JP2015094919A - 故障予測装置および画像形成装置 - Google Patents

Abstract

【課題】突発的に発生する故障を精度良く予測することのできる画像形成装置を提供する。
【解決手段】ＲＡＭ１ｂに随時記憶されている内部信号を読み出す（Ｓ１）。読み出した内部信号のピーク値を求める（Ｓ２）。算出されたピーク値の変化に基づいて、故障を予測する（Ｓ３）。ここで、「算出されたピーク値の変化に基づいて」とは、ピーク値が設定された閾値を超えているか否かの比較・演算により行われる。ピーク値が閾値を超えていた場合、故障の予兆がみられることを報知する処理である故障アラーム処理が実行される（Ｓ４）。一方、Ｓ３でピーク値が閾値を越えていない場合、故障アラームを発報せず終了する。
【選択図】図６

Description

本発明は、機器の故障を予測する故障予測装置および画像形成装置に関する。

従来、画像形成装置の故障や寿命を、機器の内部情報を用いることで、発生時期を事前に予測し、保守員が故障や寿命の前に効率的にメンテナンスできるような故障予測方法がいくつか提案されている。

例えば、特開２００９−３５６１号公報（特許文献１）では、診断対象機器の内部情報に基づいて故障予測指標が算出可能な回帰モデルを作成し、回帰モデルを用いて故障予測指標を算出する。算出された故障予測指標の経時変化と、経時的な故障対処状況をパラメータ(故障予測指標の予め決められた閾値との差情報、故障予測指標の傾き変化情報及び所定期間中の故障予測指標の傾き変化回数情報)として利用可能に数値化し、各パラメータに基づいて診断対象機器の故障対処の要否を決定する方法が提案されている。

また、特開２０１０−１０４１４８号公報（特許文献２）では、電源装置（対象機器）の電源電圧(内部情報）を監視して電源が故障するまでの時間を予測する方法が提案されている。この中で、電源電圧のリップルを監視し、ピーク電圧を捉え、複数のピーク値からピーク値平均を求めてピーク値平均に基づいて電源が故障するまでの時間を予測している。

また、特開２００５−１７８７４号公報（特許文献３）では、画像形成装置の状態と関連がある複数種類の情報を取得し、取得した複数種類の情報から指標値を算出する。この指標値の時間変化のデータが初期の正常状態の値から一定量ずれると異常と判断する方法が提案されている。

上記特許文献３に記載の発明は、画像形成装置における故障等の異常状態の発生時期まで予測可能になる異常発生予測方法、状態判定装置及び画像形成装置を提供することを目的とし、画像形成装置の状態と関連がある複数種類の情報を取得し、取得した複数種類の情報から指標値を算出する。この指標値の時間変化のデータが初期の正常状態の値から一定量ずれると異常と判断する方法が開示されている。

しかしながら、特許文献３に記載のものを含め、従来装置における故障予測では、劣化や故障により、一定期間内に複数突発的に値が大きく変化するような故障の予兆については、診断できないという問題があった。

そこで本発明は、従来装置における上述の問題を解決し、突発的に発生する故障を精度良く予測することのできる画像形成装置を提供することを過大とする。

この課題を解決するため、本発明は、対象機器の内部情報を取得する情報取得手段を備え、該情報取得手段が取得した内部情報に基づいて対象機器が故障予兆状態であるか否かを判断する故障予測装置において、一定期間内での前記内部情報のピーク値の上位複数点を求めるピーク値算出手段と、該ピーク値算出手段で算出した複数のピーク値各々に判別基準を持たせ、前記複数のピーク値と前記判別基準とに基づいて対象機器が故障予兆状態であるか否かを判定する故障予兆判定手段を具備することを特徴とする。

本発明によれば、内部情報の複数のピーク値にそれぞれ別々の判断基準を設けることで、突発的に一度だけ大きく変化しているのか、継続的に値の変化が大きいのか判断することができ、突発的に発生する故障を精度良く予測することが可能となる。

本発明に係る画像形成装置の一例を示す断面構成図である。 内部信号の時系列を表すグラフである。 内部信号と回帰値の時系列グラフである。 Δ現像γの経時変化を示すグラフである。 図１の複写機の制御系を示すブロック図である。 故障予測制御の実施例１を示すフローチャートである。 故障予測制御の実施例２を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明に係る画像形成装置の一例であるフルカラー複写機の概略を示す断面構成図である。この図に示す画像形成装置の全体構成と動作については後述し、実施形態における故障予測に関わる部分について先に説明する。

