JP5625689B2 - 管理装置、管理システムおよび管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像形成装置の管理装置、管理システムおよび管理方法に関する。

画像形成装置の状態情報から異常発生を予知し、サービス業務の効率化を達成する発明が数種提案されている。

例えば、特許文献１には、異常事象の発生回数をもとに異常を予知するシステムが開示されている。特許文献２には、サーバ上に、複写機の異常発生情報と、その際の状態情報を集約し、統計処理にて特定の異常に共通する原因を発見する診断方法及び装置が開示されている。特許文献３には、複写機上のセンサ、カウンタ等の情報を統合して、複写機単体にて異常原因の特定を行う技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１では、収集する情報を異常事象発生回数に特定しているために、予知できる異常の種類が限られてしまっている。

特許文献２記載の発明では、複写機から得られる情報をネットワークを介してサーバに送信するため、ネットワーク負荷が大きくなってしまう。また、市場に出た多数の複写機に対する処理を集約して処理する必要があるために、その計算負荷に耐えうるサーバの準備が必要となり、システム構築コストがかさむ。

特許文献３記載の発明では、複写機内部で異常予兆判別を行なうために管理システム側の負荷は少なくてすむが、異常予兆判別の方法として、ニューラルネットワークやベイズ推論等の計算負荷の大きい手法を採用しているために、複写機内部の処理装置、記憶装置の負荷が大きくなり、複写機のその他の動作、例えば画像処理、メカ制御などに遅延、速度低下などの支障が出るおそれがある。

特許文献４には、このような問題を解決し、異常に至る可能性がある予兆の判定を可能とするため、画像形成装置から、複数種の状態データを受信して状態データベースに蓄積し、複数種の状態データに基づいて異常予兆判定用の複数種の対象データを生成し、複数種の対象データが、各種宛に設定されている各基準値以下か越えるかを判別して、各種の状態データ宛の判別結果に、各状態データ宛に設定されている重みを付けて多数決により、複数種の状態データの全体としての異常予兆の有無を判定する管理装置が開示されている。

ここで、画像形成装置には、装置を常に良好な状態で使用させるために、画像形成装置のメーカごとに様々な保守が行われている。画像形成装置の顧客から画像不良等の障害に対する保守作業依頼があった場合には、保守作業を行う作業者は、最近実施した保守作業の内容や、最近交換した交換部品あるいは消耗部品の種類、装置固有の特性などから今回の画像不良等の現象の原因を推定する。

そして、保守作業依頼を行った顧客先で障害の再現し障害の修復作業を行うが、現時点の画像不良等の現象に至った様々な原因の組み合わせの状態の再現テストが必要になり、今回の障害の真の原因を特定することが困難である。
画像形成装置に遠隔診断システムが接続されている場合は、遠隔診断システムの中央管理装置より、画像形成の画像制御電圧関連の情報の履歴を確認することがきるが、現在の遠隔診断システムでは、異常事象の発生時のみの通報の履歴であり、毎日の定時や一定枚数印刷後の画像形成の画像制御電圧関連の情報の履歴がなく、今回の画像不良の正確な原因を推定することは困難である。

特に、この画像制御電圧は、消耗部品の感度が変化するため、印刷するごとに変動したり、また、交換した消耗部品による感度の変化より、消耗部品を交換した場合にも変動するため、顧客先では、過去の保守作業の実績を踏まえても、現在の画像不良等の障害の正確な原因を推定することは困難である。

例えば、顧客の故障機器の現象の再現性を確認し、例えば、ドラム劣化等の不良原因を特定して、ドラムを交換し、画像不良が修復された場合でも、真の原因が、帯電チャージャの異常出力によるドラムの早期劣化等のように他にある場合は、その時点では、ドラムを交換して障害が修復したとしても、近日中に、再度、ドラム劣化による画像不良が発生する恐れがある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理負荷を軽減しつつ、異常に至る可能性がある予兆の判定の信頼性を向上させ、障害の真の原因を正確に推定することができる画像形成装置の管理装置、管理システムおよび管理方法を提供することを主な目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる管理装置は、ネットワークに接続され、複数の画像形成ユニットが連動して画像を形成する画像形成装置から画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを受信する受信部と、受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論部と、前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得部と、取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成部と、前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成部と、前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明にかかる管理システムは、複数の画像形成装置と、前記複数の画像形成装置とネットワークで接続された管理装置とを備えた管理システムであって、前記複数の画像形成装置のそれぞれは、複数の画像形成ユニットと、画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを前記管理装置に送信する送信部と、を備え、前記管理装置は、前記複数の状態データを受信する受信部と、受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論部と、前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得部と、取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成部と、前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成部と、前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明にかかる管理方法は、管理装置で実行される管理方法であって、ネットワークに接続され、複数の画像形成ユニットが連動して画像を形成する画像形成装置から画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを受信する受信ステップと、受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論ステップと、前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得ステップと、取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成ステップと、前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成ステップと、前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、処理負荷を軽減しつつ、異常に至る可能性がある予兆の判定の信頼性を向上させ、障害の真の原因を正確に推定することができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態１の管理システムの概要を示すブロック図である。 図２は、図１に示す複合機能があるカラー複写機６０１の機構概要を示す縦断面図である。 図３は、図２に示す中間転写ベルト１０およびその周りの機械要素を拡大して示す縦断面図である。 図４は、図３に示す４組の作像ユニットに共通の構成を示す拡大縦面図である。 図５（ａ）は、図３に示す中間転写ベルト１０の表面のトナー濃度を検出する光センサ８１，８２を示す斜視図である。図５（ｂ）は、中間転写ベルト１０に形成した、トナー像のテストパターンを示す平面図である。 図６（ａ）は、光センサ８１の構成を示すブロック図であり、ベルト表面の汚れを検出する態様を示す。図６（ｂ）は、中間転写ベルト１０に光を投射する光センサ８１内ＬＥＤの通電電流値と正反射ＰＤの光検出信号のレベルの関係を示すグラフである。 図７（ａ）は、光センサ８１の構成を示すブロック図であり、ベルト１０に転写されたテストパターンのトナー像の濃度を検出する態様を示す。図７（ｂ）は、トナー像の濃度と光センサ８１内乱反射ＰＤの光検出信号のレベルの関係を示すグラフである。 図８は、図２に示す複写機の画像処理システムの概要を示すブロック図である。 図９は、図８に示すエンジン制御５１０によるトナー画像濃度調整の概要を示すフローチャートである。 図１０は、転写ベルト１０上に転写したテストパターントナー像の作像時の現像ポテンシャルと、光センサ８１，８２で検出するトナー濃度との関係（特性線）を示すグラフである。 図１１（ａ）は、ベルト１０表面に格別な汚れがない場合に計測した特性線（実線）と特性線の変動範囲を示すグラフであり、図１１（ｂ）はベルト１０表面が少し汚れた場合の特性線を示す。 図１２は、ベルト１０表面が汚れた場合の、各色特性線を示すグラフである。 図１３は、図１に示す管理装置６３０の機構の概要を示すブロック図である。 図１４は、図１に示す複写機６０１の、管理装置６３０に対する状態データの送信動作を示すフローチャートである。 図１５は、図１に示す管理装置６３０が実施する異常予兆判定の概要を示すフローチャートである。 図１６は、複写機６０１での、光センサ８１，８２の発光強度調整値Ｒ，各色現像バイアス補正値Ｑおよび各色露光量補正値Ｐの対象データ（特徴量）生成の概要を示すフローチャートである。 図１７は、各色トナー濃度調整の現像バイアス調整値Ｑ（Ｙ），Ｑ（Ｍ），Ｑ（Ｃ）およびＱ（Ｂｋ）の変化の概要を示すグラフである。 図１８は、図１５に示す異常予兆判別１〜ｎに共通のデータ処理の概要を示すフローチャートである。 図１９は、異常予兆判定において、対象データの異常傾向判別に用いる基準値ｂおよび異常予兆判別指標値Ｆの算出において対象データの異常傾向に付ける重み値の一例を示す図表である。 図２０は、複写機６０１の各色作像の現像バイアス調整値Ｑの変動と、これらに基づいて生成した異常予兆判別器で算出した予兆判別指標値Ｆを示すグラフである。 図２１は、５台の複写機の予兆判別指標値Ｆの変化を示すグラフである。 図２２は、図１５に示す異常予兆判別１の内容を示すフローチャートである。 図２３は、実施の形態４の管理装置６３０が実施する異常予兆判定の概要を示すフローチャートである。 図２４は、状態データベースに機器識別子毎に登録された状態データの一例を示す説明図である。 図２５は、傾向判別テーブルの一例を示す図である。 図２６は、複写機からの状態データの受診から診断値情報の保存までの処理の手順を示すフローチャートである。 図２７は、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値の一例を示すグラフである。 図２８は、変換テーブルの作成処理の手順を示すフローチャートである。 図２９は、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値の変換処理の手順を示すフローチャートである。 図３０は、変換前、変換過程、および変換後の予兆判別指標値の例を示す説明図である。 図３１は、保守管理作業を模式的に示すとともに保守報告の作業内容を示す説明図である。 図３２は、交換部品毎の重み付け判定テーブルと重みの考え方を示す図である。 図３３は、総合診断値情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像形成装置の管理装置、管理システムおよび管理方法の実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態１）
図１に、実施の形態１の複合機能複写機６０１を含む複写機管理システムの一例を示す。画像形成装置である複写機６０１およびそれと同等の機能がある複写機６０２〜６０５がＬＡＮ６００によって接続され、ネットワークであるインターネット６２０を介して、ＬＡＮ外部の管理装置６３０に接続されている。また、管理装置６３０は、インターネット等のネットワークで、各社独自の保守管理システム６８０に接続されている。この保守管理システム６８０は、保守員が保守作業を実施した作業情報の履歴情報、交換部品情報等を記憶し、任意の時点で読み出し可能となっている。

各複写機は、特定のタイミング（プリント枚数積算値が設定値以上増加しており、しかも動作電圧オン直後又はプリント作業を終了したとき）に、複写機の状態を表す状態データを管理装置６３０に送信する。

管理装置６３０は、状態データを、機器の識別子ごと（機器識別子＋製造機番情報ごと）に蓄積するデータベースを有し、そのデータベースより機器の識別子毎に状態データを読出し、複数の画像形成ユニット（画像形成機能部品）ごとに診断する異常予兆判別システム（図１５のＰＡＤ）により、管理対象の複数の複写機のそれぞれに対して、異常予兆判別を実行する。

また、管理装置６３０は、その機器より一定枚数（または時間）毎に送信される状態情報を受信するたびに、画像形成ユニット毎（画像形成機能部品毎）の異常予兆判別を実行し、その一時的に算出された結果情報である、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値Ｆ（Ｆ値、診断値ともいう。）を、後述するユニット毎診断値情報記憶部へ、機器識別子ごとに日付情報と共に記憶する（図３０の（３））。

更に、管理装置６３０は、インターネット等のネットワークで、各社独自の保守管理システム６８０に接続されている。この保守管理システム６８０は、保守員が保守作業を実施した作業情報の履歴情報、交換部品情報等を記憶し、任意の時点で読み出し可能となっている。

