JP2005227518A - 異常診断方法、状態判定装置、画像形成装置、管理装置及び管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】 画像形成装置を利用者に納品した後に画像形成装置の信頼性の高い異常診断を速やかに開始できる異常診断方法等を提供する。
【解決手段】 画像形成装置の状態に関連した複数種類の情報の複数組のデータの取得を、状態判定対象の画像形成装置を含む同じ機種の複数の画像形成装置について、その複数の画像形成装置の製造後の稼働テスト中に行う。この複数の画像形成装置の稼働テスト中に取得した複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、状態判定用の指標値を算出する指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として用いる。また、納品された画像形成装置の使用開始後、基準データ群用のデータの取得及び追加を所定の更新タイミングで行うのが好ましい。このデータの取得及び追加は、画像形成装置の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群についてのみ行ってもよい。
【選択図】 図１

Description

本発明は、複写機、プリンター、ＦＡＸなどの画像形成装置、コンピュータ装置、家電機器、通信機器などの電子機器に関するものである。また、本発明は、電子機器の異常診断方法、電子機器の状態を判定する状態判定装置、複数の電子機器を通信回線を介して管理する管理装置及び電子機器管理システムに関するものである。

この種の電子機器としての画像形成装置、特に電子写真方式の画像形成装置においては、トナーや感光体などの消耗品の交換や故障時の修理などメンテナンスが必要である。故障した場合は、故障発生から修理完了まで装置の全機能または一部の機能を停止させることになり、使用者にとって時間的なロスが大きい。そこで、故障の発生やユニット・部品等の寿命の到来などの画像形成装置における異常状態の発生を予測し、予めメンテナンスなどの必要な処置を施して、ダウンタイムを低減することが望まれている。

従来、上記故障や寿命等の異常状態の発生を予測する方法としては、画像形成装置の各種センサで検知されたセンシング情報等の複数の情報に対して統計的な処理や推論などにより行う方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００１−１７５３２８号公報

ところが、上記特許文献1の方法では、異常状態の発生の可能性の有無については予測していたが、その異常状態の具体的な発生時期についてまでは予測していなかった。画像形成装置における異常状態の具体的な発生時期が予測できれば、その後に発生すると予想される異常の内容や原因の調査を開始し、その調査結果に応じてメンテナンスの緊急度を判断して適正な時期にメンテナンスできるようになる。そこで、画像形成装置における故障等の異常状態の発生の可能性の有無だけでなく、その異常状態の発生時期まで予測することが望まれる。
そこで、本出願人は、異常の発生時期を予測することができる異常発生予測方法（異常診断方法）を提案した（特願２００３−１８４９２９号）。この方法は、画像形成装置の状態と関連がある複数種類の情報のデータを取得し、これらの複数種類の情報のデータから、装置の状態変化に応じて変化する指標値を算出する。より具体的には、状態判定対象の画像形成装置が正常状態にあるとみなされるときに上記複数種類の情報のデータを予め複数組取得し、これらのデータからなる基準データ群（母集団）から、その後の装置の状態変化に応じて値が変化する上記指標値を算出するための指標値算出式を決定しておく。そして、この指標値算出式を用いて、状態判定対象の画像形成装置について取得した上記複数種類の情報のデータに対する上記指標値を算出する。このように算出した指標値の時間変化は、画像形成装置の状態の時間変化に対応するので、この指標値が初期の正常状態のときの値から一定量ずれると、その画像形成装置が故障等の何らかの異常状態に至っているものと推測される。本方法は、この指標値の時間変化のデータに基づいて、その後の画像形成装置の状態の変化を判定するため、故障等の異常状態の発生の有無の診断だけでなく、その異常状態の発生時期までも予測する診断も可能となる。このような異常発生の診断が可能になることで、メンテナンスの緊急度を判断して適正な時期にメンテナンスが可能になる。
しかしながら、上記提案の方法のような異常診断方法を、実際に利用者に納品する画像形成装置について採用する場合、次のような課題が残されていた。この異常診断方法では、上記指標値算出式を決定するために、正常状態にあるとみなされる画像形成装置について複数種類の情報のデータを予め複数組取得して基準データ群を用意しておく必要がある。しかも、本願発明者が実際の画像形成装置を用いて異常診断の実験を行ったところ、状態判定及び異常診断の信頼性の高い指標値を算出できる指標値算出式を決定する上で、上記基準データ群をいかに構築するかが重要であることがわかった。例えば、上記基準データ群を構成するデータの個数が少なかったり、機種が異なる画像形成装置について取得したデータが含まれていたりすると、装置状態の誤判定や異常の誤診断をする場合があることがわかった。特に、新機種の画像形成装置の量産開始時には、同じ機種の画像形成装置について取得した十分な量のデータからなる基準データ群を確保することが難しく、納品後に信頼性の高い異常診断を速やかに開始できない場合があるという課題があった。
なお、かかる課題は、上記画像形成装置について上記異常診断方法を適用する場合に限らず、画像形成装置以外の他の電子機器について上記異常診断方法を適用する場合にも同様に生じるものである。

本発明は以上の背景に鑑みなされたものである。その目的は、新機種の電子機器の量産開始時においても、電子機器を利用者に納品した後に電子機器の信頼性の高い異常診断を速やかに開始できる異常診断方法、状態判定装置、画像形成装置、管理装置及び管理システムを提供することである。

上記目的を達成するために、請求項１の発明は、電子機器の状態に関連した複数種類の情報のデータを予め複数組取得するステップと、該複数組のデータから構成される基準データ群に基づいて、電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定するステップと、状態判定対象の電子機器について該複数種類の情報のデータを取得するステップと、該指標値算出式と該状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報のデータとに基づいて指標値を算出するステップと、該指標値と予め設定した基準値との比較結果に基づいて、該状態判定対象の電子機器の状態を判定し該電子機器の異常発生を診断するステップとを有する異常診断方法であって、上記基準データ群を構成する複数組のデータの取得を、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の複数の電子機器について、該複数の電子機器の製造後の稼働テスト中に行い、該複数の電子機器の稼働テスト中に取得した該複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、上記指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として用いることを特徴とするものである。
また、請求項２の発明は、請求項１の異常診断方法において、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の電子機器は、該状態判定対象の電子機器と同じ製造ロットに含まれる電子機器であることを特徴とするものである。
また、請求項３の発明は、請求項１又は２の異常診断方法において、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、該取得したデータを上記基準データ群に追加して該基準データ群を更新するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項４の発明は、請求項３の異常診断方法において、更新前の上記基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と上記取得したデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値が予め設定した所定範囲から外れている場合は、該取得したデータを上記基準データ群に追加しないことを特徴とするものである。
また、請求項５の発明は、請求項３又は４の異常診断方法において、上記基準データ群を更新していくとき、更新後の基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と該基準データ群を構成する初期の特定の１組のデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値の変化量が予め設定した所定範囲内に所定回数連続して入った場合は、その後の基準データ群の更新を停止することを特徴とするものである。
また、請求項６の発明は、請求項１又は２の異常診断方法において、上記基準データ群は、上記複数種類の情報のうち各電子機器の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群と、それ以外の情報について取得したデータからなる共通データ群とにより構成され、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について該個別データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、該取得したデータを該個別データ群に追加して該個別データ群を更新するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項７の発明は、請求項６の異常診断方法において、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器と同じ機種の他の複数の電子機器について上記共通データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、該取得したデータを該共通データ群に追加して該共通データ群を更新するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項８の発明は、請求項７の異常診断方法において、同じ機種の複数の電子機器それぞれについて取得した上記個別データ群及び上記共通データ群のデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、該管理装置において、該複数の電子機器それぞれについて該個別データ群のデータを蓄積し、該複数の電子機器のすべてについて該共通データ群のデータを蓄積し、該個別データ群と該共通データ群とに基づいて、各電子機器に対応する上記指標値算出式を決定するステップと、該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項９の発明は、請求項１又は２の異常診断方法において、同じ機種の複数の電子機器それぞれの製造後の稼働テスト中に、各電子機器において上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、各電子機器で取得したデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、該管理装置において、各電子機器についてデータを蓄積した該基準データ群に基づいて上記指標値算出式を決定するステップと、該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項１０の発明は、請求項１又は２の異常診断方法において、同じ機種の複数の電子機器それぞれを利用者が使用開始した後、各電子機器において上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、各電子機器で取得したデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、該管理装置において、各電子機器についてデータを蓄積した該基準データ群に基づいて上記指標値算出式を決定するステップと、該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とするものである。
また、請求項１１の発明は、請求項１乃至１０のいずれかの異常診断方法において、上記電子機器において上記指標値に基づいて該電子機器の異常状態の発生が予測された場合に、その予測結果を該電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップを有することを特徴とするものである。
また、請求項１２の発明は、請求項１乃至１１のいずれかの異常診断方法において、上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とするものである。
また、請求項１３の発明は、請求項１乃至１２のいずれかの異常診断方法において、上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とするものである。

また、請求項１４の発明は、電子機器の状態に関連した複数種類の情報のデータを取得するデータ取得手段と、状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報の複数組のデータから構成される基準データ群を記憶するデータ記憶手段と、該基準データ群に基づいて、電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定する算出式決定手段と、該指標値算出式と状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報のデータとに基づいて指標値を算出する指標値算出手段と、該算出した指標値と予め設定した基準値との比較結果に基づいて、該状態判定対象の電子機器の状態を判定する判定手段とを備えた電子機器の状態判定装置であって、上記データ記憶手段は、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の複数の電子機器について製造後の稼働テスト中に取得した上記複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、上記指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として記憶したものであることを特徴とするものである。
また、請求項１５の発明は、請求項１４の状態判定装置において、上記状態判定の結果に基づいて、上記状態判定対象の電子機器の異常発生を診断する異常発生診断手段を備えたことを特徴とするものである。
また、請求項１６の発明は、請求項１４又は１５の状態判定装置において、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを上記データ記憶手段に記憶している基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように、上記データ取得手段及び上記データ記憶手段を制御する制御手段を備えたことを特徴とするものである。
また、請求項１７の発明は、請求項１６の状態判定装置において、上記制御手段は、更新前の上記基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と上記取得したデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値が予め設定した所定範囲から外れている場合は、該取得したデータを上記基準データ群に追加しないように制御することを特徴とするものである。
また、請求項１８の発明は、請求項１６又は１７の状態判定装置において、上記制御手段は、上記基準データ群を更新していくとき、更新後の基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と該基準データ群を構成する初期の特定の１組のデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値の変化量が予め設定した所定範囲内に所定回数連続して入った場合は、その後の基準データ群の更新を停止するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項１９の発明は、請求項１４又は１５の状態判定装置において、上記データ記憶手段は、上記基準データ群を、上記複数種類の情報のうち各電子機器の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群と、それ以外の情報について取得したデータからなる共通データ群とに分けて記憶可能なものであり、上記制御手段は、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について該個別データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該個別データ群に追加して該個別データ群を更新するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項２０の発明は、請求項１９の状態判定装置において、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の他の複数の電子機器との間で通信回線を介して通信するための通信手段を備え、上記制御手段は、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該複数の電子機器から上記共通データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで受信し、該受信したデータを該共通データ群に追加して該共通データ群を更新するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項２１の発明は、請求項１４乃至２０のいずれかの状態判定装置において、上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とするものである。
また、請求項２２の発明は、請求項１４乃至２１のいずれかの状態判定装置において、上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とするものである。

また、請求項２３の発明は、装置の状態を判定する状態判定手段と、記録媒体に画像を形成する画像形成手段とを備えた画像形成装置において、上記状態判定手段として、請求項２２の状態判定装置を用いたことを特徴とするものである。
また、請求項２４の発明は、請求項２３の画像形成装置において、異常診断用の管理装置との間で通信回線を介して通信するための通信手段と、該画像形成装置の製造後の稼働テスト中に、上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該管理装置に送信するように、上記状態判定装置及び該通信手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
また、請求項２５の発明は、請求項２４の画像形成装置において、上記制御手段は、該画像形成装置を利用者が使用開始した後、上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該管理装置に送信するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項２６の発明は、請求項２４又は２５の画像形成装置において、上記制御手段は、上記基準データ群に基づいて該画像形成装置について決定された上記指標値算出式を特定するための情報を、上記管理装置から受信するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項２７の発明は、請求項２４乃至２６のいずれかの画像形成装置において、上記制御手段は、上記状態判定装置において上記指標値に基づいて該画像形成装置の異常状態の発生が予測された場合に、その予測結果を上記管理装置に送信するように制御することを特徴とするものである。