まず、画像形成装置の故障や寿命を予測するための装置内部情報に関し、一定期間内での内部情報のピーク値（最大値又は／及び最小値）の上位複数点を求めるピーク値算出手段について説明する。

上記「一定期間」の期間は、動作時間やプリント枚数により一定の期間を定める。一定期間を定める方法としては、診断する対象のパーツの寿命の例えば１／１０の値とするなど、パーツの寿命から一定期間を定める方法を用いることができる。

または、診断する対象のパーツの寿命の例えば１／１０の値など適当に一定期間を定め、後で説明するブースティング法などを用いて機械学習を行い、その後、一定期間の幅を＋１０ｋ枚（ｋは１０００枚を表す）や−１０ｋ枚と変更し、再度機械学習を行い、それぞれの判別器を作成する。それぞれの判別器を過去に蓄積された正常や故障時の内部信号のデータでテストを行い、よりたくさんの故障を判別できた期間を一定期間として定める方法を用いてもよい。

または、過去に蓄積された内部信号のデータを用いて、異常値を判定する任意の閾値を定め、内部信号が閾値を超えてから故障が発生するまでのプリント枚数を求め、ヒストグラム（横軸：内部信号が閾値を超えてから故障が発生するまでのプリント枚数、縦軸：度数）を作成し、このヒストグラムを参考に一定期間を定める。例えば、ヒストグラムの横軸が１００ｋ枚よりも大きいところでは、度数が低く、１００ｋ枚より小さくなると徐々に度数が増えてくるような形であれば、１００ｋ枚を一定期間と決めるなどして一定期間を定める。

本実施形態では、プリント枚数を基準に、１００ｋ枚の期間の中での上位５点のピーク値を求める。図２は、内部信号の時系列を表すグラフであり、横軸はプリント量（１ｋ枚）を示している。図示例では横軸の１２５ｋ枚で故障がおこっている。この故障の直前の１００ｋ枚（２４ｋ枚〜１２４ｋ枚）の中で５点のピーク値（最小値）は、グラフ中のPk1〜Pk5の５点となる。このピーク値を求める方法としては、例えば、過去一定期間分の内部信号データを、後述する制御部（図５）のＲＡＭ１ｂに保持し、ＣＰＵ１ａにピーク値算出手段を持たせ、ピーク値算出手段は、過去一定期間分の内部信号データを取得し、この中からピーク値（最大値及び最小値）を求める方法がある。

なお、図２のグラフにおけるピーク値は最小値であるが、信号によっては最大値がピークである場合もある。

ブースティング法で学習させるときに、信号を異常期間と正常期間とにわけてラベルをつける必要があるが、突発値から異常を判断したい場合、異常期間の信号は突発値以外はほぼ正常期間の信号の値と同じような値を取っている。このため、学習時に支障をきたしてしまう。しかし、期間内のピーク値を特徴量とすることで、正常期間の信号の値と異常期間の信号の値と差がつきやすくなる。また、正常時に単発で突発値が生じることもあるが、複数のピーク値を特徴量として扱うことで、単発の突発値による誤報を回避することができる。

次に、ピーク値算出手段で算出したピーク値に基づいて、対象機器が故障予兆状態であるか否かを判定する故障予兆判定手段について説明する。
算出したそれぞれのピーク値（例えば５つのピーク値）にそれぞれ別の判断基準（閾値）を設け、５つのピーク値が全てそれぞれに設けられた閾値を超えた場合に異常と判断する方法を用いることができる。または、５つのピーク値の中で一定以上（例えば３つ以上）のピーク値がそれぞれに設けられた閾値を超えた場合に異常と判断する方法を用いることもできる。このとき閾値は、過去に蓄積されたデータの中から障害前一定期間分のデータを正常運転時のデータをそれぞれ図１の様な時系列の線グラフに描き、目視でそれぞれの閾値を決める方法がある。

または、後述のブースティング法を用いて、それぞれのピーク値の閾値と重みを機械的に算出し、算出した閾値と重みを用いてＦ値を算出し、算出されたＦ値が閾値を超えたときに異常と判断する方法を用いることもできる。