管理装置６３０は、この保守管理システム６８０から、保守実施日情報とその時の交換部品情報を読み出し、その取得した交換部品情報と保守作業日情報より、保守員が情報依頼した日付より、過去、何日前の交換部品情報かを判定し、その結果により重み付けして、各ユニット毎の予兆診断値情報と重み付きの各交換部品情報とを合成して再診断する。保守員より各ユニット毎の異常予兆判定値情報の取得依頼があった場合、予兆診断値と重み付き交換部品情報で再診断された情報を、優先度の高い順に情報提供する。

管理装置６３０には、オペレータが操作するパソコンＰＣａが接続されている。オペレータは、このパソコンＰＣａを用いて、管理装置６３０のデータベースにある各複写機の状態データに基づいて、異常予兆判別器（図１８）および予兆判定参照データテーブル（図１９）を新たに生成又は補正することが出来、また、管理装置６３０への新たな異常予兆判別器および予兆判定参照データテーブルの追加，管理装置６３０の既存の異常予兆判別器および予兆判定参照データテーブルの削除など、管理装置６３０の異常予兆判別システム（図１５のＰＡＤ）の更新を行う事が出来る。

図２に、複写機６０１の機構概要を示す。この複写機６０１は、プリンタ１００と給紙部２００とからなる画像形成手段と、スキャナ３００と、ＡＤＦ（自動原稿供給装置）４００とを備えている。スキャナ３００はプリンタ１００上に取り付けられ、スキャナ３００の上にＡＤＦ４００が取り付けられている。スキャナ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（本実施の形態ではＣＣＤ）３６で読み取り、読み取った画像情報をエンジン制御５１０（図８）のＩＰＰ（Image Processing Processor；以下では単にＩＰＰと記述）に送る。エンジン制御５１０は、スキャナ３００から受け取った画像情報に基づき、プリンタ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４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ：図３）に向けてレーザ書き込み光Ｌ（図４）を照射させる。この照射により、感光体４０（Ｋ，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１００は、露光手段である露光装置２１の他、転写手段である１次転写ローラ６２（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）および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，トナー廃棄装置等も備えている。給紙部２００は、プリンタ１００の下方に配設された自動給紙部と、プリンタ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３つの給紙カセット４４，給紙カセット４４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。

本複写機６０１において、操作者は、カラー画像のコピーをとるときに、ＡＤＦ４００の原稿台３０上に原稿をセットする。あるいは、ＡＤＦ４００を開いてスキャナ３００のコンタクトガラス３２上に原稿をセットした後、ＡＤＦ４００を閉じて原稿を押える。そして、図示しないスタートスイッチを押す。すると、ＡＤＦ４００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３００が駆動を開始する。そして、第１キャリッジ３３及び第２キャリッジ３４が走行し、第１キャリッジ３３の光源から発せられる光が原稿面で反射した後、第２キャリッジ３４に向かう。更に、第２キャリッジ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、中間転写体である中間転写ベルト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４０（Ｋ，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４０（Ｋ，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４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）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１００の給紙路４８に導く。給紙路４８内に進入した、用紙である転写紙は、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１００の側面に設けられた排紙トレイ５７上に排出される。

図３に、プリンタ１００の中間転写ベルト１０まわりを拡大して示す。プリンタ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１８（Ｋ，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４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）に当接させながら無端移動させる。感光体４０（Ｋ，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６２（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）によって中間転写ベルト１０を裏面側から感光体４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）に向けて押圧している。これら１次転写ローラ６２（Ｋ，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４０（Ｋ，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６２（Ｋ，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（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）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６２（Ｋ，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１１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１８（Ｋ）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６１（Ｋ）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４０（Ｋ）の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６３（Ｋ）も有している。また、クリーニング後の感光体４０（Ｋ）表面を除電する図示しない除電装置や、除電後の感光体４０（Ｋ）表面を一様帯電せしめる図示しない、帯電手段であ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１８（Ｙ，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１８（Ｋ，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。

図４に、４つのプロセスユニット１８（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）に共通のユニット構成を拡大して示す。すなわち、４つのプロセスユニット１８（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）はそれぞれ、図４に示す構成である。同図に示すように、プロセスユニット１８は、感光体４０の周りに、帯電手段としての帯電装置６０，現像手段である現像装置６１，１次転写手段としての１次転写ローラ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。感光体４０としては、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のものを用いている。但し、無端ベルト状のものを用いても良い。また、帯電装置６０としては、帯電バイアスが印加される帯電ローラ６０を感光体４０に当接させながら回転させるものを用いている。感光体４０に対して非接触で帯電処理を行うスコロトロンチャージャ等を用いてもよい。

現像装置６１は、磁性キャリアと非磁性トナーとを含有する二成分現像剤を用いて潜像を現像するようになっている。内部に収容している二成分現像剤を攪拌しながら搬送して現像スリーブ６５に供給する攪拌部６６と、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４０に転移させる現像部６７とを有している。

攪拌部６６は、現像部６７よりも低い位置に設けられており、互いに平行配設された２本のスクリュウ６８，これらスクリュウ間に設けられた仕切り板６９，現像ケース７０の底面に設けられたトナー濃度センサ７１などを有している。

現像部６７は、現像ケース７０の開口を通して感光体４０に対向する現像スリーブ６５，これの内部に回転不能に設けられたマグネットローラ７２，現像スリーブ６５に先端を接近させるドクタブレード７３などを有している。ドクタブレード７３と現像スリーブ６５との間の最接近部における間隔は５００［μｍ］程度に設定されている。現像スリーブ６５は、非磁性の回転可能な筒状になっている。また、現像スリーブ６５に連れ回らないようにないようされるマグネットローラ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磁極を有している。これらの磁極は、それぞれスリーブ上の二成分現像剤に対して回転方向の所定位置で磁力を作用させる。これにより、攪拌部６６から送られてくる二成分現像剤を現像スリーブ６５表面に引き寄せて担持させるとともに、スリーブ表面上で磁力線に沿った磁気ブラシを形成する。

磁気ブラシは、現像スリーブ６５の回転に伴ってドクタブレード７３との対向位置を通過する際に適正な層厚に規制されてから、感光体４０に対向する現像領域に搬送される。そして、現像スリーブ６５に印加される現像バイアスと、感光体４０の静電潜像との電位差によって静電潜像上に転移して現像に寄与する。更に、現像スリーブ６５の回転に伴って再び現像部６７内に戻り、マグネットローラ７２の磁極間の反発磁界の影響によってスリーブ表面から離脱した後、攪拌部６６に戻される。攪拌部６６内では、トナー濃度センサ７１による検知結果に基づいて、二成分現像剤に適量のトナーが補給される。なお、現像装置６１として、二成分現像剤を用いるものの代わりに、磁性キャリアを含まない一成分現像剤を用いるものを採用してもよい。

感光体クリーニング装置６３としては、ポリウレタンゴム製のクリーニングブレード７５を感光体４０に押し当てる方式のものを用いているが、他の方式のものを用いてもよい。クリーニング性を高める目的で、本例では、外周面を感光体４０に接触させる接触導電性のファーブラシ７６を、図中矢印方向に回転自在に有するクリーニング装置６３を採用している。そして、ファーブラシ７６にバイアスを印加する金属製の電界ローラ７７を図中矢示方向に回転自在に設け、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。スクレーパ７８によって電界ローラ７７から除去されたトナーは、回収スクリュ７９上に落下して回収される。

かかる構成の感光体クリーニング装置６３は、感光体４０に対してカウンタ方向（時計方向）に回転するファーブラシ７６で、感光体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の片側に寄せられ、トナーリサイクル装置８０で現像装置６１へと戻されて再利用される。除電装置６４は、除電ランプ等からなり、光を照射して感光体４０の表面電位を除去する。このようにして除電された感光体４０の表面は、帯電装置６０によって一様帯電せしめられた後、光書込処理がなされる。

図３を再度参照すると、ベルトユニットの図中下方には、２次転写装置２２が設けられている。この２次転写装置２２は、２つのローラ２３間に、２次転写ベルト２４を掛け渡して無端移動させている。２つのローラ２３のうち、一方は図示しない電源によって２次転写バイアスが印加される２次転写ローラとなっており、ベルトユニットのローラ１６との間に中間転写ベルト１０と２次転写ベルト２４とを挟み込んでいる。これにより、両ベルトが当接しながら当接部で互いに同方向に移動する２次転写ニップが形成されている。レジストローラ対４９からこの２次転写ニップに送り込まれた転写紙には、中間転写ベルト１０上の４色重ね合わせトナー像が２次転写電界やニップ圧の影響で一括２次転写されて、フルカラー画像が形成される。２次転写ニップを通過した転写紙は、中間転写ベルト１０から離間して、２次転写ベルト２４の表面に保持されながら、ベルトの無端移動に伴って定着装置２５へと搬送される。なお、２次転写ローラに代えて、転写チャージャ等によって２次転写を行わせるようにしてもよい。

２次転写ニップを通過した中間転写ベルト１０の表面は、支持ローラ１５による支持位置にさしかかる。ここでは、中間転写ベルト１０が、表面（ループ外面）に当接するベルトクリーニング装置１７と、裏面に当接する支持ローラ１５との間に挟み込まれる。そして、ベルトクリーニング装置１７により、表面に付着している転写残トナーが除去された後、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ用の１次転写ニップに順次進入して、次の４色トナー像が重ね合わされる。

ベルトクリーニング装置１７は、２つのファーブラシ９０，９１を有している。これらは、複数の起毛をその植毛方向に対してカウンタ方向で中間転写ベルト１０に当接させながら回転することで、ベルト上の転写残トナーを機械的に掻き取る。加えて、図示しない電源によってクリーニングバイアスが印加されることで、掻き取った転写残トナーを静電的に引き寄せて回収する。

ファーブラシ９０，９１に対しては、それぞれ金属ローラ９２，９３が接触しながら、順または逆方向に回転している。これら金属ローラ９２，９３のうち、中間転写ベルト１０の回転方向上流側に位置する金属ローラ９２には、電源９４によってマイナス極性の電圧が印加されている。また、下流側に位置する金属ローラ９３には、電源９５によってプラス極性の電圧が印加される。そして、それらの金属ローラ９２，９３には、それぞれブレード９６，９７の先端が当接している。かかる構成では、中間転写ベルト１０の図中矢印方向への無端移動に伴って、まず、上流側のファーブラシ９０が中間転写ベルト１０表面をクリーニングする。このとき、例えば金属ローラ９２に−７００［Ｖ］が印加されながら、ファーブラシ９０に−４００［Ｖ］が印加されると、まず、中間転写ベルト１０上のプラス極性のトナーがファーブラシ９０側に静電転移する。そして、ファーブラシ９０側に転移したトナーが更に電位差によってファーブラシ９０から金属ローラ９２に転移して、ブレード９６によって掻き落とされる。

このように、ファーブラシ９０で中間転写ベルト１０上のトナーが除去されるが、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に印加されるマイナス極性のバイアスにより、マイナスに帯電される。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を用いて今度はプラス極性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。

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に印加されるプラス極性のバイアスにより、プラス極性に帯電される。そして、１次転写位置で印加される転写電界によって感光体４０Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ側に転写され、感光体クリーニング装置６３で回収される。

レジストローラ対４９は一般的には接地されて使用されることが多いが、レジストローラ対４９に送り込まれる転写紙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。