また、請求項２８の発明は、複数の電子機器における異常診断を通信回線を介して一元的に管理する管理装置であって、該電子機器又は該電子機器の状態を判定する状態判定装置との間で通信回線を介して通信するための通信手段と、各電子機器について取得された複数の情報のデータからなる基準データ群を記憶するデータ記憶手段と、各電子機器の製造後の稼働テスト中に所定の更新タイミングで取得された上記複数種類の情報のデータを該電子機器又は該状態判定装置から受信し、該受信したデータを該基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように、該通信手段及び該データ記憶手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とするものである。
また、請求項２９の発明は、請求項２８の管理装置において、上記制御手段は、各電子機器を利用者が使用開始した後に所定の更新タイミングで取得された上記複数種類の情報のデータを、該電子機器又は上記状態判定装置から通信回線を介して受信し、該受信したデータを該基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項３０の発明は、請求項２８又は２９の管理装置において、上記制御手段は、各電子機器についてデータを蓄積した上記基準データ群に基づいて、各電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定し、該指標値算出式を特定するための情報を通信回線を介して該電子機器又は上記状態判定装置に送信するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項３１の発明は、請求項３０の管理装置において、上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とするものである。
また、請求項３２の発明は、請求項２８乃至３１のいずれかの管理装置において、上記制御手段は、各電子機器において上記指標値に基づき得られた該電子機器の異常診断結果を、該電子機器又は上記状態判定装置から通信回線を介して受信するように制御することを特徴とするものである。
また、請求項３３の発明は、請求項２８乃至３２のいずれかの管理装置において、上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とするものである。
また、請求項３４の発明は、複数の電子機器における異常診断を通信回線を介して一元的に管理する管理システムであって、請求項２８乃至３３のいずれかの管理装置と、該管理装置との間で通信回線を介して通信可能な管理対象の複数の電子機器又は該電子機器の状態を判定する状態判定装置とにより構成したことを特徴とするものである。

請求項１乃至３４の発明によれば、複数種類の情報のデータの取得を、状態判定対象の電子機器と同じ機種の複数の電子機器について行うので、電子機器１台についてデータ取得を行う場合に比して、基準データ群を構成する十分な量のデータを短時間で効率よく取得できる。しかも、基準データ群は、同じ機種の複数の電子機器について取得した複数組のデータのすべてを含むので、その機種の平均的な構造及び特性を反映した正常状態の仮想的な電子機器に対応した適正な基準データ群を構築することができる。
また、初期の基準データ群を構成するデータの取得を電子機器の製造後の稼働テスト中に行っているので、その稼働テストが完了した後の電子機器を利用者に納品する前に、初期の基準データ群に必要な十分な量のデータを確保できる。しかも、製造後の稼働テスト中の電子機器は異常発生の確率が低いため、初期の基準データ群が、より正常状態に近い仮想的な電子機器に対応した適正なものとなる。
以上のように、電子機器を利用者に納品する前の稼働テスト中に、正常状態の仮想的な電子機器に対応した適正な初期の基準データ群を効率的に得ることができる。従って、新機種の電子機器の量産開始時においても、その初期の基準データ群を電子機器に組み込んで利用者に納品し、その納品後の電子機器について信頼性の高い異常診断を速やかに開始できるようになるという効果がある。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は本発明に係る異常診断方法を実行することができる状態判定装置を含む画像形成装置の異常診断システムの基本的な構成を示すブロック図である。
状態判定装置１は、データ取得部（データ取得手段）２と、データ記憶部（データ記憶手段）３と、算出式決定部（データ算出式決定手段）４、指標値算出部（指標値算出手段）５と、判定部（状態変化判定手段）６を備えている。
データ取得部２は、電子機器としての画像形成装置の状態に関する複数種類の情報のデータを取得する。データ記憶部３は、状態判定対象の画像形成装置について取得した複数種類の情報の複数組のデータから構成される基準データ群を記憶する。算出式決定部４は、データ記憶部３に記憶されている基準データ群に基づいて、画像形成装置の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定する。指標値算出部５は、上記指標値算出式と状態判定対象の画像形成装置について取得した複数種類の情報のデータとに基づいて単一の指標値を算出する。判定部６は、指標値算出部５で算出した指標値と予め設定した基準値との比較結果に基づいて、状態判定対象の画像形成装置の状態を判定する。指標値算出部５で算出した指標値の時間変化のデータに基づいて、その後の画像形成装置の状態の変化を判定してもよい。指標値算出部５で算出した指標値の時間変化のデータや、判定部６で判定された判定結果のデータは、画像形成手段としての画像形成システム８内の各装置を制御する制御手段としてのメインコントローラ７で用いたり、ディスプレイ等の表示手段や外部装置に出力したりすることができる。

上記データ取得部２は、後述の各種情報のデータを取得するものであり、各種センシング情報を検出する各種センサ、メインコントローラ７及び画像データ処理部９との間でデータ送受信用の通信インターフェース等で構成されている。このデータ取得部２は、各種センサ、メインコントローラ７及び画像データ処理部９に対してデータ取得要求を送信する。そして、各種センサから各種センシング情報のデータを受信し、メインコントローラ７から制御パラメータ情報のデータを受信し、画像データ処理部９から入力画像情報のデータを受信することができる
上記メインコントローラ７は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏインターフェース部などにより構成されている。
上記データ記憶部３は、ＲＡＭやＲＯＭ等の電子メモリ、磁気ディスク（ＦＤ，ＨＤ）や光ディスク等の外部記憶装置等により構成することができる。
上記算出式決定部４、指標値算出部５及び判定部６は、専用のＬＳＩ等で構成した装置としてメインコントローラ７とは別に設けてもいいし、上記メインコントローラ７を構成するＣＰＵ等のハードウェア資源を兼用して構成してもよい。また、状態判定装置１における各部を制御する制御手段しては、上記メインコントローラ７を兼用してもいいし、独立の制御部を設けてもよい。

上記データ取得部２でデータを取得して指標値算出部に入力する情報は、センシング情報（ａ）、制御パラメータ情報（ｂ）、入力画像情報（ｃ）などの情報である。
上記センシング情報は、画像形成装置の内部あるいは周辺に設けられた各種センサにより得られる情報である。このセンシング情報としては、装置各部の寸法、装置内にある移動体の速度、時間（タイミング）、重量、電流値、電位、振動、音、磁力、光量、温度、湿度などがある。
上記制御パラメータ情報は、装置の制御の結果として蓄積されている情報一般である。この制御パラメータ情報としては、ユーザーの操作履歴、消費電力、消費トナー量、各種の画像形成条件設定履歴、警告履歴などがある。
上記入力画像情報は、画像データとして画像形成システム８へ入力された情報から得られるものである。この入力画像情報としては、着色画素累積数、文字部比率、ハーフトーン部比率、色文字比率、主走査方向のトナー消費分布、ＲＧＢ信号（画素単位の総トナー量）、原稿サイズ、縁有り原稿、文字の種類（大きさ、フォント）などがある。

図２は、上記構成の異常診断システムの基本的な動作を示すフローチャートである。この異常診断システムの状態判定装置１に、状態判定対象の画像形成装置の状態との関連が予想される上述の複数種類の情報の１組のデータが入力される（ステップ1-1）。この複数種類の情報のデータがデータ取得部２によって所定の判定タイミングで取得され、指標値算出部５において、後述の方法で決定された指標値算出式により、単一の指標値が算出される（ステップ1-2）。この算出された指標値の時間変化のデータは、画像形成装置の故障などの異常発生の判定に用いられたり、ディスプレイや外部装置に出力されたりする（ステップ1-3）。

図３は、本実施形態における上記指標値の算出に用いる指標値算出式（算出方法）を決める概略手順を示すフローチャートである。
上記状態判定対象の画像形成装置における指標値の算出に先だって、その指標値の算出に用いる指標値算出式（算出方法）を決める必要がある。本実施形態では、状態判定にＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で用い、入力する複数の情報それぞれに対して互いに異なる座標軸を設定した多次元空間を定義し、その多次元空間での距離（マハラノビスの距離）として指標値を算出する。
そこで、この多次元空間を形成する基準データ群を構築するために、データ取得部２により、図１の状態判定時に取得する情報と同様な複数の情報についてデータを取得する（ステップ2-1）。このデータの取得は、画像形成装置の製造後における画像形成装置が正常に動作している稼働テスト中に所定のタイミングで複数回連続して行う。また、このデータの取得は、状態判定対象の画像形成装置を含む同じ機種の複数の画像形成装置について行う。このデータを取得する複数の画像形成装置は、同じ製造ロットの画像形成装置が好ましい。
上記データ取得部２で取得したデータはデータ記憶部３に蓄積される（ステップ2-2）。このデータ記憶部３に蓄積に蓄積された複数組のデータにより、指標値算出式の決定に用いる基準データ群が構築される（ステップ2-3）。この基準データ群に基づいて指標値算出式が決定される（ステップ2-4）。

図４は、本実施形態における上記指標値の算出に用いる指標値算出式を決定するときのより具体的な手順を示すフローチャートである。
まず、画像形成装置の状態と関連があると考えられるｋ個の情報のデータを、製造後の動作確認のための稼働テスト中に、画像形成装置を動作させながらｎ組取得する（ステップ3-1）。情報の取得については前述のとおりであり、その具体例については後述する。
表１は、稼働テスト中の複数の画像形成装置について取得した情報のデータの構成を示している。最初の条件（例えば１台目の装置に対する第１の取得タイミング）でｋ個のデータが得られる。それらをｙ₁₁,ｙ₁₂,・・・,ｙ_1kとする。同様に次の条件（例えば２台目の装置に対する第１の取得タイミング）で得られるデータをｙ₂₁,ｙ₂₂,・・・,ｙ_2k、とする。このデータ取得を繰り返すことにより、全体でｎ組のデータからなる基準データ群（基準データの母集団）が得られる。ここで、表１中の「ｋ」は、取得対象の情報の種類の総数を示し、「ｎ」は取得したデータの組の総数を示している。

次に、情報の種類（ｊ）ごとに、式（１）を用いて生データ（例えばｙ_ij）を、平均値（ｙ_j）と標準偏差（σ_j）とを用いて規格化する（ステップ3-2）。表２は、表１に示すデータを数１に示す式を用いて規格化した結果を示している。ここで、式中の「Ｙij」はｊ番目の種類の情報について取得したｉ番目の組の生データ（ｙ_ij）を規格化した規格化データを示している。また、「ｙj」及び「σj」はそれぞれｊ番目の種類の情報のデータについて算出した平均値及び標準偏差である。

次に、数２で示す式を用いてｋ種類のうち２組のデータ間の相関係数ｒ_pq（＝ｒ_qp）をすべて求め、それらを数３で示すように行列Ｒで表わす（ステップ3-3）。さらに、相関係数の行列Ｒの逆行列を求め、その結果を、数４のように行列Ａで表わす（ステップ2-4）。

以上により、上記単一の指標値の算出するときに用いる算出式における算出パラメータの値が定まる。ここで扱うデータ群はいずれも正常な状態を表すものであるので、取りこんだ様々な情報間に一定の相関があると考える。正常な状態から離れて故障などの異常が起こりそうになると、これらの相関に乱れが生じて、上記定義した多次元空間における原点（安定状態の平均）からの「距離」が大きくなる。この「距離」が指標値である。

図５は、図２のステップ1-2における状態判定用の指標値を算出するときのより具体的な手順を示すフローチャートである。まず、所定の判定タイミングでｋ種類のデータｘ₁,ｘ₂,・・・,ｘ_kを取得する（ステップ4-1）。データの種類は前述のｙ₁₁,ｙ₁₂,・・・,ｙ_1kに対応する。次に、数５に示す式を用いて、取得した情報のデータを規格化する（ステップ4-2）。ここで、規格化したデータをＸ₁,Ｘ₂,・・・,Ｘ_kとする。次に、すでに求めている逆行列Ａの要素ａ_kkを用いて決めた数６に示す算出式により、指標値としてのマハラノビスの距離Ｄ²を算出する。このＤ^２の値の代わりに、その平方根をとったＤの値を指標値として用いてもよい。

以上のように算出した指標値Ｄ^２に基づいて、故障等の異常が発生する潜在的な可能性を判断し、故障等の異常発生を予測する。基本的には、前述したように複数種類の情報から算出した指標値Ｄ^２の大きさが、予め定めた基準値（閾値）より大きい場合、故障発生の可能性が高いとする。この閾値は一般的には事前の実験によって決められる。あるいは初期値を適当な値（例えば１０）などにしておき、データが積み重なるにつれて更新していくようにしてもよい。
また、上記指標値Ｄ^２は、取得した複数の情報間の相関が正常な状態からずれている尺度を表わすものである。この指標値が大きいほど正常状態からの乖離が大きいと判断するので、故障のメカニズムが不明な場合でも、故障が発生する可能性を予見することができる。