次に、前処理手段について説明する。
まず、内部信号の変化値の回帰値を求める。回帰値の求め方として、移動平均などを用いて平滑化を行い回帰値を求める方法がある。平滑の度合いをコントロールするパラメータは任意に決める。図３のグラフに実線（細）で示す内部信号の回帰値を求めると、グラフに一点鎖線で示す回帰値が求められる。この回帰値と内部信号の現在値との差をとるとグラフに実線（太）で示す「回帰値との差」が求められる。回帰値と現在値との差をとることで、突発的に値が変化するピーク値をより正確に抽出することができる。算出した回帰値と内部信号の現在値の差を情報としてピーク値算出手段でピーク値を求め、これを特徴量として用いる。

次に、Ｆ値について説明する。
Ｆ値は、Ｆ値算出手段によって算出される。異常の予兆は、正常なときには安定していた信号が様々な形ではあるが特異な不安定な動きを示したことによって捉えられると考える。この視点に立ってＦ値を算出するのに適切な複数の信号を抽出する。Ｆ値は後述のブースティング法を用いて算出する。

次に、弱判別器・重み付き多数決・ブースティング法について説明する。
本実施形態では、故障予測に用いる基準値ｂ及び重みαは、一般にブースティング法という教師付き学習アルゴリズムを用いて作成した。ブースティング法は、例えば数理科学No.489, MARCH 2004 「統計的パターン識別の情報幾何」（非特許文献１）に説明があり公知である。

まず、複数種類のデータからなるデータ組について、正常な状態から、異常状態に変化するまでの履歴を用意する。そして、各種のデータの履歴についてそれぞれ、経時変動グラフの形状から、異常期間を目視で推定し、その異常期間内に相当するデータにマイナス極性のラベルを付す一方で、それ以外のデータ（正常期間内のデータ）にプラス極性のラベルを付す。この操作を１００回繰り返すことで、各種のデータについてそれぞれ閾値ｂ１〜ｂ１００、判別極性ｓｇｎ１〜ｓｇｎ１００、重み付け値α１〜α１００を決定する。

次に、各種のデータの時間的信号に基づいて、それぞれのデータについて正常であるか、異常であるかを判別する。この判別は、故障予測をする上で決定的な要素にはならないので、この時の判別は弱判別処理と呼ばれる。弱判別処理は次の式１、式２のように行われる。なお、Ｃｉは、時間的信号を表している。

そして、弱判別処理を終えたら、次の式３に基づいて、異常予測の判定に用いるＦ値を算出する。

上述した閾値、判別極性及び重み付け値は、ラベルの付された教師付きデータは適切に学習が行われ異常期間に相当するものだけが、マイナス極性のＦ値になるように、決定される。よって、式３によって求められるＦ値がマイナス極性である場合には、異常期間に入ったと推定することができる。

異常の予測結果となった場合の処理として、Ｆ値がマイナス極性となった場合、画像形成装置にＬＡＮ等のネットワークを介してアラームとして発報することや、保守員にＬＡＮを介してメールなどでアラームを発報する方法を用いてもよい。また、機器のオペレーションパネルにトナー劣化のため、現像剤の交換を促すメッセージを表示させる方法を用いてもよい。

次に、突発的に信号の変化が大きくなり故障となる信号について説明する。なおここでは、現像能力を表すパラメータを用いて説明する。
突発的に信号の変化が大きくなり、故障となる信号として、現像γの目標値と現在値の差（Δ現像γ）があげられる。

一般に、現像ポテンシャルΔＶ（像担持体である感光体の帯電電位Ｖｓから現像ローラへ印加する現像バイアスＶＢを引いた値：ΔＶ＝Ｖｓ−ＶＢ）と、その現像ポテンシャルに対する感光体上のトナー付着量との比率は、ほぼ一定である。この比率が上記現像γである。この現像γが一定値以下になると、ボソツキ画像が発生したり、感光体にキャリア付着が発生したりして、画質が低下する。よって、従来のカラー画像形成装置では、画像形成回数が所定回数（例えば２００回）に達した時や、電源投入時又は省電力モードからの復帰時などの所定のタイミングで、上記現像γが規定範囲内になるように各種設定を変更するプロセス制御（以下、「現像γ調整制御」）を行う。