２次転写装置２２および定着装置２５の下には、上述したタンデム部２０と平行に延びるような、転写紙反転装置２８（図２参照）が設けられている。これにより、片面に対する画像定着処理を終えた転写紙が、切換爪で転写紙の進路を転写紙反転装置２８側に切り換えられ、そこで反転されて再び２次転写の転写ニップに進入する。そして、もう片面にも画像の２次転写処理と定着処理とが施された後、排紙トレイ５７上に排紙される。

支持ローラ１４の部位で光センサ８１，８２が中間転写ベルト１０に対向している。これらの光センサ８１，８２は、図５の（ａ）に示すように、中間転写ベルト１０の両側端部に対向している。トナー画像濃度検出およびトナー画像濃度調整を行うとき、中間転写ベルト１０の両側端部には、各色（Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｂｋ）５段階の濃度のテストマーク（テストパターン画像）が順次に形成され、それらの濃度（トナー量）が光センサ８１，８２で検出される。図５の（ｂ）には、中間転写ベルト１０上に形成したシアン（Ｃ）のテストパターン８３Ｃ１，８３Ｃ２およびマゼンタ（Ｍ）のテストパターン８３Ｍ１，８３Ｍ２を示す。

図６の（ａ）に、光センサ８１の構造を示す。光センサ８１にはベルト１０に向けて斜め方向に光を投射するＬＥＤ（発光ダイオード），ベルト１０の正反射光を受光する正反射ＰＤ（フォトダイオード）およびベルト１０の乱反射光を受光する乱反射ＰＤがある。光センサ８２の構造も、８１のものと同じである。中間転写ベルト１０は、トナーの固着を避けるために通常極めて平滑性の高い材料が用いられる。例えば、ＰＶＤＦやポリイミドなどの光沢を有する表面をもったベルト材料である。

トナー像濃度調整においては、中間転写ベルト１０の反射光量が基準値（図６の（ｂ）の目標受光光量）になるように光センサ８１，８２のＬＥＤの通電電流値を調整する発光強度調整（調整値Ｒ）、および、現像ポテンシャル対トナー像濃度の特性線を基準特性線に合わせる現像バイアス補正（調整値Ｑ）および露光補正（調整値Ｐ）を行う。現像ポテンシャルは、感光体表面電位と現像ローラ電位との差である。発光強度調整は、光センサ８１，８２内の正反射ＰＤの受光信号を用いて、ＬＥＤの発光効率個体差，温度変動や経時変動による受光量変動ならびに中間転写ベルト１０の表面の汚れによる光センサ８１，８２の受光量の変動を補正して、光センサ８１，８２の受光光量を、図６の（ｂ）に示す目標受光光量に調整するものである。

現像バイアス補正（調整値Ｑ）および露光補正（調整値Ｐ）でなるトナー濃度調整では、中間転写ベルト１０上に、各色に付き５段階の濃度のテストパターン（トナー像：例えば図５の（ｂ）の８３Ｃ１等）を形成して、それらの濃度を光センサ８１，８２で検出する。

図７の（ａ）には、テストパターンの一つのマークのトナー像が光センサ８１直下を通過している状態を示す。テストパターンのトナー像が対向位置に来たときに、光センサ８１の、トナー像の乱反射光を主に受光する乱反射ＰＤの検出信号を、ＣＰＵ５１７（図８）でＡ／Ｄ変換により乱反射受光データに変換して読み込み、図７の（ｂ）に示すトナー濃度対乱反射ＰＤ出力の特性に基づいて作成されている、乱反射ＰＤ出力をトナー濃度に変換するＬＵＴ（ルックアップテーブル）から、乱反射受光データに対応するトナー濃度データに変換する。すなわち、乱反射受光データをトナー濃度データに変換する。

各色トナーには各色の着色剤が含有されているので、光センサ８１，８２のＬＥＤ光源には、着色剤の影響を余り受けない８４０ｎｍ程度の波長の近赤外あるいは赤外の光源が用いられる。しかし、黒色トナーには、低価格のカーボンブラックによって着色されたトナーが一般に用いられており、赤外領域でも強い吸光を示すので、図７の（ｂ）に示すように他色に比べトナー濃度に対する感度が低くなる。

図８に、図２に示す複合機能複写機６０１の電装系統のシステム構成を示す。電装システムは、画像形成装置の全体制御を行うシステムコントローラ５０１、コントローラ５０１に接続された、画像形成装置の操作ボード５００、画像データを記憶するＨＤＤ５０３、アナログ回線を使用して外部との通信を行う通信コントロール装置インターフェイスボード５０４、ＬＡＮインターフェイスボード５０５、汎用ＰＣＩバスに接続された、ＦＡＸのコントロールユニット５０６、ＩＥＥＥ１３９４ボード、無線ＬＡＮボード、ＵＳＢボード等５０７と、ＰＣＩバスでコントローラに接続されたエンジン制御５１０、エンジン制御５１０に接続された、画像形成装置のＩ／Ｏを制御するＩ／Ｏ制御ボード５１３、及び、コピー原稿（画像）を読込むスキャナーボード（ＳＢＵ：Sensor Board Unit）５１１、及び画像データが表わす画像光を感光体ドラム上に投射する（光書込みする）ＬＤＢ（レーザダイオードボード）５１２等で構成される。通信コントロール装置インターフェイスボード５０４は、装置に不具合が発生した場合に外部の遠隔地診断装置に即時に通報し、異常個所の内容，状況等をサービスマンが認識し早急に修理することを可能としている。また、それ以外に装置の使用状況等の発信にも使用されている。

原稿を光学的に読み取るスキャナ３００は、原稿に対する原稿照明光源の走査を行い、ＣＣＤ３６に原稿像を結像する。原稿像すなわち原稿に対する光照射の反射光をＣＣＤ３６で光電変換してＲ，Ｇ，Ｂ画像信号を生成する。ＣＣＤ３６は、３ラインカラーＣＣＤであり、ＥＶＥＮｃｈ（偶数画素チャンネル）／ＯＤＤｃｈ（奇数画素チャンネル）のＲ、Ｇ、Ｂ画像信号を生成し、ＳＢＵ（センサボードユニット）のアナログＡＳＩＣ(Application Specific IC)に入力する。ＳＢＵ５１１にはアナログＡＳＩＣ及び，ＣＣＤ、アナログＡＳＩＣの駆動タイミングを発生する回路を備えている。ＣＣＤ３６の出力は、アナログＡＳＩＣ内部のサンプルホールド回路により、サンプルホールドされその後、Ａ／Ｄ変換され、Ｒ、Ｇ、Ｂの画像データに変換し、且つシェーディング補正し、そして出力Ｉ／Ｆ（インターフェイス）５２０で画像データバスを介して画像データ処理器ＩＰＰに送出する。

ＩＰＰは画像処理をおこなうプログラマブルな演算処理手段であり、分離生成（画像が文字領域か写真領域かの判定：像域分離），地肌除去，スキャナガンマ変換，フィルタ，色補正，変倍，画像加工，プリンタガンマ変換および階調処理を行う。ＳＢＵ５１１からＩＰＰに転送された画像データは、ＩＰＰにて光学系およびデジタル信号への量子化に伴う信号劣化（スキャナ系の信号劣化）を補正され、フレームメモリ５２１に書き込まれる。

システムコントローラ５０１には、ＣＰＵ及びシステムコントローラボードの制御を行うＲＯＭ、ＣＰＵが使用する作業用メモリであるＲＡＭ，リチウム電池を内蔵し、ＲＡＭのバックアップと時計を内蔵したＮＶ−ＲＡＭ及び、システムコントローラボードのシステバス制御、フレームメモリ制御、ＦＩＦＯ等のＣＰＵ周辺を制御するＡＳＩＣ及びそのインターフェイス回路等が搭載されている。

システムコントローラ５０１は、スキャナアプリケーション，ファクシミリアプリケーション，プリンタアプリケーションおよびコピーアプリケーション等の複数アプリケーションの機能を有し、システム全体の制御を行う。操作ボード５００の入力を解読して本システムの設定とその状態内容を操作ボード５００の表示部に表示する。ＰＣＩバスには多くのユニットが接続されており、画像データバス／制御コマンドバスで、画像データと制御コマンドが時分割で転送される。

通信コントロール装置インターフェイスボード５０４は、通信コントロール装置と、コントローラ５０１との通信インターフェイスボードである。コントローラ５０１との通信は、全二重非同期シリアル通信で接続されている。通信コントロール装置５２２とは、ＲＳ−４８５インターフェイス規格により、マルチドロップ接続されている。遠隔の管理装置６３０との通信は、この通信コントローラ装置インターフェイスボード５０４を経由して実施される。

ＬＡＮインターフェイスボード５０５は、社内ＬＡＮ６００（図１）に接続された、社内ＬＡＮとコントローラ５０１との通信インターフェイスボードであり、ＰＨＹチップを搭載している。ＬＡＮインターフェイスボード５０５とコントローラ５０１とは、ＰＨＹチップＩ／Ｆ及びＩ２ＣバスＩ／Ｆの標準的な通信インターフェイスで接続されている。外部機器との通信はこのＬＡＮインターフェイスボード５０５を経由して実施される。

ＨＤＤ５０３は、システムのアプリケーションプログラムならびにプリンタ、作像プロセス機器の機器付勢情報を格納するアプリケーションデータベース、ならびに、読取り画像や書込み画像のイメージデータ、すなわち画像データ、ならびにドキュメントデータを蓄える画像データベースとして用いられる。物理インターフェイス、電気的インターフェイス共に、ＡＴＡ／ＡＴＡＰＩ−４に準拠したインターフェイスでコントローラに接続されている。

操作ボード５００には、ＣＰＵ及びＲＯＭ，ＲＡＭ、ＬＣＤ及びキー入力を制御するＡＳＩＣ（ＬＣＤＣ）が搭載されている。ＲＯＭには操作ボード５００の入力読込み、及び表示出力を制御する、操作ボード５００の制御プログラムが書き込まれている。ＲＡＭは、ＣＰＵで使用する作業用メモリである。システムコントローラ５０１との通信により、パネルを操作して使用者がシステム設定の入力を行う入力と、使用者にシステムの設定内容，状態を表示する、表示および入力の制御を行っている。

システムコントローラ５０１のワークメモリから出力されたブラック（Ｂｋ）、イエロー（Ｙ）、シアン（Ｃ）、マゼンタ（Ｍ）の各色の書き込み信号は、ＬＤＢ（Laser Diode control Board）のＢｋ，Ｙ，Ｍ、ＣのＬＤ（Laser Diode）書き込み回路に入力される。ＬＤ書き込み回路でＬＤ電流制御（変調制御）が行われ、各ＬＤに出力される。

エンジン制御５１０は、プロセスコントローラであって、画像形成の作像作成制御を主として行い、ＣＰＵ及び、画像処理を行うＩＰＰ、複写およびプリントアウトを制御するため必要なプログラムを内蔵したＲＯＭ、その制御に必要なＲＡＭ、及びＮＶ−ＲＡＭを搭載している。ＮＶ−ＲＡＭにはＳＲＡＭと、電源ＯＦＦを検知して、ＥＥＰＲＯＭにストアするメモリを搭載している。また、他の制御を行なうＣＰＵとの信号の送受信を行なう、シリアルインターフェイスも備えているＩ／Ｏ ＡＳＩＣは、エンジン制御ボードが実装された、近くのＩ／Ｏ（カウンタ、ファン、ソレノイド、モータ等）を制御するＡＳＩＣである。Ｉ／Ｏ制御ボード５１３とエンジン制御ボード５１０とは同期シリアルインターフェイス接続されている。