次に、上記指標値Ｄ^２の算出に用いる多次元空間すなわち上記指標値算出式の係数（ｙj，σj，ａ_ｐｑ）を決定するときに用いる基準データ群（データ母集団）の更新手順について説明する。
本実施形態では、前述のように画像形成装置を納品する前の稼働テスト中に、複数種類の情報のデータを複数組取得し、初期の基準データ群を構築している。この稼働テストが完了し納品前の状態では、上記初期の基準データ群を用いることにより、信頼性の高い状態判定が可能な多次元空間すなわち上記指標値算出式の係数（ｙj，σj，ａ_ｐｑ）を決定することができる。ところが、画像形成装置を利用者が実際に使用する場所に設置し利用開始するとき、装置の状態が正常であるにもかかわらず、上記指標値Ｄ^２が大きく変化し、異常が発生していると診断されたり異常の発生が予測されたりする場合があった。この原因としては、稼働テストを行う場所と利用者が使用する場所との間で温度や湿度等の環境条件が異なったり、納品時にオペレータが画像形成条件の設定を大きく変化させたりすることが考えられる。また、上記原因としては、利用者によっては白黒の文字画像又はカラー画像に偏って出力するなどの使用形態の偏りも考えられる。
そこで、次に示すように、利用者が画像形成装置の使用を開始した後に、その画像形成装置について複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、基準データ群に追加して基準データ群を更新するのが好ましい。

図６の更新手順の例では、利用者が画像形成装置を開始した後、所定の更新タイミングに前述の初期の基準データ群を構築したときと同様な各種情報のデータを取得する（ステップ5-1、5-2）。ここで、取得するデータの組数は、１組でもいいし２組以上の複数組でもよい。この点は、後述の更新手順の例においても同様である。
次に、取得したデータをデータ記憶部３に記憶されている基準データ群に追加し、基準データ群を更新する（ステップ5-3）。このデータの追加のとき、データ記憶部３に既に記憶されている古いデータ、すなわち現在の装置状態から大きく外れている初期の状態の装置について取得した古いデータを削除するようにしてもよい。この点は、後述の更新手順の例においても同様である。
次に、上記更新後の基準データ群に基づいて、上記指標値Ｄ^２の算出に用いる多次元空間すなわち上記指標値算出式の係数（ｙj，σj，ａ_ｐｑ）を決定する（ステップ5-4）。
なお、上記基準データ群の更新タイミングは、例えば所定時間ごとや所定日数ごと等の予め定期的な更新タイミングでもいいし、所定枚数のプリントが完了するごとに設定した更新タイミングでもよい。この点は、後述の更新手順の例においても同様である。

また、図７の更新手順の例では、利用者が画像形成装置を開始した後、所定の更新タイミングに同様な各種情報のデータを取得する（ステップ6-1、6-2）。そして、この取得したデータと、更新前の基準データ群に基づいて決定した指標値算出式とに基づいて指標値Ｄ^２を算出する（ステップ6-3）。この指標値Ｄ^２が予め設定した所定範囲内にある場合（図７の例では予め設定した基準値よりも小さい場合）は、取得したデータをデータ記憶部３に記憶されている基準データ群に追加し、基準データ群を更新する（ステップ6-4，6-5）。一方、上記更新前の基準データ群に基づいて算出した指標値Ｄ^２が所定範囲から外れている場合（図７の例では予め設定した基準値以上の場合）は、取得したデータを基準データ群に追加せず、基準データ群を更新しない（ステップ6-7）。

また、図８の更新手順の例では、利用者が画像形成装置を開始した後、所定の更新タイミングに同様な各種情報のデータを取得する（ステップ7-1、7-2）。そして、取得したデータをデータ記憶部３に記憶されている基準データ群に追加し、基準データ群を更新する（ステップ7-3）。そして、上記新たに取得したデータと、更新後の基準データ群を用いて決定した指標値算出式とに基づいて指標値Ｄ^２を算出する（ステップ7-4）。ここで、指標値Ｄ^２の変化量（例えば前回算出した指標値との差分）が予め設定した所定範囲内にある場合（図８の例では予め設定した基準量よりも小さい場合）は、基準データ群の更新を停止する（ステップ7-6）。一方、上記指標値Ｄ^２の変化量が所定範囲から外れている場合（図７の例では予め設定した基準量以上の場合）は、基準データ群の更新を続ける。

また、図９の更新手順の例では、上記基準データ群を個別データ群と共通データ群とに分けて管理している。個別データ群は、上記複数種類の情報のうち画像形成装置の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなるデータ群である。この個別データ群に含まれる情報としては、温度や湿度等の環境条件の情報や、主に出力する画像の種類（例えば白黒の文字画像、カラー画像）の情報等が挙げられる。一方、上記共通データ群は、個別データ群以外のデータ群であり、画像形成装置の利用者による使用条件の影響を受けにくい情報について取得したデータからなるデータ群である。
この更新手順では、図９に示すように、利用者が画像形成装置を開始した後、所定の更新タイミングに上記個別データ群に含まれる各種情報についてのみデータを取得する（ステップ8-1、8-2）。次に、取得したデータをデータ記憶部３に記憶されている基準データ群のうち個別データ群についてのみ追加し、個別データ群を更新する（ステップ8-3）。次に、上記更新後の基準データ群に基づいて、上記指標値Ｄ^２の算出に用いる多次元空間すなわち上記指標値算出式の係数（ｙj，σj，ａ_ｐｑ）を決定する（ステップ8-4）。

なお、上記共通データ群を構成するデータは、上記状態判定対象の画像形成装置と同じ機種の他の複数の画像形成装置について、所定の更新タイミングで取得するようにしてもよい。この共通データ群を構成するデータは、後述のように複数の画像形成装置の異常診断を一元的に管理する監視センターの管理装置が各画像形成装置から通信回線を介して取得してもよい。そして、各画像形成装置は、複数の画像形成装置について得れた上記共通データ群を構成するデータを、管理装置から通信回線を介して一括取得するようにしてもよい。
また、同じ機種の複数の画像形成装置それぞれについて取得した上記個別データ群及び上記共通データ群のデータを各画像形成装置から通信回線を介して管理装置に送信するようにしてもよい。管理装置では、複数の画像形成装置それぞれについて個別データ群のデータを蓄積し、複数の画像形成装置のすべてについて共通データ群のデータを蓄積する。そして、個別データ群と共通データ群とに基づいて、各画像形成装置に対応する上記指標値算出式を決定し、指標値算出式を特定するための情報（指標値算出式の係数ｙj，σj，ａ_ｐｑ）を、管理装置から通信回線を介して各画像形成装置に送信するようにしてもよい。

次に、本発明を適用可能な画像形成装置の構成例及びその動作について説明する。
図１０は、本実施形態に係る電子写真方式を用いた画像形成装置であるカラー複写機の構成図である。このカラー複写機の画像形成手段としての画像形成システム８は、複写装置本体であるプリンタ部１００と給紙部２００とスキャナ部３００と原稿搬送部４００とを備えている。スキャナ部３００は複写装置本体１００上に取り付けられ、そのスキャナ部３００の上に原稿自動搬送装置（ＡＤＦ）からなる原稿搬送部４００が取り付けられている。また、カラー複写機内の各装置の動作を制御する制御手段としてのメインコントローラ７（図１参照）や、画像データ処理部９も備えている。このメインコントローラ７は、前述のようにＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及びＩ／Ｏインターフェース部などにより構成されている。

スキャナ部３００は、コンタクトガラス３２上に載置された原稿の画像情報を読取センサ３６で読み取り、読み取った画像情報をメインコントローラに送る。メインコントローラは、スキャナ部３００から受け取った画像情報に基づき、プリンタ部１００の露光装置２１内に配設された図示しないレーザやＬＥＤ等を制御して感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃに向けてレーザ書き込み光Ｌを照射させる。この照射により、感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃの表面には静電潜像が形成され、この潜像は所定の現像プロセスを経由してトナー像に現像される。

プリンタ部１００は、露光装置２１の他、一次転写装置６２、二次転写装置２２、定着装置２５、排紙装置、図示しないトナー供給装置、トナー供給装置等も備えている。なお、上記現像プロセスについては後に詳述する。

給紙部２００は、ペーパーバンク４３に多段に備える給紙カセット４４、給紙カセットから記録媒体としての転写紙を繰り出す給紙ローラ４２、繰り出した転写紙Ｐを分離して給紙路４６に送り出す分離ローラ４５、プリンタ部１００の給紙路４８に転写紙Ｐを搬送する搬送ローラ４７等を備えている。本実施形態の装置においては、この給紙部以外に、手差し給紙も可能となっており、手差しのための手差しトレイ５１、手差しトレイ上の転写紙Ｐを手差し給紙路５３に向けて一枚ずつ分離する分離ローラ５２も装置側面に備えている。レジストローラ４９は、それぞれ給紙カセット４４又は手差しトレイ５１に載置されている転写紙Ｐを１枚だけ排出させ、中間転写体としての中間転写ベルト１０と２次転写装置２２との間に位置する二次転写ニップ部に送る。

上記構成において、カラー画像のコピーをとるとき、原稿搬送部４００の原稿台３０上に原稿をセットするか、又は原稿搬送部４００を開いてスキャナ部３００のコンタクトガラス３２上に原稿をセットし、原稿搬送部４００を閉じて原稿を押さえる。そして、図示しないスタートスイッチを押すと、原稿搬送部４００に原稿をセットしたときは原稿をコンタクトガラス３２上へと搬送して後、他方コンタクトガラス３２上に原稿をセットしたときは直ちに、スキャナ部３００を駆動し、第１走行体３３及び第２走行体３４を走行する。そして、第１走行体３３で光源から光を発射するとともに原稿面からの反射光をさらに反射して第２走行体３４に向け、第２走行体３４のミラーで反射して結像レンズ３５を通して読取りセンサ３６に入れ、画像情報を読み取る。そして、スキャナ部から画像情報を受け取ると、上述のようなレーザ書き込みや、後述する現像プロセスを実施させて感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ上にトナー像を形成させるとともに、画像情報に応じたサイズの転写紙Ｐを給紙させるべく、４つのレジストローラのうちの１つを作動させる。
また、これに伴なって、不図示の駆動モータで支持ローラ１４、１５、１６の１つを回転駆動して他の２つの支持ローラを従動回転し、中間転写ベルト１０を回転搬送する。同時に、個々の画像形成ユニット１８でその感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃを回転して各感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ上にそれぞれ、ブラック・イエロー・マゼンタ・シアンの単色画像を形成する。そして、中間転写ベルト１０の搬送とともに、それらの単色画像を順次転写して中間転写ベルト１０上に合成カラー画像を形成する。

一方、給紙部２００の給紙ローラ４２の１つを選択回転し、給紙カセット４４の１つから転写紙Ｐを繰り出し、分離ローラ４５で１枚ずつ分離して給紙路４６に入れ、搬送ローラ４７で複写機本体１００内の給紙路４８に導き、この転写紙Ｐをレジストローラ４９に突き当てて止める。又は、給紙ローラ５０を回転して手差しトレイ５１上の転写紙Ｐを繰り出し、分離ローラ５２で１枚ずつ分離して手差し給紙路５３に入れ、同じくレジストローラ４９に突き当てて止める。そして、中間転写ベルト１０上の合成カラー画像にタイミングを合わせてレジストローラ４９を回転し、中間転写ベルトと二次転写ローラ２３との当接部である二次転写ニップ部に転写紙Ｐを送り込み、ニップに形成されている転写用電界や当接圧力などの影響によってカラー画像を二次転写して転写紙Ｐ上にカラー画像を記録する。

画像転写後の転写紙Ｐは、２次転写装置の搬送ベルト２４で定着装置２５へと送り込み、定着装置２５で加圧ローラ２７による加圧力と熱の付与によりトナー像を定着させた後、排出ローラ５６で排紙トレイ５７上に排出する。

次に、本実施形態のカラー複写機におけるプリンタ部１００の詳細について説明する。
図１１は、プリンタ部１００の主要部拡大図である。このプリンタ部１００は、中間転写ベルトとしての３つの支持ローラ１４，１５，１６に指示された中間転写ベルト１０と、中間転写ベルトに対向するよう併設され、表面にブラック、イエロー、マゼンタ、シアンのうちの１色のトナー像をそれぞれ担持する潜像担持体としての４つの感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃと、感光体ドラム表面にトナー像を形成するための現像手段としての現像ユニット６１Ｂｋ、６１Ｙ、６１Ｍ、６１Ｃとを備えている。更に、感光体ドラム表面から一次転写後に残留しているトナーを除去する感光体クリーニング装置６３Ｂｋ、６３Ｙ、６３Ｍ、６３Ｃも備えている。上記複数の感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ、現像ユニット１８Ｂｋ、１８Ｙ、１８Ｍ、１８Ｃ、そして、感光体クリーニング装置６３Ｂｋ、６３Ｙ、６３Ｍ、６３Ｃからなる４つの画像形成ユニット１８Ｂｋ、１８Ｙ、１８Ｍ、１８Ｃによってタンデム画像形成装置２０が構成されている。また、支持ローラ１５の向かって左に、トナー像を転写紙上に転写した後に中間転写ベルト１０上に残留する残留トナーを除去するベルトクリーニング装置１７を備えている。

