齿轮的偶发性异常度，但是并不特别局限于此，也可以省略该处理。由于在该异常预测装置30中，也使用周期成分求出劣化异常度，因此能够更恰当地预测齿轮的异常。

在上述实施方式中，齿轮机构23具有第一齿轮24和第二齿轮25，但是并不特别局限于此，也可以进一步包括这些以外的一个以上的齿轮。控制部21也可以针对各齿轮分离周期成分。

在上述实施方式中，说明了送出装置20具备本公开的异常预测装置的功能的情况，但是并不特别局限于此，管理装置40等外部装置也可以具有本公开的异常预测装置的功能。

在上述实施方式中，将本公开作为异常预测装置30进行了说明，但是并不特别局限于此，也可以设为异常预测方法，也可以设为计算机执行该异常预测方法的程序。

工业实用性

本公开的异常预测装置、送出装置以及异常预测方法能够应用于与检测以及预测由齿轮送出部件的机械的异常的方法相关的安装领域。

Claims (7)

1.一种异常预测装置，被用于将介质间歇地送出的送出装置，所述送出装置具有：驱动部；齿轮，与所述驱动部连接；以及检测部，检测与所述齿轮的驱动相应地被送出的所述介质的位置，其中，

所述异常预测装置具备控制部，所述控制部取得与基于由所述检测部经时地检测出的所述介质的位置而得到的所述介质的送出量相关的检测信息，将所取得的所述检测信息分解为与所述齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于所述齿轮的周期而得到的周期成分以及将所述趋势成分和所述周期成分去除而得到的随机成分，基于分解而得到的所述周期成分求出所述齿轮的异常度，并输出所求出的所述异常度。

2.根据权利要求1所述的异常预测装置，其中，

所述控制部在每个预定期间内求出所述周期成分的最大值与最小值的差值作为所述异常度。

3.根据权利要求1或2所述的异常预测装置，其中，

所述控制部取得将由所述检测部检测出的所述介质的位置、基于所述介质的位置求出的所述送出量的实测值以及所述实测值与将所述介质间歇地送出的每一步的送出量的误差中的一个以上与检测出所述介质的位置的时刻建立对应而获得的所述检测信息。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的异常预测装置，其中，

所述控制部基于分解而得到的所述趋势成分的经时变化来求出所述齿轮的偶发性异常度。

5.根据权利要求4所述的异常预测装置，其中，

所述控制部在每个预定期间内求出所述趋势成分的最大值与最小值的差值作为所述偶发性异常度。

6.一种送出装置，具备：

驱动部；

齿轮，与所述驱动部连接；

检测部，对与所述齿轮的驱动相应地被送出的介质的位置进行检测；以及

权利要求1～5中任一项所述的异常预测装置。

7.一种异常预测方法，被用于将介质间歇地送出的送出装置，并由计算机执行，所述送出装置具有：驱动部；齿轮，与所述驱动部连接；以及检测部，检测与所述齿轮的驱动相应地被送出的所述介质的位置，其中，

所述异常预测方法包括如下步骤：

(a)取得与基于由所述检测部经时地检测出的所述介质的位置而得到的所述介质的送出量相关的检测信息；

(b)将在所述步骤(a)中取得的所述检测信息分解为与所述齿轮的移动平均值相关的趋势成分、基于所述齿轮的周期而得到的周期成分以及将所述趋势成分以及所述周期成分去除而得到的随机成分；以及

(c)基于在所述步骤(b)中分解而得到的所述周期成分，求出所述齿轮的异常度。

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