Ｉ／Ｏ制御ボード５１３には、サブＣＰＵ５１７を搭載しており、温度センサ，電位センサ，トナー量センサである感光体上濃度センサ（Ｐセンサ）およびトナー濃度センサである光センサ８１，８２、ならびにその他の各種センサの検出信号の読込み、アナログ制御，用紙センサの検出信号を参照するジャム検出，用紙搬送制御も含む画像形成装置のＩ／Ｏ制御を行っている。インターフェイス回路５１５は、各種センサ，アクチュエータ（モータ、クラッチ、ソレノイド）とのインターフェイス回路である。前述の光センサ８１，８２は、各種センサ５１６に含まれている。

電源装置ＰＳＵ５１４は、画像形成装置を制御する電源を供給するユニットである。メインＳＷのオン（閉）により、商用電源が供給される。その商用電源からＡＣ制御回路５４０に商用ＡＣが供給され、ＡＣ制御回路５４０により整流、平滑化のように制御されたＡＣ制御出力を用いて、電源装置ＰＳＵ５１４は各制御基板に必要なＤＣ電圧を供給する。電源装置ＰＳＵ５１４により生成される定電圧を用いて各制御部のＣＰＵが動作している。

本複写機６０１は、その構成要素の状態や内部で生ずる現象に関連する様々な情報を取得するデータ取得手段を備えている。このデータ取得手段は、図８に示されるエンジン制御５１０，Ｉ／Ｏ制御ボード５１３，各種センサ５１６、操作ボード５００などから構成されている。エンジン制御５１０は、複写機６０１のハードウエア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ＲＯＭ、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ＲＡＭ、演算手段たるＣＰＵ等を有している。

本複写機では、これらエンジン制御５１０，Ｉ／Ｏ制御ボード５１３，各種センサ５１６，操作ボード５００等からなるデータ取得手段が、所定のタイミングで各種状態を検出し、検出データに基づいて状態評価データを生成し、エンジン制御５１０が複写機の各種動作の制御パラメータを調整し、また、故障を判定又は検出する。これらの検出データ，評価データ、および、制御パラメータの値は、状態データとしてエンジン制御５１０のＮＶ−ＲＡＭに蓄積する。本明細書において、状態データは、作像特性に影響する制御パラメータの値，状態センサによる検出データおよび検出データに基づいて生成された評価データ、のいずれかである。すなわち、状態データには、検出データ，評価データ、および、制御パラメータの値、が含まれる。
−取得データ−
本複写機６０１のデータ取得手段によって取得される各種のデータとしては、上記状態データ，入力データ，画像読取データなどが挙げられる。以下、これらのデータについて詳述する。

（ａ）検出データ
検出データとしては、駆動状態，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を判定するために検出する状態値である。検出データの概要は次の通りである。

（ａ−１）駆動系統のデータ
・感光体ドラムの回転速度をエンコーダーで検出したり、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や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、紙の先端や後端の通過タイミングのずれ、送り方向と垂直な方向の変動などを読み取る。
・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
このデータは、画質やシート搬送の安定性に大きく影響する。この紙種のデータ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波の光の吸収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（トナーやキャリア）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。

これらのデータを複写機の中において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と良い。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。この感光体特性のデータとしては、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、電気抵抗、静電容量、表面水分量などが挙げられる。このうち、複写機の中では、次のようなデータを検出できる。
・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で求めることができる。
・線速度は感光体回転軸に取り付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データ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方法としては、次のようなものが挙げられる。
・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。色に応じて投光波長を選択すればよい。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
・像流れや画像かすれなどは、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。
・トナーチリ汚れ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。
・記録紙のカール、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を採用することができる。
・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
複写機の動作は制御部によって決定されるため、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。

（ｂ−１）画像形成パラメータ
画像形成のために制御部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。
・制御部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。
・制御部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）ユーザ操作履歴
・色数，枚数，画質指示など、ユーザにより選択された各種操作の頻度。
・ユーザ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）など。

（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）など。

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

（ｂ−６）動作時間情報（作動時間情報）
・複写機の動作時間を計時手段によって計時して記憶する。

（ｂ−７）プリント動作回数（作動回数情報）
・プリントアウト１枚ごとにカウントアップしていき、そのカウント値を記憶する。

（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像域分離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。

次に、本複写機において参照する各種データの具体的取得法を次に示す。
（１）温度データ
本複写機は、温度の情報を取得する温度センサとして、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るものを備えている。

（２）湿度データ
小型にできる湿度センサが有用である。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ス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系などを使用する。

（３）振動データ
振動センサは、基本的には気圧及び圧力を測定するセンサと同じであり、システムへの搭載を考慮すると超小型にできるシリコン利用のセンサが特に有用である。薄いシリコンのダイアフラム上に作製した振動子の運動を、振動子と対向して設けられた対向電極間との容量変化を計測する。Ｓｉダイアフラム自体のピエゾ抵抗効果を利用して計測することもできる。

（４）現像剤中のトナー濃度（４色分）データ
各色ごとにトナー濃度を検出してデータ化する。トナー濃度センサとしては従来より公知の方式のものを用いる。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シングシステムにより、トナー濃度を検出する。

（５）感光体一様帯電電位（４色分）データ
各色用の感光体４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）について、それぞれ一様帯電電位を検出する。物体の表面電位を検知する公知の表面電位センサを用いる。

（６）感光体露光後電位（４色分）データ
光書込後の感光体４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）の表面電位を、上記（５）と同様にして検出する。

（７）着色面積率（４色分）データ
入力画像情報から、着色しようとする画素の累計値と全画素の累計値の比から着色面積率を色ごとに求め、これを利用する。

（８）現像トナー量（４色分）データ
感光体４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）上で現像された各色トナー像の濃度（単位面積あたりのトナー付着量）を、反射型フォトセンサ８１，８２の受光量信号に基づいて求める。

（９）紙先端位置の傾き
給紙部２００の給紙ローラ４２から２次転写ニップに至る給紙経路のどこかに、転写紙をその搬送方向に直交する方向の両端で検知する光センサ対を設置し、搬送されてくる転写紙の先端付近の両端を検出する。両光センサについて、給紙ローラの駆動信号の発信時を基準として、通過までの時間を計測し、時間のズレに基づいて送り方向に対する転写紙の傾きを求める。

（１０）排紙タイミングデータ
排出ローラ対（図１の５６）を通過後の転写紙を光センサで検出する。この場合も給紙ローラの駆動信号の発信時を基準として計測する。

（１１）感光体総電流（４色分）データ
感光体４０（Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃ）からアースに流れ出る電流を検出する。感光体の基板と接地端子との間に、電流測定手段を設けることで、かかる電流を検出することができる。

（１２）感光体駆動電力（４色分）
感光体の駆動源（モータ）が駆動中に費やす駆動電力（電流×電圧）を電流計や電圧計などによって検出する。

−各種データの取得タイミング−
上記（１）〜（１２）の各種データは、それぞれに定められたタイミングで、エンジン制御５１０（のＣＰＵ，以下同様）の指示に従いＩ／Ｏ制御５１３が読み込む。エンジン制御５１０は読み込んだ各種データを、そのときのプリント枚数積算値を付加してエンジン制御５１０内のＮＶ−ＲＡＭに割り付けた状態情報データベース（ＤＢ）に蓄積し、各種データに基づいて複写機各部の状態を判定し、必要に応じて状態に対応して制御パラメータを調整し、故障を判定する。状態判定で生成した状態評価データ，制御パラメータの調整値および故障が発生した場合の故障とその内容も、状態情報データベース（ＤＢ）に蓄積する。

図９に、制御パラメータである発光強度調整値Ｒ，現像バイアス調整値Ｑおよび露光調整値Ｐを設定する「トナー濃度調整」ＩＤＡの内容を示す。「トナー濃度調整」ＩＤＡに進むとエンジン制御５１０は、作像機構を駆動して（ステップＳ１）、光センサ８１，８２の正反射ＰＤの受光信号をデジタル変換して、それが基準値（図６の（ｂ）の目標受光光量）になるように、光センサ内のＬＥＤの通電電流値を調整する（ステップＳ２）。これにより受発光素子のばらつきや経時変化、感光体および転写ベルトの表面状態（地汚れ）の経時変化に影響されずに精度良くトナー像濃度を計測できるようになる。調整値（固定の基準電流値に対する調整代）がＲである。この調整値Ｒは、感光体および転写ベルトの表面状態（汚れ）の情報も含む。

次に、各色５段階の濃度のテストパターンマーク（トナー像：図５の（ｂ）に示す８３Ｃ１他）を、帯電，現像バイアスは基準値に定めて感光体上に形成し中間転写ベルト１０に転写する（ステップＳ３）。そして中間転写ベルト１０に転写したテストパターンのトナー濃度を検出する（ステップＳ４）。次に、図１０のように、一色の５点の受光信号から、特性線すなわち線形近似した現像ポテンシャル／トナー付着量直線、の傾きγおよび切片ｘ０を算出する（ステップＳ５）。切片ｘ０を基準の特性線の切片に補正し、傾きγを基準の特性線の傾きに補正する現像バイアス調整および露光量調整を行う。このときの、各基準値からの調整代が現像バイアス補正値Ｑおよび露光補正値Ｐである。これらＲ，Ｑ，Ｐは、そのときのプリント枚数積算値を付してエンジン制御５１０内のＮＶ−ＲＡＭに蓄積する（ステップＳ６）。

本例では現像バイアスと露光光量とを補正するとしたが、もちろん帯電電位や転写電流など画像濃度に寄与するその他のプロセス制御値を補正して同じ結果を得ても良い。

これらのプロセス制御は正常範囲内のトナーの帯電量の温湿度による変動や感光体の感度の変動などを補正する目的で運転されるが、特定の異常や異常の予兆があったときにも計測値や計測値に基づいて決定されるパラメータが変動する場合がある。例えば転写後の感光体上に転写されずに残存したトナーを回収し、正常な帯電露光を維持する目的で設置されているクリーナはウレタンゴムブレードで感光体上を摺擦するブレードクリーニング方式が多用されているが、このような構成を取っているため一部のトナーはブレードの下に潜り込み通過してしまう。通過したトナーは帯電露光部を通過して現像で回収される比率が高いが、ブレードによる摩擦作用などによって帯電特性を失ったり、形状が変化してしまうことで現像に回収されず転写体に画像部であるか非画像部であるか関係なく非静電的に付着し、そのまま転写されるものもある。このような理由などによって非画像部にもごく微量のトナー粒子の付着が見られるが微量であるので画像品質をはなはだしく損なうようなことは無い。

長期の摺擦によってブレードの感光体当接部分が磨耗してくると掻き落し力が低下し、このような通過トナー量は加速度的に増えていく傾向となる。そしてついに大量の残存トナーが一気にブレードを通過してしまうと帯電装置はこのトナーによる汚れで帯電能力を低下させ、露光手段もこのトナーによる減衰によって機能低下となり、現像手段もこのような大量のトナーを回収できず、ついには極めて許容しがたいタテスジ状の異常画像が発生してしまい、ただちに修理を要する故障状態となる。