クリーニング装置１７には、クリーニング部材として２つのファーブラシ９０、９１を設けている。ファーブラシ９０、９１は、φ２０ｍｍ、アクリルカーボン、６．２５Ｄ／Ｆ、１０万本／inch²、１×１０⁷Ωのものを使用し、中間転写ベルト１０に対して接触してカウンタ方向に回転するように設ける。そして、それぞれのファーブラシ９０、９１には、図示しない電源から各々異なる極性のバイアスを印加する。そして、これらのファーブラシ９０、９１には、それぞれ金属ローラ９２、９３を接触させ、ファーブラシに対して順または逆方向に回転可能に設けている。

本実施形態において、中間転写ベルト１０の回転方向上流側の金属ローラ９２に電源９４から（−）電圧を印加し、下流側の金属ローラ９３に電源９５から（＋）電圧を印加する。それらの金属ローラ９２、９３には、それぞれブレード９６、９７の先端を押し当てている。そして、中間転写ベルト１０の矢印方向への回転とともに、はじめ上流側のファーブラシ９０を用いて例えば（−）のバイアスを印加して中間転写ベルト１０表面のクリーニングを行う。仮に、金属ローラ９２に−７００Ｖ印加すると、ファーブラシ９０は−４００Ｖとなり、中間転写ベルト１０上の（＋）トナーをファーブラシ９０側に転移させることができる。ファーブラシ側に転移させたトナーをさらに電位差によりファーブラシ９０から金属ローラ９２に転移させ、ブレード９６により掻き落とす。
このように、ファーブラシ９０で中間転写ベルト１０上のトナーを除去するが、中間転写ベルト１０上にはまだ多くのトナーが残っている。それらのトナーは、ファーブラシ９０に印加される（−）のバイアスにより、（−）に帯電される。これは、電荷注入または放電により帯電されるものと考えられる。次いで下流側のファーブラシ９１を用いて今度は（＋）のバイアスを印加してクリーニングを行うことにより、それらのトナーを除去することができる。除去したトナーは、電位差によりファーブラシ９１から金属ローラ９３に転移させ、ブレード９７により掻き落とす。ブレード９６、９７で掻き落としたトナーは、不図示のタンクに回収される。これらのトナーは、後述のトナーリサイクル装置を用いて現像装置６１に戻すようにしてもよい。

ファーブラシ９１でクリーニングされた後の中間転写ベルト１０表面は、ほとんどのトナーが除去されているがまだ少しのトナーが残っている。これらの中間転写ベルト１０上に残ったトナーは、上述したようにファーブラシ９１に印加される（＋）のバイアスにより、（＋）に帯電される。（＋）に帯電されたトナーは、１次転写位置で印加される転写電界により感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ側に転写され、感光体クリーニング装置６３で回収することができる。

中間転写ベルト１０を挟んでタンデム画像形成装置２０と反対の側には、２次転写装置２２を備える。この２次転写装置２２は、本実施形態においては、２つのローラ２３間に、２次転写ベルト２４を掛け渡して構成し、中間転写ベルト１０を介して第３の支持ローラ１６に押し当てて配置し、二次転写ニップ部を形成して中間転写ベルト１０上のカラートナー画像を転写紙上に二次転写する。二次転写後の中間転写ベルト１０は、ベルトクリーニング装置１７で、画像転写後に中間転写ベルト１０上に残留する残留トナーが除去され、タンデム画像形成装置２０による再度の画像形成に備える。上述した２次転写装置２２には、画像転写後の転写紙Ｐを定着装置２５へと搬送する転写紙Ｐ搬送機能も備えてなる。もちろん、２次転写装置２２として、転写ローラや非接触のチャージャを配置してもよく、そのような場合は、この転写紙Ｐ搬送機能を併せて備えることは難しくなる。

レジストローラ４９は一般的には接地されて使用されることが多いが、転写紙Ｐの紙粉除去のためにバイアスを印加することも可能である。例えば、導電性ゴムローラを用いバイアスを印加する。径φ１８ｍｍで、表面を１ｍｍ厚みの導電性ＮＢＲゴムとする。電気抵抗はゴム材の体積抵抗で１０×１０⁹Ω・ｃｍ程度であり、印加電圧はトナーを転写する側（表側）には−８００Ｖ程度の電圧が印加されている。又、紙裏面側は＋２００Ｖ程度の電圧が印加されている。

一般的に中間転写方式は紙粉が感光体ドラムにまで移動しづらいため、紙粉転写を考慮する必要が少なくアースになっていても良い。また、印加電圧として、ＤＣバイアスが印加されているが、これは転写紙Ｐをより均一帯電させるためＤＣオフセット成分を持ったＡＣ電圧でも良い。このようにバイアスを印加したレジストローラ４９を通過した後の紙表面は、若干マイナス側に帯電している。よって、中間転写ベルト１０から転写紙Ｐへの転写では、レジストローラ４９に電圧を印加しなかった場合に比べて転写条件が変わり転写条件を変更する場合がある。

なお、本実施形態においては、２次転写装置２２および定着装置２５の下に、上述したタンデム画像形成装置２０と平行に、転写紙Ｐの両面に画像を記録すべく転写紙Ｐを反転する転写紙反転装置２８（図１０参照）を備えている。これによって、転写紙の片面に画像定着後に、切換爪で転写紙の進路を転写紙反転装置側に切り換え、そこで反転させて再び維持転写ニップでトナー像を転写させた後、排紙トレイ上に排紙させるようにしても良い。

次に、上記タンデム画像形成装置２０について説明する。
図１２は、タンデム画像形成装置２０の部分拡大図である。４つ画像形成ユニット１８Ｂｋ、１８Ｙ、１８Ｍ、１８Ｃにおいては、同一の構成からなっているので、４つのカラー記号Ｂｋ、Ｙ、Ｍ、Ｃを省略し１つのユニットの構成の詳細を説明する。図１２に示すように、この画像形成ユニットは、感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃのまわりに、帯電手段としての帯電装置６０、現像装置６１、一次転写手段としての一次転写装置６２、感光体クリーニング装置６３、除電装置６４等を備えている。上記感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃは、図示例では、アルミニウム等の素管に、感光性を有する有機感光材を塗布し、感光層を形成したドラム状であるが、無端ベルト状であってもよい。

また、図示を省略するが、少なくとも感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃを設け、画像形成ユニット１８を構成する部分の全部または一部でプロセスカートリッジを形成し、複写機本体１００に対して一括して着脱自在としてメンテナンス性を向上するようにしてもよい。また、画像形成ユニット１８を構成する部分のうち、帯電装置６０は、図示例ではローラ状につくり、感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃに接触して電圧を印加することによりその感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃの帯電を行う。勿論、非接触のスコロトロンチャージャで帯電を行うことも出来る。

現像装置６１は、一成分現像剤を使用してもよいが、図示例では、磁性キャリアと非磁性トナーとよりなる二成分現像剤を使用している。そして、その二成分現像剤を攪拌しながら搬送して現像スリーブ６５に二成分現像剤を供給付着させる攪拌部６６と、その現像スリーブ６５に付着した二成分現像剤のうちのトナーを感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃに転移する現像部６７とを設け、その現像部６７より攪拌部６６を低い位置としている。
攪拌部６６には、平行な２本のスクリュ６８を設けており、２本のスクリュ６８の間は、両端部を除いて仕切り板６９で仕切っている。また、現像ケース７０にトナー濃度センサ７１を設けている。
現像部６７には、現像ケース７０の開口を通して感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃと対向して現像スリーブ６５を設けるとともに、その現像スリーブ６５内にマグネット７２を固定して設ける。また、その現像スリーブ６５に先端を接近してドクタブレード７３を設けている。図示例では、ドクタブレード７３と現像スリーブ６５間の最接近部における間隔は５００μｍに設定している。

現像スリーブ６５は、非磁性の回転可能なスリーブ状の形状を持ち、内部には複数のマグネット７２を配設している。マグネット７２は、固定されているために現像剤が所定の場所を通過するときに磁力を作用させられるようになっている。図示例では、現像スリーブ６５の直径をφ１８ｍｍとし、表面はサンドブラストまたは１〜数ｍｍの深さを有する複数の溝を形成する処理を行い、表面粗さ（Ｒｚ）が１０〜３０μｍの範囲に入るように形成されている。

マグネット７２は、例えば、ドクタブレード７３の箇所から現像スリーブ６５の回転方向にＮ１、Ｓ１、Ｎ２、Ｓ２、Ｓ３の５磁極を有する。現像剤は、マグネット７２により磁気ブラシを形成され、現像スリーブ６５上に担持される。現像スリーブ６５は、現像剤の磁気ブラシを形成したマグネット７２のＳ１側の領域に、感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃに対向して配設されている。

以上の構成によって、２成分現像剤を２本のスクリュ６８で攪拌しながら搬送循環し、現像スリーブ６５に供給する。現像スリーブ６５に供給された現像剤は、マグネット７２により汲み上げて保持され、現像スリーブ６５上に磁気ブラシを形成する。磁気ブラシは、現像スリーブ６５の回転とともに、ドクタブレード７３によって適正な量に穂切りされる。切り落とされた現像剤は、攪拌部６６に戻される。
現像スリーブ６５上に担持された現像剤のうちトナーは、現像スリーブ６５に印加する現像バイアス電圧により感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃに転移して、その感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ上の静電潜像を可視像化する。可視像化後、現像スリーブ６５上に残った現像剤は、マグネット７２の磁力がないところで現像スリーブ６５から離れて攪拌部６６に戻る。この繰り返しにより、攪拌部６６内のトナー濃度が薄くなると、それをトナー濃度センサ７１で検知して攪拌部６６にトナーが補給される。

なお、本実施形態の装置において、各部の設定は感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃの線速を２００ｍｍ／ｓ、現像スリーブ６５の線速を２４０ｍｍ／ｓとし、感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃの直径を５０ｍｍ、現像スリーブ６５の直径を１８ｍｍとして現像工程を行っている。現像スリーブ６５上のトナーの帯電量は、−１０〜−３０μＣ／ｇの範囲が好適である。感光体ドラム４０Ｂｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃと現像スリーブ６５の間隙である現像ギャップＧＰは、従来と同様に０．８ｍｍから０．４ｍｍの範囲で設定でき、値を小さくすることで現像効率の向上を図ることが可能である。更に、感光体４０の厚みを３０μｍとし、光学系のビームスポット径を５０×６０μｍ、光量を０．４７ｍＷとしている。また、感光体ドラム４０の帯電（露光前）電位ＶOを−７００Ｖ、露光後電位ＶLを−１２０Ｖとして現像バイアス電圧を−４７０Ｖすなわち現像ポテンシャル３５０Ｖとして現像工程が行われるようにしている。

一次転写装置６２は、ローラ状の一次転写ローラ６２によって構成し、中間転写ベルト１０を挟んで感光体ドラム４０に押し当てて設けている。なお、各一次転写ローラ６２間には、中間転写ベルト１０の基層１１側に接触して導電性ローラ７４を設けている。この導電性ローラ７４は、転写時に各一次転写ローラ６２により印加するバイアスが、中抵抗の基層１１を介して隣接する各画像形成ユニット１８に流れ込むことを阻止するものである。

感光体クリーニング装置６３は、例えばポリウレタンゴム製のクリーニングブレード７５を用い、その先端を感光体ドラム４０に押し当てている。更に、クリーニング性を高めるため、本実施形態においては、外周が感光体ドラム４０に接触する接触導電性のファーブラシ７６を矢印方向に回転自在に備えている。また、ファーブラシ７６にバイアスを印加する金属製電界ローラ７７を矢示方向に回転自在に備え、その電界ローラ７７にスクレーパ７８の先端を押し当てている。さらに、除去したトナーを回収する回収スクリュ７９も設けている。
上記構成の感光体クリーニング装置６３によって、感光体ドラム４０に対してカウンタ方向に回転するファーブラシ７６で、感光体ドラム４０上の残留トナーを除去する。ファーブラシ７６に付着したトナーは、ファーブラシ７６に対してカウンタ方向に接触して回転するバイアスを印加された電界ローラ７７に取り除かれる。電界ローラ７７に付着したトナーは、スクレーパ７８でクリーニングされる。感光体クリーニング装置６３で回収したトナーは、回収スクリュ７９で感光体クリーニング装置６３の片側に寄せ、トナーリサイクル装置８０で現像装置６１へと戻して再利用する。
除電装置６４は、除電ランプを用いており、光を照射して感光体ドラム４０の表面電位を初期化する。