現像γ調整制御では、感光体上の基準潜像を二成分現像剤で現像して測定用可視像を形成し、そのトナー付着量を検出してその検出値から現像γを算出し、算出した現像γが経験的に理想的と思われる値となるように、現像ポテンシャルΔＶに関わる各種設定（感光体の帯電電位Ｖｓ、現像バイアスＶＢ等）を変更する。現像γは、二成分現像剤のトナー濃度によっても左右されるが、トナー濃度の調節には比較的時間がかかるので、従来のカラー画像形成装置では、現像γ調整制御の際にトナー濃度の調節は行っていない。これにより、従来のカラー画像形成装置では、現像γ調整制御に要する時間の短縮を図り、ユーザーの利便性を高めている。

そして、二成分現像剤のトナー濃度については、画像形成の際に、トナー濃度センサ（Ｔセンサ）の検出値が目標値となるようにトナー補給を行って調節する。このような現像γ調整制御により、通常は、上記現像γが経時的に上記規定範囲内に維持される。しかし、現像装置の動作異常、トナー補給動作の異常、感光体への潜像書き込み動作の異常などの機械的な異常が発生した場合、上記現像γが上記規定範囲外になる場合がある。このような場合、修理等のメンテナンスが必要になるので、従来のカラー画像形成装置では、現像γの異常を報知し、メンテナンスを促すようにしている。
現像γが制御できなくなると、現像γの目標値と現在値の差（Δ現像γ＝現像γ現在値−目標値）が大きくなる。

図４はΔ現像γの経時変化を示している。横軸はプリント枚数（ｋ枚）、縦軸はΔ現像γの値を表している。プリント枚数が８９０ｋ枚付近で障害が発生しており、その前のプリント枚数が７７０ｋ枚付近でΔ現像γの値が突発的に小さくなっている。このような突発的に大きく（変化が大きく）なっている値に基づいて障害を事前に予測することができる。

次に、対象機器の内部情報を取得する情報取得手段について説明する。
図５は、図１の複写機の制御系を示すブロック図である。複写機の部品の一部は、複写機に故障が発生した場合に、少なくとも故障発生直前の挙動をみることで、複写機に搭載されている種々の部品のうち、どの部品がその故障に関与しているのかを、いくつかの部品にまで絞り込むのに有用な絞込有用特性値を、定期的に取得する特性値取得手段として機能している。この特性値取得手段は、図５に示される制御部１、各種センサ２、操作表示部３などから構成されるものである。

制御部１は、複写機全体の制御を司る制御手段であり、制御プログラムを記憶しているデータ記憶手段たるＲＯＭ１ｃ、演算データや制御パラメータ等を記憶するデータ記憶手段たるＲＡＭ１ｂ、演算手段たるＣＰＵ１ａ、データ記憶手段たる不揮発性ＲＡＭ１ｄ等を有している。操作表示部３は、文字情報等を表示する液晶ディスプレイ等から構成される表示部３ａや、テンキー等などによって操作者から入力情報を受け付けて制御部１ｃに送る操作部３ｂなどを有している。

制御部１等からなる特性値取得手段は、感光体帯電電位などの複数の絞込有用特性値を取得する。絞込有用特性値としては、センシング情報、制御パラメータ情報、入力情報、画像読取情報などが挙げられる。以下、これらの情報について詳述する。

（ａ）センシング情報
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。

（ｂ）制御パラメータ情報
画像形成装置の動作は制御部によって決定されるため、画像形成パラメータや累積動作時間情報などの制御部の入出力パラメータを直接利用することが有効である。

（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。
・画像サイズは制御部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。

制御部１は、以上のような各種の情報を定期的にサンプリングして不揮発性ＲＡＭ１ｄに記憶する。

図６は、本実施形態における故障予測制御の実施例１を示すフローチャートである。
このフローチャートにおいて、まず、ＲＡＭ１ｂに随時記憶される内部信号の読み出しが行われる（Ｓ１）。内部信号の読み出し後ピーク値算出手段によりピーク値を求める（Ｓ２）。ピーク値を求めた後、算出されたピーク値の変化に基づいて、故障を予測する（Ｓ３）。ここで、「算出されたピーク値の変化に基づいて」とは、ピーク値が設定された閾値を超えているか否かの比較・演算により行われる。ピーク値が閾値を超えていた場合、故障の予兆がみられることを報知する処理である故障アラーム処理が実行される（Ｓ４）。この故障アラーム処理（故障を報知する報知手段）の具体例としては、操作表示部３の液晶表示部３ａに、メッセージを表示させたり、画像形成装置である複写機にＬＡＮを介してアラームとして発報することや、保守員にＬＡＮを介してメールなどでアラームを発報する方法を用いてもよい。一方、Ｓ３でピーク値が閾値を越えていない場合、故障アラームを発報せず終了する。