ところでこのような状態に至る少し前からは、像担持体上全体についてほぼ均一なトナー付着量の増大がおきているのだが、この時点では使用者にとって気になるような画像劣化とはならず、気づくことは極めて少ない。この状態を「軽度地汚れ」と呼び、クリーナ異常（クリーニング不全）の予兆状態であると考える。このようなトナーの存在は、図１１の（ｂ）に示すように、特に低濃度部での計測結果を高くする影響を及ぼし、傾きγの若干の低下や切片Ｘ０の低下を引き起こす。このようになった各色の特性線を図１２に示す。

一般にトナーや感光体の環境経時変動範囲と大差は無く、単色のγやｘ０あるいはこれに基づき決定される補正パラメータＱ，Ｐから、この発生を判別することは、従来はきわめて難しく、精度のある予兆アラームを作ることは困難であり、従来の装置は明らかに正常から逸脱した場合に異常又は故障のアラームを出すにとどまり、異常予兆段階ですばやく異常予兆を認識することは困難であった。

図１３に、管理装置６３０の構成を示す。管理装置６３０は、データ収集＆配信器６３１と、状態データベース６３２と、特徴量算出部６３３と、特徴量メモリ６３４と、定数データベース６３６と、異常予兆判定器６３５と、表示制御器６３７と、システムコントローラ６３８と、ユニット毎の診断値情報配信部６５１と、ユニット毎の診断値情報変換部６５２と、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８と、交換部品情報取得部６５５と、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６と、総合診断情報作成部６５３と、診断依頼情報受付部６５４と、総合診断結果情報連絡部６５７とを主に備えている。

管理装置６３０のデータ収集＆配信器６３１は、いずれかの複写機から通信の要求を受け取ると、状態データを送るように該複写機に指示し、該複写機より状態データを一括して受信する。そして受信後、状態データベース６３２の該複写機の機器識別子毎に当該機器宛のデータベースに、その受信および蓄積時点の日付・時間情報とともに、新たなファイルとして追加記録する。通信対象となる複写機は数千台規模であり、個々の複写機の状態データがこうして刻々と状態データベース６３２に蓄積されていく。

故障予兆判定の推論エンジンは、特徴量算出部６３３と、特徴量メモリ６３４と、異常予兆判定器６３５と、定数データベース６３６と、表示制御器６３７とで構成される。この推論エンジンは、個々の複写機の状態データを受信毎に機器識別子毎に状態データベース６３２の状態データに基づいて故障予兆判定をおこなって、予兆判定結果である予兆判別指標値Ｆをユニット毎診断値情報配信部６５１に転送する。

ここで、定数データベース６３６には、図１９に示す予兆判定参照テーブルが、機器識別子毎、画像形成機能ユニット（画像形成機能部品）毎に記憶されている。

ユニット毎の診断値情報配信部６５１は、画像形成ユニット（画像形成機能部品）毎の予兆判別指標値Ｆを異常予兆判定器６３５から受信して、ユニット毎の診断値情報変換部６５２に出力する。

ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ユニット毎の診断値情報配信部６５１から受信した画像形成ユニット毎の予兆判別指標値Ｆを、変換テーブルを用いて変換し、変換後の予兆判別指標値を診断値情報として、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存する。このように、予兆判別指標値を変換する理由は、異常予兆判定器６３５の各画像形成ユニット（画像形成機能部品）毎の異常予兆判別器１〜ｎにて診断される予兆判別指標値は、異常予兆判別器毎にＭＡＸ値、ＭＩＮ値は異なるので、予兆判別指標値の幅を揃えるため、一番大きなＭＡＸ値と一番小さなＭＩＮ値を変換テーブルで変換し、各異常予兆判別器毎にその変換テーブルで変換された診断値情報を保存しているのである（図２８，２９，３０）。

また、診断依頼情報受付部６５４は、顧客先で保守作業を実施している保守員のＰＣ６９０から、機器識別子情報を含む診断情報の取得依頼を受信し、総合診断情報作成部６５３に、診断情報の取得依頼に含まれる機器識別子情報が送信される。

総合診断情報作成部６５３は、診断情報の取得依頼の機器識別子情報を受信すると、交換部品情報取得部６５５を経由して、保守管理システム６８０から、機器識別子の診断依頼日以前の２週間分くらいの交換部品情報を読み出して、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６へ転送する。ここで、交換部品情報は、交換部品番号情報、交換個数、交換日情報から構成される。

交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６は、交換部品情報毎に重み判定をし、その重みの逆数を算出する。そして、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６は、各交換部品毎の逆数の情報を、各交換部品毎の重み情報として、総合診断情報作成部６５３へ送信する。

ここで、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６は、交換部品情報の重みを、交換部品情報に含まれる交換日情報から以下のように判定する。
交換日が診断依頼日より１日前の部品交換＝重み１
交換日が診断依頼日より２日前の部品交換＝重み２
交換日が診断依頼日より３日前の部品交換＝重み３
このような交換日が診断依頼日よりどのくらい前の期間であるかの情報と重み値とは、予め判定テーブルに登録されている。

そして、総合診断情報作成部６５３は、上述した保守員よりの機器識別子情報を含む診断情報の取得依頼を受信すると、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８から、最新の画像形成ユニット毎の診断値情報を読み出し、かつ、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６より、当該機器識別子情報に関する交換部品情報毎の重み情報（逆数情報）を取得する。そして、総合診断情報作成部６５３は、次式により、各ユニット毎の総合診断値情報を算出する。

各画像形成ユニット毎の総合診断値情報 ＝
｛各画像形成ユニット（画像形成機能部品）毎の変換後の予兆判別指標値｝
＋｛交換部品情報毎の重み値（逆数の２乗情報）｝

そして、総合診断情報作成部６５３は、算出した各画像形成ユニット毎の最終診断値情報を、値の小さい順（優先順位の高い順）にソートする。総合診断結果情報連絡部６５７は、ソートした各画像形成ユニット毎の最終診断値情報を、診断情報の取得依頼を行った保守員のＰＣ６９０に配信し、保守員はこの最終診断値情報を保守作業に活用する。

また、異常予兆判定器６３５，定数データベース６３６および表示制御器６３７で構成された故障予兆の推論エンジンによって、個々の複写機の状態データを受信毎に機器識別子毎に状態データベース６３２の状態データに基づいて故障予兆判定をおこなって、異常有りと判定すると、管理装置６３０がある管理センターのオペレータに通報するために、ディスプレイ６４０にアラームを表示する方法を採用しても良い。

故障予兆判定は比較的ステップ数の少ない演算であるので、各複写機に実装することも可能であるが、管理装置６３０に装備することによって、対象データ生成方法（例えば特徴量演算方法）の改善や判別定数の改善をおこなったときに確実に一元的に推論品質を向上できるので好都合である。また比較的ステップ数の少ないブースティング法による判別を行うように構成しているので、膨大なログ（蓄積状態データ）に対しても高速に判別を順次行うことが可能となる。従来の判別方法は実行時間の問題から、装置側で１次的な状態判別を行い、必要時に２次的な診断を行うなどのように運用が非常に複雑化する問題を、ブースティング法を適用することで解決できた。

故障予兆判定の推論エンジンから、異常予兆有りを意味するアラームが発報されるとオペレータは、該当複写機装置のメンテナンスを行うべく、複写機ユーザへの状況確認連絡と修理部品の手配を、部品管理システムを使って行う。サービスエンジニアの手配は、コール受付担当への連絡によって行う。サービスエンジニアは当該装置の現場に向かい、対象修理部品の交換作業等を行い、その後、作業のレポートを部品管理システムに入力し、作業記録を残しておく。

−状態データの蓄積−
図１４に、複写機６０１のエンジン制御５１０による、状態データ送信の制御概要を示す。エンジン制御５１０は、自身に動作電圧が印加されて制御対象各部の初期化を終えた直後に、また、印刷又は複写（両者あわせてプリントという）の作業を終了しつぎのプリント指示を待っているときに、前回の、管理装置６３０に対する状態データの送信完了からの、プリント枚数積算値の増分が１０００枚超であると（ステップＳ２１〜Ｓ２３）、複写機６０１のコントローラ５０１を介して、管理装置６３０に、状態データ転送の集積ありを報知する（ステップＳ２４）。これに応答して管理装置６３０のデータ収集＆配信器６３１が該複写機に状態データの転送を要求し、これに応答して該複写機のコントローラ５０１が、エンジン制御５１０のＮＶ−ＲＡＭに蓄積している、前回の状態データの送信完了の後に蓄積した状態データを、管理装置６３０に送信する。他の複写機も同様な、状態データ送信を管理装置６３０に対して行う。なお、プリント枚数と機械がモータで駆動されて劣化が進行する時間は必ずしも一致しないので、一定のモータ運転時間毎に、管理装置６３０に通信要求を行うようにしても良い。この通信の間隔を、必要があれば設定又は調整可能ととすることにより、通信のデータ量を調整できるようにしても良い。

−異常予兆判別−
図１５に、管理装置６３０のシステムコントローラ６３８が実行する異常予兆判別処理の概要を示す。これは、上述の、複写機からの状態データの送信があったときに、状態データベース６３２の、該複写機宛の状態データ群を対象に、実行するものである。本実施の形態では、該状態データ群の中の、３１種の状態データを対象とする。

「異常予兆判別」ＰＡＤに進むと、管理装置６３０は、故障予兆判定の推論エンジンの対象データ生成６３３の中の特徴量算出によって、該複写機の３１種の状態データの中の状態データＲ，Ｑ，Ｐにつき、最近のものから順次に前のもの、あわせて１６点のものを状態データベース６３２から抽出し（ステップＳ３１）、各状態データごと（Ｒ，Ｑ，Ｐごと）に特徴量を算出する（ステップＳ３２）。本実施の形態では、上記１６点の状態値の時間的分布（変化パターン）を、その特徴を表す指標値に変換する。この変換処理は、データごと（Ｒ，Ｑ，Ｐごと）に定められている。特徴量には、図１６に示す１０種の特徴量Ｒｖ１，Ｒｖ２，Ｑ（Ｙ）ｖ，Ｑ（Ｍ）ｖ，Ｑ（Ｃ）ｖ，Ｑ（Ｂｋ）ｖ，Ｐ（Ｙ）ｖ，Ｐ（Ｍ）ｖ，Ｐ（Ｃ）ｖ，Ｐ（Ｂｋ）ｖが含まれる。これらの特徴量のみを対象データとする「異常予兆判別１」Ｓ３４（後述）は、Ｂｋ画像を作像するための感光体４０（Ｂｋ）のクリーニング不良（黒クリーニング不全）および／又は中間転写ベルト１０のクリーニング不良（汚れの定着を含む）に用いている。

図１６は、発光強度調整値Ｒ，現像バイアス補正値Ｑおよび露光量補正値Ｐの特徴量算出のみを抽出して示すものである。光センサ８１の発光強度調整値Ｒ１については、１６点の両端のデータすなわち最近のデータと最も古いデータの、プリント枚数積算値の間を等間隔に１５区間に等分割して、各分割点のデータ値を、内挿，外挿法によって算出して両端のデータと共に、新たな１６点のデータ群を生成する（ステップＳ５１１）。次に、新たな１６点のデータの平均値Ｒｔｍ１，最近から第１〜４点のデータの平均値Ｒｓｍ１，第５〜８点のデータの平均値Ｒｓｍ２，第９〜１２点のデータの平均値Ｒｓｍ３および第１３〜１６点のデータの平均値Ｒｓｍ４を算出して、算出値の差分、Ｒｓｍ１−Ｒｓｍ２，Ｒｓｍ２−Ｒｓｍ３およびＲｓｍ３−Ｒｓｍ４、を算出してこれらの差分の最大値Ｒｓｍｍ１を求める（ステップＳ５１２）。そして発光強度調整値Ｒの特徴量Ｒｖ１を、次式で算出する（ステップＳ５１３）。
Ｒｖ１＝Ｒｋ・｜Ｒｓｍｍ１｜／｜Ｒｍ１｜