上記構成のタンデム画像形成装置２０における画像形成プロセスは次のように行われる。感光体ドラム４０の回転とともに、まず帯電装置６０で感光体ドラム４０の表面を一様に帯電し、書込み光Ｌを照射して感光体ドラム４０上に静電潜像を形成する。その後、現像装置６１により静電潜像にトナーを付着させる現像を行いトナー像化し、そのトナー像を一次転写ローラ６２で中間転写ベルト１０上に一次転写する。画像転写後の感光体ドラム４０の表面は、感光体クリーニング装置６３で残留トナーを除去し、除電装置６４で除電して再度の画像形成に備える。一方、感光体ドラム表面から除去した残留トナーは、後述するトナーリサイクル装置によって、再び現像に使用される。ここで、画像を形成する色の順番は、上記のものに限定されるものではなく、画像形成装置の持つ狙いや特性に応じて異なるものである。

次に、上記構成のカラー複写機において異常発生を予測するために取得すべき情報の種類とその情報のデータ取得方法を具体的に説明する。

（a）センシング情報について
このセンシング情報としては、駆動関係、記録媒体の各種特性、現像剤特性、感光体特性、電子写真の各種プロセス状態、環境条件、記録物の各種特性などが取得する対象として考えられる。これらのセンシング情報の概要を説明すると、以下のようになる。

（a-1）駆動の情報
・感光体ドラムの回転速度をエンコーダで検出したり、駆動モータの電流値を読み取ったり、駆動モータの温度を読み取る。
・同様にして、定着ローラ、紙搬送ローラ、駆動ローラなどの円筒状またはベルト状の回転する部品の駆動状態を検出する。
・駆動により発生する音を装置内部または外部に設置されたマイクロフォンで検出する。

（a-2）紙搬送の状態
・透過型または反射型の光センサ、あるいは接触タイプのセンサにより、搬送された紙の先端・後端の位置を読み取り、紙詰まりが発生したことを検出したり、紙の先端・後端の通過タイミングのずれや、送り方向と垂直な方向の変動を読み取る。
・同様に、複数のセンサ間の検出タイミングにより、紙の移動速度を求める。
・給紙時の給紙ローラと紙とのスリップを、ローラの回転数計測値と紙の移動量との比較で求める。

（a-3）紙などの記録媒体の各種特性
この情報は、画質やシート搬送の安定性に大きく影響する。この紙種の情報取得には以下のような方法がある。
・紙の厚みは、紙を二つのローラで挟み、ローラの相対的な位置変位を光学センサ等で検知したり、紙が進入してくることによって押し上げられる部材の移動量と同等の変位量を検知することによって求める。
・紙の表面粗さは、転写前の紙の表面にガイド等を接触させ、その接触によって生じる振動や摺動音等を検知する。
・紙の光沢は、規定された入射角で規定の開き角の光束を入射し、鏡面反射方向に反射する規定の開き角の光束をセンサで測定する。
・紙の剛性は、押圧された紙の変形量（湾曲量）を検知することにより求める。
・再生紙か否かの判断は、紙に紫外線を照射してその透過率を検出して行なう。
・裏紙か否かの判断は、ＬＥＤアレイ等の線状光源から光を照射し、転写面から反射した光をＣＣＤ等の固体撮像素子で検出して行なう。
・ＯＨＰ用のシートか否かは、用紙に光を照射し、透過光と角度の異なる正反射光を検出して判断する。
・紙に含まれている水分量は、赤外線またはμ波の光の九州を測定することにより求める。
・カール量は光センサ、接触センサなどで検出する。
・紙の電気抵抗は、一対の電極（給紙ローラなど）を記録紙と接触させて直接測定したり、紙転写後の感光体や中間転写体の表面電位を測定して、その値から記録紙の抵抗値を推定する。

（a-4）現像剤特性
現像剤（トナー・キャリア）の装置内での特性は、電子写真プロセスの機能の根幹に影響するものである。そのため、システムの動作や出力にとって重要な因子となる。現像剤の情報を得ることは極めて重要である。この現像剤特性としては、例えば次のような項目が挙げられる。
・トナーについては、帯電量およびその分布、流動性・凝集度・嵩密度、電気抵抗、外添剤量、消費量または残量、流動性、トナー濃度（トナーとキャリアの混合比）を挙げることができる。
・キャリアについては、磁気特性、コート膜厚、スペント量などを挙げることができる。

以上のような項目を画像形成装置の中で単独で検出することは通常困難である。そこで、現像剤の総合的な特性として検出する。この現像剤の総合的な特性は、例えば次のように測定することができる。
・感光体上にテスト用潜像を形成し、予め決められた現像条件で現像して、形成されたトナー像の反射濃度（光反射率）を測定する。
・現像装置中に一対の電極を設け、印加電圧と電流の関係を測定する（抵抗、誘電率など）。
・現像装置中にコイルを設け、電圧電流特性を測定する（インダクタンス）。
・現像装置中にレベルセンサを設けて、現像剤容量を検出する。レベルセンサは光学式、静電容量式などがある。

（a-5）感光体特性
感光体特性も現像剤特性と同じく、電子写真プロセスの機能と密接に関わる。この感光体特性の情報としては、感光体の膜厚、表面特性（摩擦係数、凹凸）、表面電位（各プロセス前後）、表面エネルギー、散乱光、温度、色、表面位置（フレ）、線速度、電位減衰速度、抵抗・静電容量、表面水分量などが挙げられる。このうち、画像形成装置の中では、次のような情報を検出できる。
・膜厚変化に伴う静電容量の変化を、帯電部材から感光体に流れる電流を検知し、同時に帯電部材への印加電圧と予め設定された感光体の誘電厚みに対する電圧電流特性と照合することにより、膜厚を求める。
・表面電位、温度は従来周知のセンサーで求めることができる。
・線速度は感光体回転軸に取りつけられたエンコーダーなどで検出される。
・感光体表面からの散乱光は光センサーで検出される。

（a-6）電子写真プロセス状態
電子写真方式によるトナー像形成は、周知のように、感光体の均一帯電、レーザー光などによる潜像形成（像露光）、電荷を持ったトナー（着色粒子）による現像、転写材へのトナー像の転写（カラーの場合は中間転写体または最終転写材である記録媒体での重ね合わせ、または現像時に感光体への重ね現像を行なう）、記録媒体へのトナー像の定着という順序で行なわれる。これらの各段階での様々な情報は、画像その他のシステムの出力に大きく影響を与える。これらを取得することがシステムの安定を評価する上で重要となる。この電子写真プロセス状態の情報取得の具体例としては、次のようなものが挙げられる。
・帯電電位、露光部電位は従来公知の表面電位センサにより検出される。
・非接触帯電における帯電部材と感光体とのギャップは、ギャップを通過させた光の量を測定することにより検知する。
・帯電による電磁波は広帯域アンテナにより捉える。
・帯電による発生音
・露光強度
・露光光波長

また、トナー像の様々な状態を取得すること方法として、以下のようなものがあげられる。
・パイルハイト（トナー像の高さ）を、変位センサで縦方向から奥行きを、平行光のリニアセンサで横方向から遮光長を計測して求める。
・トナー帯電量を、ベタ部の静電潜像の電位、その潜像が現像された状態での電位を測定する電位センサにより測定し、同じ箇所の反射濃度センサから換算した付着量との比により求める。
・ドット揺らぎまたはチリを、ドットパターン画像を感光体上においては赤外光のエリアセンサ、中間転写体上においては各色に応じた波長のエリアセンサで検知し、適当な処理をすることにより求める。
・オフセット量（定着後）を、記録紙上と定着ローラ上の対応する場所をそれぞれ光学センサで読み取って、両者比較することにより求める。
・転写工程後（ＰＤ上，ベルト上）に光学センサを設置し，特定パターンの転写後の転写残パターンからの反射光量で転写残量を判断する。
・重ね合わせ時の色ムラを定着後の記録紙上を検知するフルカラーセンサで検知する。

（a-7）形成されたトナー像の特性
・画像濃度、色は光学的に検知する（反射光、透過光のいずれでもよい。色によって投光波長を選択する）。濃度及び単色情報を得るには感光体上または中間転写体上でよいが、色ムラなど，色のコンビネーションを測るには紙上の必要がある。
・階調性は、階調レベルごとに感光体上に形成されたトナー像または転写体に転写されたトナー像の反射濃度を光学センサにより検出する。
・鮮鋭性は、スポット径の小さい単眼センサ、若しくは高解像度のラインセンサを用いて、ライン繰り返しパターンを現像または転写した画像を読み取ることにより求める。
・粒状性（ざらつき感）は、鮮鋭性の検出と同じ方法により、ハーフトーン画像を読み取り、ノイズ成分を算出することにより求める。
・レジストスキューは、レジスト後の主走査方向両端に光学センサを設け、レジストローラＯＮタイミングと両センサの検知タイミングとの差異から求める。
・色ずれは、中間転写体または記録紙上の重ね合わせ画像のエッジ部を、単眼の小径スポットセンサ若しくは高解像度ラインセンサで検知する。
・バンディング（送り方向の濃度むら）は、記録紙上で小径スポットセンサ若しくは高解像度ラインセンサにより副走査方向の濃度ムラを測定し、特定周波数の信号量を計測する。
・光沢度（むら）は、均一画像が形成された記録紙を正反射式光学センサで検知するように設ける。
・かぶりは、感光体上、中間転写体上、または記録紙上において、比較的広範囲の領域を検知する光学センサで画像背景部を読み取る方法、または高解像度のエリアセンサで背景部のエリアごと画像情報を取得し、その画像に含まれるトナー粒子数を数えるという方法がある。

（a-8）画像形成装置のプリント物の物理的な特性
・像流れ・かすれなどは、感光体上、中間転写体、あるいは記録紙上でトナー像をエリアセンサにより検知し、取得した画像情報を画像処理して判定する。
・チリは記録紙上の画像を高解像度ラインセンサまたはエリアセンサで取り込み、パターン部の周辺に散っているトナー量を算定することにより求める。
・後端白抜け、ベタクロス白抜けは、感光体上、中間転写体、あるいは記録紙上で高解像度ラインセンサにより検知する。
・カール・波打ち・折れは、変位センサで検出する。折れの検出のためには記録紙の両端部分に近い所にセンサを設置することが有効である。
・コバ面の汚れやキズは、排紙トレイに縦に設けたエリアセンサにより，ある程度排紙が溜まった時のコバ面をエリアセンサで撮影，解析する。

（a-9）環境状態
・温度検出には、異種金属どうし或いは金属と半導体どうしを接合した接点に発生する熱起電力を信号として取り出す熱電対方式、金属或いは半導体の抵抗率が温度によって変化することを利用した抵抗率変化素子、また、或る種の結晶では温度が上昇したことにより結晶内の電荷の配置に偏りが生じ表面に電位発生する焦電型素子、更には、温度による磁気特性の変化を検出する熱磁気効果素子などが採用できる。
・湿度検出には、Ｈ₂Ｏ或いはＯＨ基の光吸収を測定する光学的測定法、水蒸気の吸着による材料の電気抵抗値変化を測定する湿度センサ等がある
・各種ガスは、基本的にはガスの吸着に伴う、酸化物半導体の電気抵抗の変化を測定することにより検出する。
・気流（方向、流速、ガス種）の検出には、光学的測定法等があるが、システムへの搭載を考慮するとより小型にできるエアブリッジ型フローセンサが特に有用である。
・気圧・圧力の検出には、感圧材料を使用する、メンブレンの機械的変位を測定する等の方法がある。振動の検出にも同様に方法が用いられる。

（b）制御パラメータ情報について
画像形成装置の動作はメインコントローラによって決定されるため、メインコントローラの入出力パラメータを直接利用することが有効である。

（b-1）画像形成パラメータ
画像形成のためにメインコントローラが演算処理により出力する直接的なパラメータで、以下のような例がある。
・メインコントローラによるプロセス条件の設定値で、例えば帯電電位、現像バイアス値、定着温度設定値など
・同じく、中間調処理やカラー補正などの各種画像処理パラメータの設定値
・メインコントローラが装置の動作のために設定する各種のパラメータで、例えば紙搬送のタイミング、画像形成前の準備モードの実行時間など