図７は、故障予測制御の実施例２を示すフローチャートである。
実施例２の制御では、実施例１と比較して、内部信号の回帰値を算出し、回帰値と現在値の差のピーク値を特徴量として用いる点と、故障予測手段の予備的な予測結果を算出するためのブースティング法を用いて作成されたスタンプ弱判別を行なう点が主に相違する。

図７のフローに沿って説明すると、まず内部信号を読み出し（Ｓ１１）、回帰値を算出する（Ｓ１２）。そして、内部信号の現在値と回帰値の差分を求め（Ｓ１３）、ピーク値を算出する（Ｓ１４）。次に、弱判別器による処理を実施し（Ｓ１５）、重み付き判別によりＦ値を算出する（Ｓ１６）。次に故障予測を行い（Ｓ１７）、ピーク値が閾値を超えていれば故障アラーム処理を実行し（Ｓ１８）、閾値を超えていなければ故障アラームを発報せず終了する。

ところで、従来の故障予測では、徐々に劣化していくような内部信号の変化に基づいて故障の判別を行っていたため、故障や劣化により内部信号の値が突発的に大きく変化する予兆から、故障や劣化を予測することはできなかった。一方、本発明では、一定期間内の複数のピーク値をとることで、突発的な故障を予測することが可能となる。

従来の技術でも内部信号に一つの判別基準を設けて、突発的にでも一度でも判別基準を超えたら故障と予測するようなこともできるが、一度だけ突発的に大きく変化した後に安定した動作にもどり故障しないケースもある。そのような場合には間違って故障を通知してしまうこととなる。一方、本発明では、複数のピーク値を見ているため、このような間違った通知を回避することができる。また、複数のピーク値それぞれに別々の判断基準を設けることで、突発的に大きな変化をしてから安定した動作をしているのか、不安定な動作をしているのかを判断することができる。また、複数のピーク値の平均をみることで故障を予測する従来技術もあるが、複数のピーク値の平均では、突発的に一度だけ大きく変化しているのか、継続的に値の変化が大きいのか判断できない。しかし、本発明では、複数のピーク値にそれぞれ別々の判断基準を設けることで、突発的に一度だけ大きく変化しているのか、継続的に値の変化が大きいのか判断することができる。

また、本発明において、内部情報を回帰した値と、内部情報の値との差を取ることで、より的確にピーク値を抽出することができるため、精度良く障害を予測することができる。
また、ブースティング法を用いて作成されたスタンプ弱判別器を備えて、故障の予備的な診断結果を算出することにより、ＣＰＵ演算を極めて高速に行うことができ、また精度の高い診断が可能となる。

また、スタンプ弱判別器によって算出した診断結果を用いて重み付き多数決を行って故障を診断することにより、より高速かつ高精度の診断が可能となる。
また、現像能力の変化を表すパラメータを用いて故障を予測することにより、故障前に大きく変化することがわかっている現像γの値を用いることで、精度良く故障を予測することが可能となる。

また、故障予兆状態であると判定された場合に、故障予兆の報知を行う報知手段を画像形成装置が備えることで、ユーザに対して機器の故障が近いことを報知することができ、機器の故障による生産性の低下を防ぐことができる。

最後に、図１に示す画像形成装置の全体構成と動作について説明する。
図１に示す画像形成装置は複写機として構成されたもので、プリンタ部１００と給紙部２００とからなる画像形成手段と、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はプリンタ部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。

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図示しない制御部に送る。制御部は、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等を制御してドラム状の４つの感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ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４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ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。なお、符号の後に付されたＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃという添字は、ブラック，イエロー，マゼンタ，シアン用の仕様であることを示している。

プリンタ部１００は、露光装置２１の他、１次転写ローラ６２Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ、２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。