Ｒｋは、演算値のレンジを調整する係数（固定値）である。以上が、光センサ８１の発光強度調整値Ｒ１の特徴量Ｒｖ１の算出Ｓ５１の内容である。光センサ８２の発光強度調整値Ｒ２の特徴量Ｒｖ２の算出Ｓ５２，各色トナー濃度調整の現像バイアス調整値Ｑ（Ｙ），Ｑ（Ｍ），Ｑ（Ｃ）およびＱ（Ｂｋ）の特徴量Ｑ（Ｙ）ｖ，Ｑ（Ｍ）ｖ，Ｑ（Ｃ）ｖおよびＱ（Ｂｋ）ｖの算出Ｓ５３〜Ｓ５６、ならびに、各色トナー濃度調整の露光量調整値Ｐ（Ｙ），Ｐ（Ｍ），Ｐ（Ｃ）およびＰ（Ｂｋ）の特徴量Ｐ（Ｙ）ｖ，Ｐ（Ｍ）ｖ，Ｐ（Ｃ）ｖおよびＰ（Ｂｋ）ｖの算出Ｓ５７〜Ｓ６０、の算出処理は、上述の特徴量Ｒｖ１の算出Ｓ５１の内容と同様である。

算出した特徴量は、各色トナー濃度調整の現像バイアス調整値Ｑ（Ｙ），Ｑ（Ｍ），Ｑ（Ｃ）およびＱ（Ｂｋ）に関しては、図１７に示す、調整値の変化の傾き或いは速度に相応する。

なお、このような特徴量は、異常予兆判定の対象データである。前述の差分値だけでなく、信号変化の回帰値や最近部分の複数データの標準偏差や最大値，平均値など、さまざまな計算式で特徴量を求めることができる。このような時系列的な信号の特徴抽出方法は、ＡＲＩＭＡモデルなど多数提案されており適宜の方法を使えばよい。

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。この視点に立って適切な特徴量抽出方法を選択すればよい。また、時間経過の指標は前述のプリント枚数積算値に限るものではなく、運転時間積算値や実時間経過値なども選択できる。また時間的な演算を含まない特徴量や、状態データそのものを、異常予兆判定の対象データに加えることもこの発明のメリットを損なうものではない。たとえば、その時点の状態検出値そのものを対象データに加えても良い。すなわち、異常予兆判定の対象データは、状態データに基づいて生成される特徴量および状態データのいずれか又は両者である。

図１５を再度参照する。算出により生成した特徴量及びその他生成した対象データは特徴量メモリ６３４に蓄積する（ステップＳ３３）。そして生成した対象データ群の中の数種又は全部の対象データを用いて、この実施の形態では複数ｎ種の異常予兆判別Ｓ３４〜Ｓ３７を実行する。

図１８に、これらの異常予兆判別Ｓ３４〜Ｓ３７に共通の処理形態を示す。まず、第１判別（予備的判別：スタンプ判別（弱判別）について説明する。

各異常予兆判別では、［第１判別］において、今回算出した各特徴量Ｃｊを（１）式にて傾向を判別して（ステップＳ７１）、傾向判別結果（スタンプ判別結果）を各スタンプ判別毎に宛てられた傾向判別テーブル（管理装置６３０内部のＲＡＭの１領域）に蓄積する（ステップＳ７２）。この傾向判別（スタンプ判別）では、特徴量ごとに、第１判別手段である、基準値との大小のみの判別を行う。

すなわち、各特徴量（コンディションデータ）Ｃｊ（ここでは、Ｃ１〜Ｃ１０）を用い、定数データベース６３６に記憶されている予兆判定参照テーブル（図１９）の各スタンプ判別毎に、そのＤｉ毎に割り当てられた基準値ｂｉとｓｇｎｉを選択し、（１）式を計算し、Ｏｕｔｉ値を計算し、異常傾向なし（「１」）に、異常傾向有り（「−１」）に、２値化する。又、この時、スタンプ判別毎に、重みαｉも選択される。スタンプ判別器毎に計算された（（１）式を実行した結果）傾向判別テーブルを、図２５に示す。

ここで、ｂｉ、ｓｇｎｉは、それぞれ後述するブースティング法を用いて定められる判定条件であり、ｂｉは、スタンプ判別器（弱判別器）毎に決められた基準軸Ｄｉ（＝コンディションデータＣｊ）での閾値であり、ｓｇｎｉは、スタンプ判別器（弱判別器）毎に決められた基準軸Ｄｉ（＝コンディションデータＣｊ）での判別極性である。尚、上記（１）式をスタンプ判別器数分、実施した時（本実施の形態では、Ｄｉ＝Ｄ１〜Ｄ３１まで）に、各スタンプ判別器毎に重みαｉも選択される。

次に、第２判別手段である、傾向判別結果の重み付き多数決演算を（２）式により行う（ステップＳ７３）。

すなわち、予兆判定参照データテーブル（図１９）の各スタンプ判別毎のＤｉ順（本実施の形態では、Ｄ１〜Ｄ３１）に、そのＤｉ毎に割り当てられた基準値ｂｉとｓｇｎｉを選択し、（１）式で計算された Ｏｕｔｉ値 と、この時に選択された重みαｉを用い、上記（２）式を計算し（この時のｉは、１〜３１である）、加算値を予兆判別指標値Ｆとする。

この各画像形成機能ユニット毎（画像形成機能部品毎）の予兆判別指標値Ｆは、異常予兆判別に宛てられた予兆指標値テーブル（管理装置６３０内部のＲＡＭの１領域）に蓄積して更新する（ステップＳ７４）。

図２２に、上記異常予兆判別Ｓ３４〜Ｓ３７の中の第１番の「異常予兆判別１」Ｓ３４の、上述の処理態様を示す。「異常予兆判別１」Ｓ３４では、今回算出した各対象データ（特徴量）Ｒｖ１，Ｒｖ２，Ｑ（Ｙ）ｖ，Ｑ（Ｍ）ｖ，Ｑ（Ｃ）ｖおよびＱ（Ｂｋ）ｖ，Ｐ（Ｙ）ｖ，Ｐ（Ｍ）ｖ，Ｐ（Ｃ）ｖおよびＰ（Ｂｋ）ｖの各値を、「異常予兆判別１」に宛てられた予兆判定参照データテーブルの基準値ｂ（Ｎｏ．１〜１０）以下であると異常傾向なし（「０」）に、基準値ｂ以上であると異常傾向有り（「１」）に、２値化する（ステップＳ８１）。この場合に用いる予兆判定参照データテーブルは、図１９に示すものと同様ではあるが、状態情報Ｎｏ．は、対象データ（特徴量）Ｒｖ１，Ｒｖ２，Ｑ（Ｙ）ｖ，Ｑ（Ｍ）ｖ，Ｑ（Ｃ）ｖおよびＱ（Ｂｋ）ｖ，Ｐ（Ｙ）ｖ，Ｐ（Ｍ）ｖ，Ｐ（Ｃ）ｖおよびＰ（Ｂｋ）ｖのそれぞれ宛に１〜１０である。したがって基準値ｂは、ｂ１〜ｂ１０である。

次に、第２判別手段である、傾向判別結果の重み付き多数決演算を行う（ステップＳ８３）。すなわち、上記予兆判定参照データテーブルの、各対象データに宛てられた重みα（α１〜α１０）を、傾向判別結果が「１」(異常傾向有り)であると負極性（−）を与え、傾向判別結果が「０」(異常傾向なし)であると正極性（＋）を与えて、加算する。極性データをｓｇｎで表す。加算値を予兆判別指標値Ｆｂｃとする。予兆判別指標値Ｆｂｃは、異常予兆判別１に宛てられた予兆指標値テーブル１に蓄積する（ステップＳ８４）。予兆判別指標値Ｆｂｃの一例を、図２０の最下段に示し、また、数例を図２１に示す。該予兆判別指標値Ｆｂｃが０以下のときには、異常予兆有りを表す予兆判定情報Ａ１：「１」を、０を超えるときには異常予兆なしを表す予兆判定情報Ａ１：「０」を生成する（ステップＳ８５）。

図１５を再度参照する。ステップＳ３２で生成する３１種の対象データは、クリーニング不全，画像異常，転写紙に対するレジスト異常，トナー不足，ハードウエア異常等の各異常の予兆を判定するグループに区分されており（ただし、複数グループに所属する対象データもある）、上述の「異常予兆判別１」Ｓ３４では、上述のように、１０種の対象データ（特徴量）Ｒｖ１，Ｒｖ２，Ｑ（Ｙ）ｖ，Ｑ（Ｍ）ｖ，Ｑ（Ｃ）ｖおよびＱ（Ｂｋ）ｖ，Ｐ（Ｙ）ｖ，Ｐ（Ｍ）ｖ，Ｐ（Ｃ）ｖおよびＰ（Ｂｋ）ｖ（クリーニング不全の予兆を判定するためのグループ）を用いる。「異常予兆判別２」Ｓ３５〜「異常予兆判別ｎ」Ｓ３７は、画像異常，転写紙に対するレジスト異常，トナー不足，ハードウエア異常及びその他の各異常の予兆を判定する。

図１５を再度参照する。異常予兆判別１からｎを実行すると（ステップＳ３４〜Ｓ３７）、ユニット毎の診断値情報配信部６５１が、予兆判別指標値を受信し、ユニット毎の診断値情報変換部６５２によって変換した後、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８に診断値情報として保存する。

なお、複写機６０１のエンジン制御５１０は、操作ボード５００から修理完了による修理済要素の初期化入力があると、修理直後の対象データの過渡的な変化を異常予兆状態と誤判別されないように例外処理を行う。本実施の形態の例外処理では、修理済要素の修理後の状態データを、更正有りデータを付加して状態データベース（ＮＶ−ＲＡＭ）に書き込む。管理装置６３０の特徴量算出部６３３は、ステップＳ３１で１６点の状態データを抽出したとき、その中に更正有りデータが含まれると、該状態データに関するステップＳ３２の対象データ生成および予兆判別１〜ｎのそれぞれの傾向判別は実行せず、該状態データに関する傾向判別データを、異常傾向なし（「０」）に定める。

また、複写機６０１のエンジン制御５１０は、状態データを収集して状態データの異常を認識すると、異常を操作ボード５００のディスプレイに表示すると共に、そのときの状態データセット，異常内容（異常の形態）および異常発生を、管理装置６３０に送信する。管理装置６３０のデータ収集＆配信器６３１は受信した情報を該当複写機宛ての状態データベース６３２に蓄積し、受信した情報の中の、異常他の情報をディスプレイ６４０に表示する。この「異常」は、異常予兆判定ＰＡＤの予兆検出対象外の場合がありえるが、基準値および重み値が、該異常に対しては調整が不十分な場合がありえる。これに対処するために、管理装置６３０には、パソコンＰＣａに対する修整入力操作によって、管理装置６３０内の定数データテーブルの各基準値および各重み値を個別に変更できる、予兆判定参照テーブルの更新機能（プログラム）があり、管理者権限があるオペレータは、この更新機能を用いて、機内の予兆判定参照テーブル内各基準値および各重み値を個別に調整することが出来る。