（b-2）ユーザー操作履歴
・色数、枚数、画質指示など、ユーザーにより選択された各種操作の頻度
・ユーザーが選択した用紙サイズの頻度

（b-3）消費電力
・全期間または特定期間単位（１日、１週間、１ヶ月など）の総合消費電力あるいはその分布、変化量（微分）、累積値（積分）

（b-4）消耗品消費情報
・全期間または特定期間単位（１日、１週間、１ヶ月など）のトナー、感光体、紙の使用量あるいはその分布、変化量（微分）、累積値（積分）

（b-5）故障発生情報
・全期間または特定期間単位（１日、１週間、１ヶ月など）の故障発生（種類別）の頻度あるいはその分布、変化量（微分）、累積値（積分）

（c）入力画像情報
ホストコンピュータから直接データとして送られる画像情報、あるいは原稿画像からスキャナーで読み取って画像処理をした後に得られる画像情報から、以下のような情報を取得することができる。
・着色画素累積数はＧＲＢ信号別の画像データを画素ごとにカウントすることにより求められる。
・例えば特許第２６２１８７９号の公報に記載されているような方法でオリジナル画像を文字・網点・写真・背景に分離し、文字部、ハーフトーン部などの比率を求めることができる。同様にして色文字の比率も求めることができる。
・着色画素の累積値を主走査方向で区切った領域別にカウントすることにより、主走査方向のトナー消費分布が求められる。
・画像サイズはメインコントローラが発生する画像サイズ信号または画像データでの着色画素の分布により求められる。
・文字の種類（大きさ、フォント）は文字の属性データから求められる。

次に、上記複数種類の情報のデータに基づいて指標値Ｄ^２を算出し、その指標値Ｄ^２に基づいて画像形成装置の状態を判定して異常発生を予測した後の処置方法について説明する。指標値の算出後や異常発生の予測後は、次の（ｄ）〜（ｊ）に挙げたような処置を行うことができる。

（d）算出結果、状態判定結果、異常発生予測結果を出力する。
出力する内容としては、指標値Ｄ^２の算出結果あるいはその指標値を反映した数値、画像形成装置の状態変化の判定結果、故障が近いことを利用者に知らせるための警告等の故障や寿命等の異常発生の予測結果を挙げることができる。指標値Ｄ^２の値あるいはそれを反映した数値の時間変化のデータをグラフ化して出力してもよい。出力方法としては、次のような方法を挙げることができる。
（d-1）操作部パネル等における液晶ディスプレイ等の表示手段への数値データやメッセージの表示
（d-2）スピーカ等の音出力手段による音声や特定のパターン音からなる告知、警告
（d-3）記録媒体（転写紙）への記録

上記（ｄ）の結果の出力は、該当する画像形成装置に備えられた表示手段や音出力手段に出力したり、記録媒体（転写紙）に記録して出力するものである。これとは別に、通信手段により、ネットワークを介して接続されているプリンタサーバや、通信回線で接続されて各装置の状態を監視している監視センターに、これらを転送する方法もある。

（e）算出結果、状態判定結果、異常発生予測結果を転送する。
プリンターサーバ又は監視センターに、上記（d）の場合と同様の内容を転送するものである。

（f）算出結果、状態判定結果、異常発生予測結果を記憶する。
各画像形成装置、プリンタサーバ、監視センターの装置の内部に備えられた記憶装置（メモリ）に、上記（d）の場合と同様の内容を記憶させる。さらには、この記憶装置に記憶した内容を読み出して制御を行なうこともできる。

（g）装置を停止させる。
指標値Ｄ^２の算出結果が予め定められた基準値を超えたり、増加率が大きくなったときなどに、画像形成装置を強制的に作動できないようにし、メンテナンスを要求する。

（h）動作の制限・制御の変更を行なう。
上記指標値Ｄ^２の算出結果と各情報源の両面から、関連のある部分を推定し、それに関わる動作を制限する等の制御変更を行なう。この制御変更としては、次のようなものを挙げることができる。
（h-1）色モードの変更
（h-2）記録速度の変更
（h-3）中間調の線数の変更
（h-4）中間調処理方法の変更
（h-5）紙種の制限
（h-6）レジスト制御のパラメータ変更
（h-7）画像形成プロセスのパラメータ変更（例えば電子写真方式の画像形成装置では、帯電電位、露光量、現像バイアス、転写バイアスなどである。）

（i）消耗品や部品の補給・交換
上記指標値Ｄ^２の算出結果により、自動的に補給や交換を行なう。

（j）自動修理
上記指標値Ｄ^２と各情報源との両面から、特定の部位の異常が判明したとき、対象とする部位の修理を行なうためのモードが実行される。

次に、上記図１０〜１２に示した画像形成装置としての複写装置について実施した基準データ群（基準空間）の設定、指標値（マハラノビス距離）Ｄ^２の算出及び異常診断の結果について説明する。
〔実施例１〕
本実施例１では、図１０〜１２に示した複写装置を用いて、出荷前の稼働テスト中に表３に示す３６種類の情報について複数組のデータを取得し、初期の基準データ群（基準空間）を設定した。

本実施例では、温度情報のデータを取得するデータ取得手段として、最も原理及び構造が簡単でしかも超小型にできる抵抗変化素子を用いた手段を採用した。
図１３は、本実施例に使用した薄膜タイプの抵抗変化素子の斜視図である。この抵抗変化素子は次のように製造することができる。まず基板５０１上に絶縁膜５０２を形成し、その上に金属或いは半導体材料からなる薄膜状の感知部５０３を設けている。更に、感知部５０３の両端にパッド電極５０４を設け、最後にリード線５０５を接続する。この抵抗変化素子においては、周囲の温度が変化するとそれに伴って感知部５０３の電気抵抗が変化するので、その変化を電圧或いは電流変化として取り出せばよい。感知部５０３が薄膜であるため、素子全体が小型にできシステムに組み込みやすい。

図１４は本実施例で使用したもう一つの抵抗変化素子を示している。図１３の抵抗変化素子とは、薄膜状感知部５０３が、スペーサ５０６を介して基板５０１から中空に浮いている薄膜ブリッジ５０７の上に設置されている点で異なる。このような構造にすることで感知部５０３から熱の散逸が妨げられ、感知部５０３の温度に対する応答性が早くなる。この構造であれば被計測部からの輻射熱だけを検知することができ、非接触での測定には好適である。

湿度は、感湿性セラミックスを用いた小型の湿度センサで検知した。基本原理は感湿性セラミックスに水蒸気が吸着すると、吸着水によりイオン伝導が増加しセラミックすの電気抵抗が低下することによる。感湿性セラミックスの材料は多孔質材料であり、一般的にはアルミナ系、アパタイト系、ＺｒＯ₂−ＭｇＯ系などが使用される。
図１５は本実施例に使用した湿度センサの斜視図である。絶縁基板５１１上に櫛形電極５１２を設けその両端に端子５１３を接続する。更に感湿層５１４（一般的には感湿性セラミックス）を設け全体をケース５１５でカバーしてある。ケース５１５を介して水蒸気が感湿性セラミックスに吸着すると、電気抵抗が減少するので、それを電圧或いは電流変化として計測すればよい。

トナー濃度は、各色ごとに検出した。このトナー濃度は従来公知のトナー濃度センサー、例えば、特開平６−２８９７１７号公報に記載されているような現像装置中の現像剤の透磁率の変化を測定するセンサーにより検出することができる。
図１６は本実施例で用いたトナー濃度検出部の概略構成図を示している。例えば、磁性キャリアと非磁性トナーを混合してなる現像剤５３１の近傍に配置された検知コイル５３２には基準コイル５３３が差動的に接続されている。検知コイル５３２はトナー濃度（直接的には磁性キャリア）の増減による透磁率変化に対してインダクタンスが変動し、これに対して基準コイル５３３のインダクタンスはトナー濃度の変化に対して影響を受けないようになっている。そして、上記２つのコイル５３２、５３３の直列回路には、例えば５００ｋＨｚにて発振駆動する交流駆動源５３４が接続されており、上記両コイル５３２、５３３を駆動するようになっている。これら両コイル５３２、５３３の接続点からは差動出力が取り出され、その出力は位相比較器５３５へ接続されるとともに、この位相比較器５３５には上記交流駆動源５３４の一方の出力が別途接続されており、これら駆動源５３４からの電圧と差動出力電圧との位相を比較するように構成される。
そして、上記２つのコイル、すなわち検知コイル５３２と基準コイル５３３の少なくともいずれか一方、図示例にあっては検知コイル５３２に感度設定用抵抗５３６（Ｒ１）が並列に接続されており、トナー濃度の変化に対する感度を鈍化させて感度特性を制御し得るように構成されている。この両コイルの組立図は図１７に示されており、両コイル５３２、５３３は、筒状のコイル支持体５３７に図中上下方向に隣り合って巻回されており、現像剤５３１に近い側には透誘率の変化を検知するために検知コイル５３２が位置され、遠い側はトナー濃度が変化しても透磁率が変化しないように基準コイル５３３が配置されている。

現像γのデータは次のように取得した。テストモードで感光体上に段階的な潜像電位を形成し、それを特定条件で現像することにより、段階的な濃度パターンを形成する。それを反射濃度センサーで読み取り、ポテンシャル（電位差）と現像された反射濃度の関係を求める。その傾きをγ値とした。この値を色別に求めた。

現像開始電圧のデータは次のように取得した。上記現像γ値の場合と同様にテストモードでポテンシャルと現像された画像の反射濃度との関係を求め、その現像画像の濃度が０となるポテンシャルを外挿によって求め、現像開始電圧とした。この値を色別に求めた。

なお、表３中の「Ｖref」は、トナー補給制御に用いるＴセンサー出力に対する基準値である。「Ｖsg表示」、「Ｖsg／Ｐ_LED電流」及び「Ｖmin」はそれぞれ画像濃度検知用の光学センサに関する情報である。「Ｖcont」は画像コントラスト電位である。

次に、本実施例における指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）の算出結果について説明する。
本実施例では、出荷前の稼働テスト中に上記３６種類の情報について複数組のデータを取得し、初期の基準データ群とした。この初期の基準データ群をそのまま用いて出荷後の複写装置を使用介した後に指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）を算出すると、装置の異常発生を正確に診断できない場合があることがわかった。
図１８は、稼働テスト中に取得したデータからなる出荷時の初期の基準データ群を用いて指標値算出式を決定し、その指標値算出式を用いて各データの指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）を算出してプロットしたグラフである。図中左側の「出荷時（正常）」の値は、上記初期の基準データ群を構成する稼働テスト中のデータについて算出した指標値である。
また、図中の中央部の「出荷後稼働時（正常）」の値は、上記稼働テストを行った装置を利用者が使用する使用場所に設置した後、所定の間隔（１日〜３日の間隔）で取得した上記３６種類の情報のデータについて算出した指標値である。このデータ取得時には、装置異常（画像異常）は発生しなかった。
また、図中の右側の「画像異常」の値は、利用者が使用開始した後、装置異常（画像異常）が発生している期間に所定の間隔（１日〜３日の間隔）で取得した上記３６種類の情報のデータについて算出した指標値である。図１９及び２０は、この異常が発生している期間における指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）の時間推移を示している。

図１８〜２０の結果により、出荷時の稼働テスト中に取得したデータからなる出荷時の初期の基準データ群を用いて基準空間を作成し指標値算出式を決定すると、出荷後に正常状態にある装置でも指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）が大きくなる場合があることがわかった。このように指標値（マハラノビス距離Ｄ^２）が大きくなると異常と判定されてしまい、異常の誤診断となる。また、出荷後の正常時の指標値と異常時の指標値とを比較しても、同じような値になる場合があり、正常／異常の判断がつかないことがわかる。

そこで、本実施例では、装置を出荷して利用者の使用場所に設置した後に、定期的に上記稼働テスト時の同じ情報についてデータを取得し、基準データ群に追加することにより、定期的に基準データ群を更新した。

図２１は、定期的に基準データ群を更新したときの指標値Ｄ^２（マハラノビス距離）の時間推移（図中のＡ）を示すグラフである。図中のＢは、比較例における基準データ群を更新しないときの指標値Ｄ^２の時間推移である。この結果により、定期的に基準データ群を更新すると、正常状態にあるときの指標値Ｄ^２は図中の破線で示す閾値３よりも小さい範囲で安定し、装置の異常を正確に判定できることがわかる。一方、基準データ群を更新しないときは、装置が正常の場合でも指標値Ｄ^２が域値３を大きく超える場合があり、正常と異常との判定ができないことがわかる。

〔実施例２〕
本実施例では、上記実施例１のように基準データ群を更新する場合に、上記稼働テスト時の同じ所定の情報について取得したデータのうち異常データと判断されたデータについては、基準データ群に追加しないようにした。具体的には、上記所定の情報について取得したデータについて、更新前の基準データ群で決定した指標値算出式を用いて指標値Ｄ^２（マハラノビス距離）を算出した。この指標値が、予め設定した設定値（例えば上閾値３）よりも大きい場合には、上記取得したデータを異常データと判断し、基準データ群に追加しないようにした。

図２２は、基準データ群の更新時に異常データを追加しないときの指標値Ｄ^２の時間推移（図中のＡ）を示すグラフである。図中のＢは、比較例における異常データも追加したときの指標値Ｄ^２の時間推移である。この結果により、上記異常データを基準データ群に追加しないようにした場合には、正常状態においても指標値が閾値３を超えてしまう誤判定を低減することができることがわかった。一方、上記異常データを基準データ群に追加した場合には、上記誤判定が多数みられた。