給紙部２００は、プリンタ部１００の下方に配設された自動給紙部と、プリンタ部１００の側面に配設された手差し部とを有している。そして、自動給紙部は、ペーパーバンク４３内に多段に配設された２つの給紙カセット４４、給紙カセットから記録体たる転写紙を繰り出す給紙ローラ４２、繰り出した転写紙を分離して給紙路４６に送り出す分離ローラ４５等を有している。また、プリンタ部１００の給紙路４８に転写紙を搬送する搬送ローラ４７等も有している。一方、手差し部は、手差しトレイ５１、手差しトレイ５１上の転写紙を手差し給紙路５３に向けて一枚ずつ分離する分離ローラ５２等を有している。

プリンタ部１００の給紙路４８の末端付近には、レジストローラ対４９が配設されている。このレジストローラ対４９は、給紙カセット４４や手差しトレイ５１から送られてくる転写紙を受け入れた後、所定のタイミングで中間転写体たる中間転写ベルト１０と２次転写装置２２との間に形成される２次転写ニップに送る。

操作者は、カラー画像のコピーをとるときに、原稿搬送部４００の原稿台３０上に原稿をセットする。あるいは、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た後、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。すると、原稿搬送部４００に原稿がセットされている場合には原稿がコンタクトガラス３２上に搬送された後に、コンタクトガラス３２上に原稿がセットされている場合には直ちに、スキャナ部３００が駆動を開始する。そして、第１走行体３３及び第２走行体３４が走行し、第１走行体３３の光源から発せられる光が原稿面で反射した後、第２走行体３４に向かう。更に、第２走行体３４のミラーで反射してから結像レンズ３５を経由して読取りセンサ３６に至り、画像情報として読み取られる。

このようにして画像情報が読み取られると、プリンタ部１００は、図示しない駆動モータで支持ローラ１４、１５、１６の１つを回転駆動させながら他の２つの支持ローラを従動回転させる。そして、これらローラに張架される中間転写ベルト１０を無端移動させる。更に、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する。そして、感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃを回転させながら、それらに、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。これらは、感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃと、中間転写ベルト１０とが当接するＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃ用の１次転写ニップで順次重ね合わせて静電転写されて４色重ね合わせトナー像になる。感光体４０Ｋ、４０Ｙ、４０Ｍ、４０Ｃ上にトナー像を形成する。

一方、給紙部２００は、画像情報に応じたサイズの転写紙を給紙すべく、３つの給紙ローラのうちの何れか１つを作動させて、転写紙をプリンタ部１００の給紙路４８に導く。給紙路４８内に進入した転写紙は、レジストローラ対４９に挟み込まれて一旦停止した後、タイミングを合わせて、中間転写ベルト１０と２次転写装置２２の２次転写ローラ２３との当接部である２次転写ニップに送り込まれる。すると、２次転写ニップにおいて、中間転写ベルト１０上の４色重ね合わせトナー像と、転写紙とが同期して密着する。そして、ニップに形成されている転写用電界やニップ圧などの影響によって４色重ね合わせトナー像が転写紙上に２次転写され、紙の白色と相まってフルカラー画像となる。

２次転写ニップを通過した転写紙は、２次転写装置２２の搬送ベルト２４の無端移動によって定着装置２５に送り込まれる。そして、定着装置２５の加圧ローラ２７による加圧力と、加熱ベルトによる加熱との作用によってフルカラー画像が定着せしめられた後、排出ローラ５６を経てプリンタ部１００の側面に設けられた排紙トレイ５７上に排出される。

プリンタ部１００は、ベルトユニット、各色のトナー像を形成する４つのプロセスユニット１８Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ、２次転写装置２２、ベルトクリーニング装置１７、定着装置２５等を備えている。

ベルトユニットは、複数のローラに張架した中間転写ベルト１０を、感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃに当接させながら無端移動させる。感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃと中間転写ベルト１０とを当接させるＫ，Ｙ，Ｍ，Ｃ用の１次転写ニップでは、１次転写ローラ６２Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃによって中間転写ベルト１０を裏面側から感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃに向けて押圧している。これら１次転写ローラ６２Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃには、それぞれ図示しない電源によって１次転写バイアスが印加されている。これにより、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ用の１次転写ニップには、感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ上のトナー像を中間転写ベルト１０に向けて静電移動させる１次転写電界が形成されている。各１次転写ローラ６２Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃの間には、中間転写ベルト１０の裏面に接触する導電性ローラ７４がそれぞれ配設されている。これら導電性ローラ７４は、１次転写ローラ６２Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃに印加される１次転写バイアスが、中間転写ベルト１０の裏面側にある中抵抗の基層を介して隣接するプロセスユニットに流れ込むことを阻止するものである。