管理装置６３０は、管理権限があるオペレータとの対話協働を行う判別器生成処理によって、状態データベース６３２にある同一機種の複写機群から収集した状態データにもとづいて、管理装置６３０が予兆の発生を判定せず複写機が報知してきた異常の予兆を検出（判定）するための、該異常の予兆判定に最も利用しやすい（予兆検出が近縁の）故障予兆判別（１〜ｎ）の傾向判別（第１判別）および予兆判別（第２判別）で用いる基準値ｂおよび重みαを、生成（修正）して、これらを含む予兆判定参照テーブルを生成して、定数データベース６３６の該当の予兆判定参照テーブルを書き換える。これにより管理装置６３０はその後、先に複写機が報知した異常の予兆も判定するようになる。

以上に説明した「異常予兆判定」ＰＡＤによれば、判別処理を定義するのは各対象データ毎のスタンプ判別の基準値ｂ，基準値より大きかった場合の重みの符号（ｓｇｎ），重みαの三つの値だけである。重み付き多数決とは、影響の大きい対象データについて大きい重み値αを与えてΣｓｇｎ×αを計算するだけなので、処理の負荷は非常に小さい。

なお、異常予兆判定により、多くの複写機と該管理装置６３０を含む管理システムのシステムエラーを判定するように構成してもよい。図２３は、「異常予兆判定」ＰＡＤａの概要を示す。図２３においては、異常予兆判別１〜ｎを実施した結果、今回生成した予兆判定情報Ａ１〜Ａｎの中に「１」（異常予兆有り）があると（ステップＳ３９）、管理装置６３０のシステムコントローラ６３８は、状態データベース６３２に登録している、全複写機群での、異常予兆ありとの判断の成立回数Ｔａｎを、今回異常予兆有りと判別した数を加えた数に更新する（ステップＳ４４）。そして更新した成立回数Ｔａｎが設定値Ｔｖａ以上であると、予兆システム点検要をディスプレイ６４０に表示する。以上により、管理システムのシステムエラーの判定を行うことができる。

次に、予兆判定参照テーブル（図１９）の作成態様を説明する。管理装置６３０に備えている予兆判定参照テーブルは、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」に説明があり公知である。概要では、まず正常な状態であると予め分かっている状態データと、異常予兆状態にあると分かっている状態データを用意する。例えば装置の耐久試験などを行なうときに状態データログを取り、異常事例に出会ったとき、異常の前に予兆状態があった期間を推定し上記データとして活用する。発明者らは、実際に１０台を超える画像形成装置を３ヶ月間に渡り状態データログを取りながら異常事例を集め検証した。

図２０に示すＱ（Ｙ），Ｑ（Ｍ），Ｑ（Ｃ）およびＱ（Ｋ）は、市場で稼動している複写機の一台がＢｋ色でクリーニング不良を起し、修理したときの各色の、現像バイアス調整値Ｑの３ヶ月間の変化を記録した結果である。同様にこれ以外の多数の状態情報も記録し活用しているが変化が顕著であった状態情報Ｑ（現像バイアス調整値）のみを紹介する。このようにＢｋ色のクリーニング不良に先立って、Ｙ，Ｍ，Ｃ色の現像バイアス調整値Ｑが変動していることが観察される。

そこで前述（ステップＳ３２，Ｓ５１）の対象データ生成（特徴量算出を含む）を行った。生成した３１個の対象データの中から、生成対象の「異常予兆判別」（１〜ｎの１つ）の対象となる数種又は全部ｊの対象データを、プリント枚数積算値を横軸とするグラフに表して、目視により異常予兆期間の推定をおこない、異常予兆期間に該当する区間のラベルを−１（異常予兆期間）、それ以外のラベルを１（正常期間）と与え、ブースティングによるｊ回の繰り返し学習を行わせ、ｂ１〜ｂｊ、ｓｇｎ１〜ｓｇｎｊ、α１〜αｊを決定した。該ｂ１〜ｂｊおよびα１〜αｊを予兆判定参照テーブルとした。ｊ＝３１の予兆判定参照テーブルの一例が、図１９に示すものである。該予兆判定参照テーブルを使って予兆判別指標値Ｆ（Ｆ値）を計算した結果の一例を、図１４のＱ（Ｋ）の次に、示す。ラベルのついた教師付きデータは、適切に学習が行なわれ予兆該当部分だけがＦ値でマイナスに変化する弱判別器（第１判別手段：ステップＳ７１，Ｓ８１）と、重み付き多数決による強判別器（第２判別手段：ステップＳ７３〜７４，Ｓ８３〜８５）が生成されたことが確認できた。次にこの判別器が学習に用いていないテストデータに対して適切な結果を与えるかを、５台（１号機〜５号機）の同様の異常事例が発生した装置の状態情報から、同様の手順で特徴量を抽出し事後検証した結果を、図２１に示す。先に決定したｂ，αによって演算を行う判別器出力Ｆ値は、意図した通り同様の異常事例発生に先立ち、異常予兆状態になっているときにマイナスに変化しており、上手く予兆状態が判別できたことが確認できた。

次に、管理装置６３０による、複写機からの状態データの受診から診断値情報の保存までの処理について説明する。図２６は、複写機からの状態データの受診から診断値情報の保存までの処理の手順を示すフローチャートである。データ収集＆配信器６３１は、特定のタイミングで、図１４で説明した各複写機により状態通知処理によって送信された状態データを送信元の複写機の機器識別子および製造機番情報とともに受信する（ステップＳ２６０１）。

そして、データ収集＆配信器６３１は、受信した状態データを、機器識別子毎に受信日時とともに状態データベース６３２に保存する（ステップＳ２６０２）。図２４は、状態データベース６３２に機器識別子毎に登録された状態データの一例を示す説明図である。図２４に示すように、機器識別子に、製造機番、受信日時（受信年月日時分）、状態データ（トータルカウンタ、Ｒｖ１，Ｒｖ２，Ｑｙ等）が対応づけられて登録されている。

次に、推論エンジンが、図１５，１６，１８，１９を用いて説明した異常予兆判定処理を実行する（ステップＳ２６０３）。推論エンジンは、異常予兆判定処理で得られた機器識別子ごと（画像形成ユニット毎）の予兆判別指標値Ｆを、ユニット毎の診断値情報配信部６５１に送信する。

次に、ユニット毎の診断値情報配信部６５１は、受信した機器識別子毎の予兆判別指標値Ｆを、ユニット毎の診断値情報変換部６５２に転送する（ステップＳ２６０４）。ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値Ｆを変換して、変換後の予兆判別指標値Ｆを機器識別子毎（画像形成ユニット毎）に、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存する（ステップＳ２６０５）。

異常予兆判定処理によって出力される画像形成ユニット毎の予兆判別指標値ＦのＭＡＸ値、ＭＩＮ値は、各画像形成ユニット毎に異なり、また、振れ幅も異なる。図２７は、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値の一例を示すグラフである。図２７に示すように、各画像形成ユニット（各機能部品）の全体における［正のＭＡＸ値］は、感光体（Ｍ）＝１２、［負のＭＩＮ値］は、現像（Ｋ）＝−６になり、各画像形成ユニット毎において、振れ幅が異なる。この各画像形成ユニット毎の振れ幅の異なる予兆判別指標値を単純に比較したのでは、正確なある時点の画像形成ユニット毎の故障の発生予測の高い順の比較（予兆判別指標値の低い順の比較）にならず、総合診断情報作成部６５３で作成される総合診断情報の値が不正確になり、その結果、保守作業が不適切になる恐れがある。

このため、過去よりの全画像形成ユニットの予兆判別指標値の中から、［正のＭＡＸ値］、［負のＭＩＮ値］をメモリ等に記憶し、かつ各画像形成ユニット毎の各ユニット内での過去からの［正のＭＡＸ値］、［負のＭＩＮ値］を記憶した変換テーブルを作成して、振れ幅を合わせる必要がある。このため、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、各画像形成ユニット毎の予兆判別指標値をこの変換テーブルで変換して、ユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存している。

すなわち、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ユニット毎の診断値情報配信部６５１より配信される各画像形成ユニット毎の予兆判別指標値Ｆを、まず、過去からの各画像形成ユニット毎内での［正のＭＡＸ値］［負のＭＩＮ値］、および全画像形成ユニットの中での［正のＭＡＸ値］［負のＭＩＮ値］の変換テーブルを作成して、この変換テーブルを参照して、今回の状態データ取得時点の予兆判別指標値を変換し、変換後の予兆判別指標値を診断値情報としてユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存している。

図２８は、変換テーブルの作成処理の手順を示すフローチャートである。図３０は、変換前、変換過程、および変換後の予兆判別指標値の例を示す説明図である。

まず、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、画像形成ユニット番号として用いる変数ｎを０に初期化する（ステップＳ２８０１）。そして、過去よりの全画像形成ユニットの予兆判別指標値の中から［正のＭＡＸ値］と［負のＭＡＸ］を読み込む（ステップＳ２８０２、Ｓ２８０３）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ｎをインクリメントし（ステップＳ２８０４）、各画像形成ユニット毎のＭＡＸ値である［ＤｎＭＡＸ値］、各画像形成ユニット毎のＭＩＮ値である［ＤｎＭＩＮ値］を読み込む（ステップＳ２８０５，Ｓ２８０６）。ここで、Ｄｎは、一時的に記憶される、図３０に示す予兆指標値テーブルの各ユニット毎の予兆判別指標値の順である。

次に、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、画像形成ユニットｎの予兆判別指標値Ｆｎを読み込み、変数Ｌｎに代入する（ステップＳ２８０７）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、Ｌｎが正か否かを判断する（ステップＳ２８０８）。

そして、Ｌｎ（予兆判別指標値Ｆｎ）が正である場合には（ステップＳ２８０８：Ｙｅｓ）、ステップＳ２８０２で読み込んだ［正のＭＡＸ値］がＬｎ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２８０９）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、［正のＭＡＸ値］がＬｎ以下である場合には（ステップＳ２８０９：Ｙｅｓ）、［正のＭＡＸ値］をＬｎとする（ステップＳ２８１０）。

一方、ステップＳ２８０９において、［正のＭＡＸ値］がＬｎより大きい場合には（ステップＳ２８０９：Ｎｏ）、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ステップＳ２８１０の処理は行わない。

次に、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ＤｎＭＡＸ値がＬｎ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２８１１）。そして、ＤｎＭＡＸ値がＬｎ以下である場合には（ステップＳ２８１１：Ｙｅｓ）、ＬｎをＤｎＭＡＸ値に設定する（ステップＳ２８１２）。

一方、ステップＳ２８１１において、ＤｎＭＡＸ値がＬｎより大きい場合には（ステップＳ２８１１：Ｎｏ）、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ステップＳ２８１２の処理は行わない。

ステップＳ２８０８に戻り、Ｌｎ（予兆判別指標値Ｆｎ）が負である場合には（ステップＳ２８０８：Ｎｏ）、ステップＳ２８０３で読み込んだ［負のＭＩＮ値］がＬｎより大きいか否かを判断する（ステップＳ２８１４）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、［負のＭＩＮ値］がＬｎより大きい場合には（ステップＳ２８１４：Ｙｅｓ）、［負のＭＩＮ値］をＬｎとする（ステップＳ２８１５）。