〔実施例３〕
本実施例では、上記実施例１のように基準データ群を更新する場合に、初期の基準データ群に含まれる特定のデータについて算出した指標値Ｄ^２（マハラノビス距離）の変化量が小さくなって安定した後は、基準データ群の更新を停止した。具体的には、初期の基準データ群に含まれる特定の１組のデータについて、更新後の基準データ群で決定した指標値算出式を用いて指標値Ｄ^２を算出した。この更新停止判定用の指標値の変化量が予め設定した所定範囲内に所定回数連続して入った場合は、その後の基準データ群の更新を停止した。

図２３及び２４はそれぞれ１２台の装置及び８台の装置について上記更新停止判定用の指標値の時間推移を示すグラフである。これらの図から、装置の使用開始から２５日後（図中Ｓ）あたりで上記更新停止判定用の指標値が安定することがわかる。

図２５は、更新停止判定用の指標値が安定したときに基準データ群の更新を停止した場合の指標値Ｄ^２（マハラノビス距離）の時間推移（図中のＡ）を示すグラフである。図中のＢは比較例における更新停止判定用の指標値が安定した後も基準データ群の更新を継続したときの指標値Ｄ^２の時間推移である。この結果により、更新停止判定用の指標値が安定したときに基準データ群の更新を停止すると、指標値が平均的に上昇するが、異常（図中のＥで示した領域）に対しては感度が良くなることがわかる。特に、図中の右側のＦで示した領域では、濃度ムラが発生して装置が徐々に劣化する状態変化を、指標値の上昇から判定できることがわかった。

〔実施例４〕
本実施例では、上記基準データ群を、上記複数種類の情報のうち複写装置の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群と、その他の情報について取得したデータからなる共通データ群とに分けて管理している。そして、本実施例では、個別データ群についてのみ新たにデータを取得して基準データ群に追加し、他の共通データ群については新たなデータ取得及び追加はしないようにした。

図２６は、上記基準データ群のうち個別データ群についてのみデータを新たに取得して追加することにより基準データ群を更新する場合の指標値Ｄ^２の時間推移（図中のＡ）を示すグラフである。ここで、共通データ群については、出荷前の稼動テスト時に取得済みのデータを擬似的に順次追加している。図中のＢは、比較例における個別データ群と共通データ群の両方についてデータを追加して更新する場合の指標値Ｄ^２の時間推移である。この結果により、個別データ群についてのみデータを追加して更新すると、指標値が平均的に上昇するが、異常（図中のＥで示した領域）に対しては感度が良くなることがわかる。特に、図中の右側のＦで示した領域では、濃度ムラが発生して装置が徐々に劣化する状態変化を、指標値の上昇から判定できることがわかった。

図２７は、上記基準データ群のうち個別データ群についてのみデータを新たに取得して追加することにより基準データ群を更新する場合の指標値Ｄ^２の時間推移（図中のＡ）を示すグラフである。ここで、共通データ群については、検査対象の装置と同じ機種の他の複写装置について取得したデータを擬似的に順次追加している。図中のＢは比較例における個別データ群と共通データ群の両方についてデータを新たに取得して追加し、基準データ群を更新する場合の指標値Ｄ^２の時間推移である。この結果により、個別データ群についてのみデータを追加取得して更新すると、正常状態を正しく判定することができ、異常状態と誤判断することがないことがわかった。これに対し、個別データ群と共通データ群の両方についてデータを新たに取得して追加する場合は、図中Ｇで示すように正常状態においても指標値Ｄ^２が閾値（＝３）を超えて異常と誤判断してしまうことが多数みられた。特に、図中の右側のＨで示した領域では、装置が徐々に劣化する状態変化を、指標値の上昇から判定できることがわかった。

以上、本実施形態によれば、複数種類の情報のデータの取得を、状態判定対象の画像形成装置と同じ機種の複数の画像形成装置について行うので、画像形成装置１台についてデータ取得を行う場合に比して、基準データ群を構成する十分な量のデータを短時間で効率よく取得できる。しかも、上記基準データ群は、上記複数の画像形成装置について取得した該複数組のデータのすべてを含むので、その機種の平均的な構造及び特性を反映した正常状態の仮想的な画像形成装置に対応した適正な基準データ群を構成することができる。
また、初期の基準データ群を構成するデータの取得を画像形成装置の製造後の稼働テスト中に行っているので、その稼働テストが完了した後の画像形成装置を利用者に納品する前に、初期の基準データ群に必要な十分な量のデータを確保できる。しかも、製造後の稼働テスト中の画像形成装置は異常発生の確率が低いため、初期の基準データ群が、より正常状態に近い仮想的な画像形成装置に対応した適正なものとなる。
以上のように、画像形成装置を利用者に納品する前の稼働テスト中に、正常状態の仮想的な画像形成装置に対応した適正な初期の基準データ群を効率的に得ることができる。従って、新機種の画像形成装置の量産開始時においても、その初期の基準データ群を画像形成装置に組み込んで利用者に納品し、その納品後の画像形成装置について信頼性の高い異常診断を速やかに開始できる。

また、本実施形態において、画像形成装置の使用開始後に、その画像形成装置について複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得して追加し、基準データ群を更新している。この更新により、装置の状態偏移に合わせた基準空間すなわち指標値算出式を決定できるので、より正確な異常の診断が可能になる。
また、本実施形態において、基準データ群の更新用に取得したデータが異常データの場合は、基準データ群に追加しないようにしてもよい。この場合は、基準空間すなわち指標値算出式が異常に大きく変動するのを防止し、より正確な異常の診断が可能になる。
また、本実施形態において、画像形成装置の使用開始後に、更新後の基準データ群に基づいて決定した指標値算出式を用いて、新たに取得したデータについて指標値Ｄ^２を算出し、この指標値Ｄ^２の変化量（例えば前回算出した指標値との差分）が予め設定した所定範囲内にある場合は、基準データ群の更新を停止してもよい。この場合は、基準データ群の更新の停止後において、装置の経時的な劣化による状態変化を判定することができる。
また、本実施形態において、上記基準データ群のうち、装置の使用開始後の稼動状態で偏移しやすい情報（要素）のデータからなる個別データ群についてのみ更新するようにしてもよい。この場合は、画像形成装置の利用者による使用条件の影響を受けにくい情報（要素）に関する装置の異常の検出能力が向上する。

なお、上記実施形態において、複数の複写装置（画像形成装置）との間で通信回線を介して通信可能な監視センターに設けた管理装置により、各複写装置における基準データ群、指標値算出式及び異常診断結果等を遠隔的に一元管理するようにしてもよい。
図２８は、監視センターに設けた管理装置と複数の複写装置との間で通信回線を介して通信可能に構成した管理システムの概略構成を示すブロック図である。この管理システムでは、上記管理装置と、複写装置のメンテナンスサービスを行うサービス拠点のコンピュータ装置との間も通信回線を介して通信可能になっている。通信回線としては、専用回線、公衆回線、インターネット、ローカルエリアネットワーク等を用いることができる。
また、上記状態判定装置は、各複写装置に内蔵してもいいし、管理装置に内蔵するようにしてもよい。各複写装置に状態判定装置を内蔵した場合は、各複写装置で状態判定及び異常診断が実行され、その結果のデータが通信回線を介して管理装置に送られる。管理装置は、異常発生の診断結果を受けると、その結果を担当のサービス拠点に転送する。異常発生の診断結果を受けたサービス拠点のサービスマンは、該当する複写装置の設置箇所を訪問し、メンテナンス処理等の保全活動を行う。
また、各複写装置で取得された上記複数種類のデータを定期的に管理装置に送り、管理装置において、各複写装置で用いる基準データ群や指標値算出式に関する情報を一元管理するようにしてもよい。管理装置で決定した指標値算出式に関する情報は、管理装置から通信回線を介して各複写装置に送られる。管理装置において各複写装置で用いる指標値算出式を決定する場合、前述の共通データ群のデータについては、各複写装置の指標値算出式を決定するときに用いる基準データ群に追加するようにしてもよい。

また、上記実施形態において、複写装置（画像形成装置）の中に上記状態判定装置を管理装置として内蔵し、この複写機とサービス拠点のコンピュータ装置との間で通信回線を介した通信ができるようにしてもよい。
図２９は、上記状態判定装置を管理装置として内蔵した複写装置とサービス拠点のコンピュータ装置との間で通信回線を介した通信ができる管理システムの概略構成図である。この管理装置として状態判定装置は１チップのＬＳＩ等で構成してもよい。この管理システムでは、複写装置で得られた異常診断結果が通信回線を介して担当のサービス拠点に直接送られる。異常発生の診断結果を受けたサービス拠点のサービスマンは、該当する複写装置の設置箇所を訪問し、メンテナンス処理等の保全活動を行う。

上記図２８及び図２９の管理システムでは、管理装置（状態判定装置）において、各複写装置の各種機器情報のデータ収集と、故障等の異常やサービスマン訪問の要否の予測・判定が行われる。

図３０及び図３１は、機械（画像形成装置）の工場出荷時のデータ収集からサービス拠点による保全処理までの全体の手順の流れを示すフローチャートである。
図３０の例では、まず、機械の製造工場にて、出荷する機械について上記各種情報のデータ検出するセンサー群を設定する。次に、量産開始時の機械の数ロットから、上記設定したセンサー群の検出値や制御パラメータの値を、上記各種情報のデータとして収集する。次に、収集したデータを集計し、機械の正常な状態での基準データ群からなる基準空間とする。そして、この基準空間を使って、状態判定用の上記指標値（Ｄ^２）を算出するための指標値算出式を設定する。
上記機械を販売してユーザ先に設置したときは、その機械と監視センターとの間でデータ通信回線を設定する。次に、機械に内蔵した状態判定装置内に上記指標値算出式を記憶させて導入し、監視センターに対してユーザ登録を行う。
ユーザが上記機械の使用を開始した後、機械内蔵の状態判定装置が装置の異常を判定すると、監視センターに自動通報する。このとき、機械の故障ではないので、装置は使用し続けられる。監視センターでは、異常通報を受けて、担当サービス区のサービス拠点に通報する。通報を受けたサービス拠点では、サービス担当者とサービス部品の手配を行う。そして、該当するユーザに連絡をとって、機械の事前保守をおこなうために機械の設置箇所を訪問し、機械の異常部分を保全し、故障の発生を事前に防止する。

図３１の例では、まず、機械の製造工場にて、出荷する機械について上記各種情報のデータ検出するセンサー群を設定する。次に、量産開始時の機械の数ロットから、上記設定したセンサー群の検出値や制御パラメータの値を、上記各種情報のデータとして収集する。次に、収集したデータを集計し、機械の正常な状態での基準データ群からなる基準空間１とする。この基準空間１のデータは、監視センターへ送られる。
上記機械を販売してユーザ先に設置したときは、その機械と監視センターとの間でデータ通信回線を設定する。次に、機械に内蔵した状態判定装置内に上記指標値算出式を記憶させて導入し、監視センターに対してユーザ登録を行う。
ユーザが上記機械の使用を開始した後、機械は定期的に上記センサー群の検出値などからなるデータを自動的に監視センターに送る。監視センターでは、発売当初は、機械から送られてきた上記センサー群の検出値などからなるデータと、上記機械の正常な状態での基準データ群（基準空間１）と比較し、異常判定を行う。次に、多数の機械から送られてきた上記センサー群の検出値などからなるデータと、上記工場で収集されたデータとを基準データ群に追加して機械の正常な状態での基準データ群を更新し、基準空間２とする。基準空間が更新された後は、その更新された基準空間を使って、状態判定用の上記指標値（Ｄ^２）を算出するための指標値算出式を設定し、異常判定を行う。
その後、監視センターにおいて、ある特定の機械の異常を判定すると、担当サービス区のサービス拠点に通報する。通報を受けたサービス拠点では、サービス担当者とサービス部品の手配を行う。そして、該当するユーザに連絡をとって、機械の事前保守をおこなうために機械の設置箇所を訪問し、機械の異常部分を保全し、故障の発生を事前に防止する。なお、この異常判定を行ったときは、そのときの上記センサー群の検出値等からなるデータをその機械の基準データ群から除去し、基準空間を再更新する。

なお、上記実施形態では、電子機器が画像形成装置の場合について説明したが、本発明は、画像形成装置以外の家電機器やコンピュータ装置などの電子機器について状態を判定したり異常発生を診断したりする場合についても適用できるものである。