プロセスユニット（１８Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）は、感光体（４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）と、その他の幾つかの装置とを１つのユニットとして共通の支持体に支持するものであり、プリンタ部１００に対して着脱可能になっている。ブラック用のプロセスユニット１８Ｋを例にすると、これは、感光体４０Ｋの他、感光体４０Ｋ表面に形成された静電潜像をブラックトナー像に現像するための現像手段たる現像ユニット６１Ｋを有している。また、１次転写ニップを通過した後の感光体４０Ｋ表面に付着している転写残トナーをクリーニングする感光体クリーニング装置６３Ｋも有している。また、クリーニング後の感光体４０Ｋ表面を除電する除電装置や、除電後の感光体４０Ｋ表面を一様帯電せしめる帯電装置なども有している。他色用のプロセスユニット１８Ｙ，Ｍ，Ｃも、取り扱うトナーの色が異なる他は、ほぼ同様の構成になっている。本複写機では、これら４つのプロセスユニット１８Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃを、中間転写ベルト１０に対してその無端移動方向に沿って並べるように対向配設したいわゆるタンデム型の構成になっている。

以上、本発明を図示例に基づき説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の範囲内で適宜変更可能である。例えばピーク値を求める一定期間は任意に設定することができる。また、ピークの数も適宜に設定可能である。また、本発明が故障予測を行なう装置は画像形成装置に限らない。また、画像形成装置の故障を予測する場合でも、監視対象の機器は現像装置に限らず、適宜な機器を監視対象とすることが可能である。

さらに、画像形成装置としては、本発明を適用可能であれば任意な構成を採用可能である。そして、画像形成装置としては複写機に限らず、プリンタやファクシミリ、あるいは複数の機能を備える複合機であっても良い。

１ 制御部
１ａ ＣＰＵ
１ｂ ＲＡＭ
１ｃ ＲＯＭ
１ｄ 不揮発性ＲＡＭ
２ 各種センサ
３ 操作表示部
３ａ 表示部
３ｂ 操作部
１００ プリンタ部
２００ 給紙部
３００ スキャナ部
４００ 原稿搬送部

特開２００９−３５６１号公報 特開２０１０−１０４１４８号公報 特開２００５−１７８７４号公報

数理科学No.489,MARCH 2004「統計的パターン識別の情報幾何」

Claims (7)

1. 対象機器の内部情報を取得する情報取得手段を備え、該情報取得手段が取得した内部情報に基づいて対象機器が故障予兆状態であるか否かを判断する故障予測装置において、
   一定期間内での前記内部情報のピーク値の上位複数点を求めるピーク値算出手段と、
   該ピーク値算出手段で算出した複数のピーク値各々に判別基準を持たせ、前記複数のピーク値と前記判別基準とに基づいて対象機器が故障予兆状態であるか否かを判定する故障予兆判定手段を具備することを特徴とする故障予測装置。
2. 前記情報取得手段が取得した内部情報を回帰して求められた値と、前記内部情報の値との差を算出する、前処理手段を備え、
   該前処理手段によって算出された値から、前記ピーク値算出手段によりピーク値を算出し、前記故障予兆判定手段は、該算出されたピーク値に基づいて対象機器が故障予兆状態であるか否かを判定することを特徴とする、請求項１に記載の故障予測成装置。
3. 前記故障予兆判定手段は、故障の予備的な診断結果を算出するための、ブースティング法を用いて作成されたスタンプ弱判別器を備えていることを特徴とする、請求項１又は２に記載の故障予測装置。
4. 前記故障予兆判定手段は、前記スタンプ弱判別器によって算出した診断結果を用いて重み付き多数決を行って故障を診断するための重み付き多数決計算手段を備えることを特徴とする、請求項３に記載の故障予測装置。
5. 請求項１〜４のいずれか一項に記載の故障予測装置を備えることを特徴とする画像形成装置。
6. 現像装置を搭載し、該現像装置の現像能力の変化を表すパラメータを用いて故障を予測することを特徴とする、請求項５に記載の画像形成装置。
7. 前記故障予測装置により対象機器が故障予兆状態であると判定された場合に、故障予兆の報知を行う報知手段を備えることを特徴とする、請求項５又は６に記載の画像形成装置。
   

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