本発明に係る異常診断方法を実施可能な状態判定装置を含む異常診断システムの基本的な構成を示すブロック図。 異常診断システムの基本的な動作を示すフローチャート。 指標値算出式を決める概略手順を示すフローチャート。 指標値の算出に用いる指標値算出式を決定するときのより具体的な手順を示すフローチャート。 指標値を算出するときのより具体的な手順を示すフローチャート。 基準データ群の更新手順の一例を示すフローチャート。 変形例に係る基準データ群の更新手順を示すフローチャート。 他の変形例に係る基準データ群の更新手順を示すフローチャート。 更に他の変形例に係る基準データ群の更新手順を示すフローチャート。 実施形態に係るカラー複写機の構成図。 同カラー複写機のプリンタ部の主要部拡大図。 同プリンタ部のタンデム画像形成装置の部分拡大図。 実施例に使用した薄膜タイプの抵抗変化素子の斜視図。 変形例に係る抵抗変化素子の斜視図。 実施例に使用した湿度センサの斜視図。 実施例に使用したトナー濃度検出部の概略構成図。 同トナー濃度検出部におけるコイルの組立図。 基準データ群を更新しないときの指標値Ｄ^２の分布を示すグラフ。 基準データ群を更新しないときの指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 基準データ群を更新しないときの指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 実施例１において基準データ群を更新したときの指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 実施例２において基準データ群の更新時に異常データを追加しないときの指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 １２台の装置について更新停止判定用の指標値の時間推移を示すグラフ。 ８台の装置について更新停止判定用の指標値の時間推移を示すグラフ。 実施例３において更新停止判定用の指標値が安定したときに基準データ群の更新を停止した場合の指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 実施例４において個別データ群についてのみデータを新たに取得して追加することにより基準データ群を更新した場合の指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 実施例５において個別データ群についてのみデータを新たに取得して追加することにより基準データ群を更新した場合の指標値Ｄ^２の時間推移を示すグラフ。 監視センターに設けた管理装置と複数の複写装置との間で通信回線を介して通信可能に構成した管理システムの概略構成を示すブロック図。 状態判定装置を管理装置として内蔵した複写装置とサービス拠点のコンピュータ装置との間で通信回線を介した通信ができる管理システムの概略構成図。 機械（画像形成装置）の工場出荷時のデータ収集からサービス拠点による保全処理までの全体の手順の流れを示すフローチャート。 変形例に係る機械（画像形成装置）の工場出荷時のデータ収集からサービス拠点による保全処理までの全体の手順の流れを示すフローチャート。

符号の説明

１ 状態判定装置
２ データ取得部
３ データ記憶部
４ 算出式決定部
５ 指標値算出部
６ 判定部
７ メインコントローラ
８ 画像形成システム

Claims (34)

1. 電子機器の状態に関連した複数種類の情報のデータを予め複数組取得するステップと、該複数組のデータから構成される基準データ群に基づいて、電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定するステップと、状態判定対象の電子機器について該複数種類の情報のデータを取得するステップと、該指標値算出式と該状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報のデータとに基づいて指標値を算出するステップと、該指標値と予め設定した基準値との比較結果に基づいて、該状態判定対象の電子機器の状態を判定し該電子機器の異常発生を診断するステップとを有する異常診断方法であって、
   上記基準データ群を構成する複数組のデータの取得を、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の複数の電子機器について、該複数の電子機器の製造後の稼働テスト中に行い、
   該複数の電子機器の稼働テスト中に取得した該複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、上記指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として用いることを特徴とする異常診断方法。
2. 請求項１の異常診断方法において、
   上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の電子機器は、該状態判定対象の電子機器と同じ製造ロットに含まれる電子機器であることを特徴とする異常診断方法。
3. 請求項１又は２の異常診断方法において、
   上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、
   該取得したデータを上記基準データ群に追加して該基準データ群を更新するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
4. 請求項３の異常診断方法において、
   更新前の上記基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と上記取得したデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値が予め設定した所定範囲から外れている場合は、該取得したデータを上記基準データ群に追加しないことを特徴とする異常診断方法。
5. 請求項３又は４の異常診断方法において、
   上記基準データ群を更新していくとき、更新後の基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と該基準データ群を構成する初期の特定の１組のデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値の変化量が予め設定した所定範囲内に所定回数連続して入った場合は、その後の基準データ群の更新を停止することを特徴とする異常診断方法。
6. 請求項１又は２の異常診断方法において、
   上記基準データ群は、上記複数種類の情報のうち各電子機器の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群と、それ以外の情報について取得したデータからなる共通データ群とにより構成され、
   上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について該個別データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、
   該取得したデータを該個別データ群に追加して該個別データ群を更新するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
7. 請求項６の異常診断方法において、
   上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器と同じ機種の他の複数の電子機器について上記共通データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、
   該取得したデータを該共通データ群に追加して該共通データ群を更新するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
8. 請求項７の異常診断方法において、
   同じ機種の複数の電子機器それぞれについて取得した上記個別データ群及び上記共通データ群のデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、
   該管理装置において、該複数の電子機器それぞれについて該個別データ群のデータを蓄積し、該複数の電子機器のすべてについて該共通データ群のデータを蓄積し、該個別データ群と該共通データ群とに基づいて、各電子機器に対応する上記指標値算出式を決定するステップと、
   該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
9. 請求項１又は２の異常診断方法において、
   同じ機種の複数の電子機器それぞれの製造後の稼働テスト中に、各電子機器において上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、
   各電子機器で取得したデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、
   該管理装置において、各電子機器についてデータを蓄積した該基準データ群に基づいて上記指標値算出式を決定するステップと、
   該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
10. 請求項１又は２の異常診断方法において、
    同じ機種の複数の電子機器それぞれを利用者が使用開始した後、各電子機器において上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得するステップと、
    各電子機器で取得したデータを各電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップと、
    該管理装置において、各電子機器についてデータを蓄積した該基準データ群に基づいて上記指標値算出式を決定するステップと、
    該指標値算出式を特定するための情報を該管理装置から通信回線を介して各電子機器に送信するステップとを有することを特徴とする異常診断方法。
11. 請求項１乃至１０のいずれかの異常診断方法において、
    上記電子機器において上記指標値に基づいて該電子機器の異常状態の発生が予測された場合に、その予測結果を該電子機器から通信回線を介して異常診断用の管理装置に送信するステップを有することを特徴とする異常診断方法。
12. 請求項１乃至１１のいずれかの異常診断方法において、
    上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とする異常診断方法。
13. 請求項１乃至１２のいずれかの異常診断方法において、
    上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とする異常診断方法。
14. 電子機器の状態に関連した複数種類の情報のデータを取得するデータ取得手段と、状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報の複数組のデータから構成される基準データ群を記憶するデータ記憶手段と、該基準データ群に基づいて、電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定する算出式決定手段と、該指標値算出式と状態判定対象の電子機器について取得した該複数種類の情報のデータとに基づいて指標値を算出する指標値算出手段と、該算出した指標値と予め設定した基準値との比較結果に基づいて、該状態判定対象の電子機器の状態を判定する判定手段とを備えた電子機器の状態判定装置であって、
    上記データ記憶手段は、上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の複数の電子機器について製造後の稼働テスト中に取得した上記複数組のデータのすべてを含む基準データ群を、上記指標値算出式を決定するための初期の基準データ群として記憶したものであることを特徴とする状態判定装置。
15. 請求項１４の状態判定装置において、
    上記状態判定の結果に基づいて、上記状態判定対象の電子機器の異常発生を診断する異常発生診断手段を備えたことを特徴とする状態判定装置。
16. 請求項１４又は１５の状態判定装置において、
    上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを上記データ記憶手段に記憶している基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように、上記データ取得手段及び上記データ記憶手段を制御する制御手段を備えたことを特徴とする状態判定装置。
17. 請求項１６の状態判定装置において、
    上記制御手段は、更新前の上記基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と上記取得したデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値が予め設定した所定範囲から外れている場合は、該取得したデータを上記基準データ群に追加しないように制御することを特徴とする状態判定装置。
18. 請求項１６又は１７の状態判定装置において、
    上記制御手段は、上記基準データ群を更新していくとき、更新後の基準データ群に基づいて決定した上記指標値算出式と該基準データ群を構成する初期の特定の１組のデータとに基づいて上記指標値を算出し、その指標値の変化量が予め設定した所定範囲内に所定回数連続して入った場合は、その後の基準データ群の更新を停止するように制御することを特徴とする状態判定装置。
19. 請求項１４又は１５の状態判定装置において、
    上記データ記憶手段は、上記基準データ群を、上記複数種類の情報のうち各電子機器の利用者による使用条件の影響を受けやすい情報について取得したデータからなる個別データ群と、それ以外の情報について取得したデータからなる共通データ群とに分けて記憶可能なものであり、
    上記制御手段は、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該電子機器について該個別データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該個別データ群に追加して該個別データ群を更新するように制御することを特徴とする状態判定装置。
20. 請求項１９の状態判定装置において、
    上記状態判定対象の電子機器と同じ機種の他の複数の電子機器との間で通信回線を介して通信するための通信手段を備え、
    上記制御手段は、上記状態判定対象の電子機器を利用者が使用開始した後、該複数の電子機器から上記共通データ群を構成するデータを所定の更新タイミングで受信し、該受信したデータを該共通データ群に追加して該共通データ群を更新するように制御することを特徴とする状態判定装置。
21. 請求項１４乃至２０のいずれかの状態判定装置において、
    上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とする状態判定装置。
22. 請求項１４乃至２１のいずれかの状態判定装置において、
    上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とする状態判定装置。
23. 装置の状態を判定する状態判定手段と、記録媒体に画像を形成する画像形成手段とを備えた画像形成装置において、
    上記状態判定手段として、請求項２２の状態判定装置を用いたことを特徴とする画像形成装置。
24. 請求項２３の画像形成装置において、
    異常診断用の管理装置との間で通信回線を介して通信するための通信手段と、
    該画像形成装置の製造後の稼働テスト中に、上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該管理装置に送信するように、上記状態判定装置及び該通信手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする画像形成装置。
25. 請求項２４の画像形成装置において、
    上記制御手段は、該画像形成装置を利用者が使用開始した後、上記複数種類の情報のデータを所定の更新タイミングで取得し、該取得したデータを該管理装置に送信するように制御することを特徴とする画像形成装置。
26. 請求項２４又は２５の画像形成装置において、
    上記制御手段は、上記基準データ群に基づいて該画像形成装置について決定された上記指標値算出式を特定するための情報を、上記管理装置から受信するように制御することを特徴とする画像形成装置。
27. 請求項２４乃至２６のいずれかの画像形成装置において、
    上記制御手段は、上記状態判定装置において上記指標値に基づいて該画像形成装置の異常状態の発生が予測された場合に、その予測結果を上記管理装置に送信するように制御することを特徴とする画像形成装置。
28. 複数の電子機器における異常診断を通信回線を介して一元的に管理する管理装置であって、
    該電子機器又は該電子機器の状態を判定する状態判定装置との間で通信回線を介して通信するための通信手段と、
    各電子機器について取得された複数の情報のデータからなる基準データ群を記憶するデータ記憶手段と、
    各電子機器の製造後の稼働テスト中に所定の更新タイミングで取得された上記複数種類の情報のデータを該電子機器又は該状態判定装置から受信し、該受信したデータを該基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように、該通信手段及び該データ記憶手段を制御する制御手段とを備えたことを特徴とする管理装置。
29. 請求項２８の管理装置において、
    上記制御手段は、各電子機器を利用者が使用開始した後に所定の更新タイミングで取得された上記複数種類の情報のデータを、該電子機器又は上記状態判定装置から通信回線を介して受信し、該受信したデータを該基準データ群に追加して該基準データ群を更新するように制御することを特徴とする管理装置。
30. 請求項２８又は２９の管理装置において、
    上記制御手段は、各電子機器についてデータを蓄積した上記基準データ群に基づいて、各電子機器の状態判定に用いる指標値を算出するための指標値算出式を決定し、該指標値算出式を特定するための情報を通信回線を介して該電子機器又は上記状態判定装置に送信するように制御することを特徴とする管理装置。
31. 請求項３０の管理装置において、
    上記指標値が、ＭＴＳ（Maharanobis Taguchi System）法で算出するマハラノビスの距離の値であることを特徴とする管理装置。
32. 請求項２８乃至３１のいずれかの管理装置において、
    上記制御手段は、各電子機器において上記指標値に基づき得られた該電子機器の異常診断結果を、該電子機器又は上記状態判定装置から通信回線を介して受信するように制御することを特徴とする管理装置。
33. 請求項２８乃至３２のいずれかの管理装置において、
    上記電子機器が画像形成装置であることを特徴とする管理装置。
34. 複数の電子機器における異常診断を通信回線を介して一元的に管理する管理システムであって、
    請求項２８乃至３３のいずれかの管理装置と、該管理装置との間で通信回線を介して通信可能な管理対象の複数の電子機器又は該電子機器の状態を判定する状態判定装置とにより構成したことを特徴とする管理システム。

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