一方、ステップＳ２８１４において、［負のＭＩＮ値］がＬｎ以下である場合には（ステップＳ２８１４：Ｎｏ）、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ステップＳ２８１５の処理は行わない。

次に、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ＤｎＭＩＮ値がＬｎより大きいか否かを判断する（ステップＳ２８１６）。そして、ＤｎＭＩＮ値がＬｎより大きい場合には（ステップＳ２８１６：Ｙｅｓ）、ＬｎをＤｎＭＩＮ値に設定する（ステップＳ２８１７）。

一方、ステップＳ２８１６において、ＤｎＭＩＮ値がＬｎ以下である場合には（ステップＳ２８１６：Ｎｏ）、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ステップＳ２８１７の処理は行わない。

上記のような処理を行った後、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、すべての画像形成ユニットの予兆判別指標値Ｆｎを読み込んだか否かを判断し（ステップＳ２８１３）、読み込んでいない場合には（ステップＳ２８１３：Ｎｏ）、すべての画像形成ユニットの予兆判別指標値Ｆｎに対して、ステップＳ２８０４〜Ｓ２８１７までの処理を実行する。このような処理により、変換テーブルが生成される。

図２９は、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値の変換処理の手順を示すフローチャートである。

まず、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、画像形成ユニット番号として用いる変数ｎを０に初期化する（ステップＳ２９０１）。そして、［正のＭＡＸ値］と［負のＭＡＸ］を読み込む（ステップＳ２９０２、Ｓ２９０３）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、ｎをインクリメントし（ステップＳ２９０４）、各画像形成ユニット毎のＭＡＸ値である［ＤｎＭＡＸ値］、各画像形成ユニット毎のＭＩＮ値である［ＤｎＭＩＮ値］を読み込む（ステップＳ２９０５，Ｓ２９０６）。

次に、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、画像形成ユニットｎの予兆判別指標値Ｆｎを読み込み、変数Ｌｎに代入する（ステップＳ２９０７）。そして、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、Ｌｎが０より大きいか否かを判断する（ステップＳ２９０８）。

そして、Ｌｎ（予兆判別指標値Ｆｎ）が０より大きい場合には（ステップＳ２９０８：Ｙｅｓ）、画像形成ユニットｎの予兆判別指標値Ｆｎを次式で変換して、変換後の予兆判別指標値Ｍｎを、診断値情報としてユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存する（ステップＳ２９０９）。

Ｍｎ＝Ｌｎ＊（［正のＭＡＸ値］／ＤｎＭＡＸ値）

一方、Ｌｎ（予兆判別指標値Ｆｎ）が０より小さい場合には（ステップＳ２９０８：Ｎｏ）、画像形成ユニットｎの予兆判別指標値Ｆｎを次式で変換して、変換後の予兆判別指標値Ｍｎを、診断値情報としてユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存する（ステップＳ２９１０）。

Ｍｎ＝Ｌｎ＊（［負のＭＩＮ値］／ＤｎＭＩＮ値）

上記のような処理を行った後、ユニット毎の診断値情報変換部６５２は、すべての画像形成ユニットの予兆判別指標値Ｆｎを読み込んだか否かを判断し（ステップＳ２９１１）、読み込んでいない場合には（ステップＳ２９１１：Ｎｏ）、すべての画像形成ユニットの予兆判別指標値Ｆｎに対して、ステップＳ２９０４〜Ｓ２９１０までの処理を実行する。このような処理により、画像形成ユニット毎の予兆判別指標値が変換され、その振れ幅が複数の画像形成ユニットの予兆判別指標値（変換後）の間でそろうことになる。

尚、上記の図２８，２９の処理は、ある特定条件（例えば、１０００枚毎）で取得される状態データが取得、及び、予兆判定される度に実行される。

図２８、図２９の処理を実行すると、予兆判別指標値は、図３０の（ａ），（ｂ），（ｃ）の順に変換される。まず、図３０の（ａ）の「機種識別子＝Ｌ３６，製造Ｎｏ．＝１１１１１１ 予兆判別年月日＝２０１０／０３／０１ １０：２５：１０」に各画像形成ユニット毎の予兆判別指標値が、「感光体（Ｙ）＝５」「感光体（Ｍ）＝−２」「感光体（Ｃ）＝３」・・・と、図１８の「Ｓ７３」「Ｓ７４」で「予兆指標値テーブル」を更新する。
その一時記憶される「予兆判別指標値テーブル＝Ｄｎ」を、ユニット毎の診断値情報配信部６５１で、例えば、１０００枚毎の状態データ受信、予兆判別指標値の計算を行い、ユニット毎の診断値情報変換部６５２で図２８の処理を実行し、図３０の（ａ）のデータより、図３０の（ｂ）の変換テーブルを、毎回更新する。図３０の（ｂ）のデータへの変換は、ユニット毎診断値情報配信部６５１で実行してもよい。
また、この図３０の（ｂ）の変換テーブルは、異なる機種識別子毎に作成・記憶される。そして、ユニット毎診断値情報配信部６５１で読み出された図３０の（ａ）データを、ユニット毎の診断値情報変換部６５２により、図３０の（ｂ）の変換テーブルを用い、図２９に示す変換処理を実行することにより、図３０の（ｃ）に示す変換後の予兆判別指標値（診断値情報）がユニット毎の診断値情報記憶部６５８に保存される。

また、この保守員の診断依頼日時点にユニット毎の診断値情報記憶部６５８に記憶されている最新の予兆判別指標値は、その時点の機器の状態データから算出された結果値であり、予兆判別指標値は、機器の消耗交換部品（画像形成ユニット）の交換により大きく影響を受ける。これは、上述したように、消耗交換部品が新品になると、残存のトナー回収量等が変化し、その結果として、状態データも変化し、予兆判別指標値も変化することによる。

そして、この予兆判別を行う管理装置６３０と、各社の独自の保守管理システム６８０とは非同期であるため、保守員の診断依頼時点では、この保守管理システム６８０の交換部品（画像形成ユニット）の交換部品情報と交換実施日または時間、トータルカウンタ（画像印刷積算枚数）情報で補正をかけて、保守員へ提供する必要がある。

保守員は、顧客の機器の保守作業を実施すると、その作業内容（交換部品（画像形成ユニット）情報、清掃・点検作業内容）を記述した保守報告書を作成し、顧客報告を実施し、帰社後、各社の独自のシステムとなる保守管理システム６８０へ、その保守報告書の記載内容を入力し、次回の保守管理作業に活用する。この入力された保守報告書の内容が、交換部品情報として保守管理システム６８０に保存されることになる。

図３１は、保守管理作業を模式的に示すとともに保守報告の作業内容を示す説明図である。

管理装置６３０より提供される予兆判別指標値は、非同期の保守管理システム６８０の交換された画像形成機能ユニットの影響を受けるため、保守員より診断依頼を受け付けた診断依頼情報受付部６５４は、その依頼情報（機器識別子（機種識別子＋製造Ｎｏ．情報））を総合診断情報作成部６５３に転送し、その情報をもとに交換部品情報取得部６５５が、機器識別子（機種識別子＋製造Ｎｏ．情報）を基にして、保守管理システム６８０から当該の機器識別子の交換部品情報（画像形成機能ユニットの情報）と交換日情報を、その保守依頼日より、過去２週間分を取得する。なお、過去の期間は２週間に限定されるものではなく、１週間等、任意に指定することができる。

そして、交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部６５６は、取得した交換部品情報と交換日情報とを、上述した判定テーブルに従って補正し、補正された各交換部品情報を、総合診断情報作成部６５３へ送信する。

総合診断情報作成部６５３は、補正された交換部品情報とユニット毎の診断値情報記憶部６５８に記憶されている各ユニット毎の予兆判別指標値とを合成する。そして、総合診断結果情報連絡部６５７は、補正された交換部品情報とユニット毎の診断値情報記憶部６５８に記憶されている各ユニット毎の予兆判別指標値との合成値を、総合診断値情報として、依頼を受けた保守員のＰＣ６９０に送信する。

図３２は、交換部品毎の重み付け判定テーブルと重みの考え方を示す図である。交換部品情報の重みは、交換日が診断依頼日より長い期間である程、高い値とする。

図３３は、総合診断値情報の生成処理の手順を示すフローチャートである。まず、総合診断情報作成部６５３は、画像形成ユニットを示す変数ｎを０に初期化する（ステップＳ３３０１）。そして、総合診断情報作成部６５３は、ｎを１インクリメントし（ステップＳ３３０２）、変換後の予兆判別指標値（診断値情報）Ｈｎを読み込んで、変数Ｍｎに設定する（ステップＳ３３０３）。

次に、総合診断情報作成部６５３は、現時点から２週間前まで各画像形成ユニット毎の交換日情報を保守管理システム６８０から読み出し（ステップＳ３３０４）、Ｍｎの交換部品情報が有るか否かを調べる（ステップＳ３３０５）。そして、Ｍｎの交換部品情報が有る場合には（ステップＳ３３０５：Ｙｅｓ）、当該画像形成ユニットの重み値Ｎｎを次式で算出する（ステップＳ３３０６）。

Ｎｎ＝［１／（診断依頼日−画像形成ユニットの交換日）²］

なお、本実施の形態では、上式のとおり、（診断依頼日−画像形成ユニットの交換日）の二乗を算出しているが、これに限定されるものではなく、１乗あるいはｎ乗（ｎ＝３以上）としてもよい。ただし、正数値の引き算だけでの逆数を補正値とした場合、補正値が大きすぎる場合も考えられ、補正値を適度な値にすべく、２乗とすることが好ましい。

また、本実施の形態では、診断依頼日と画像形成ユニットの交換日の日数情報を補正値としたが、画像形成装置には、消耗部品を信頼性試験より導いた故障がおこる前に交換する「基準の交換枚数」が、各画像形成ユニット毎に定められており、また、その各画像形成ユニット毎の現時点までの使用枚数は、１０００枚毎に送信される状態情報の中に、各ユニット毎に情報送信されていく。これらの情報を使用して、画像形成ユニットの重み値Ｎｎを次式で算出するように構成してもよい。

Ｎｎ＝［(画像形成ユニット毎の基準の交換枚数−画像形成ユニット毎の使用枚数) ／画像形成ユニット毎の基準の交換枚数]²

図３３に戻り、総合診断情報作成部６５３は、各画像形成ユニット毎の最終の総合診断値情報Ｇｎを次式で算出する（ステップＳ３３０７）。

各画像形成ユニット毎の総合診断値情報Ｇｎ
＝変換後の予兆判別指標値Ｍｎ＋重み値Ｎｎ

そして、総合診断情報作成部６５３は、画像形成ユニット毎の総合診断値情報テーブルへ書き込む（ステップＳ３３０８）。

一方、ステップＳ３３０５において、Ｍｎの交換部品情報がない場合には（ステップＳ３３０５：Ｎｏ）、上述したステップＳ３３０６からＳ３３０８までの処理は行われない。

上記のような処理を行った後、総合診断情報作成部６５３は、すべての画像形成ユニットの診断値情報（変換後の予兆判別指標値）Ｍｎを読み込んだか否かを判断し（ステップＳ３３０９）、読み込んでいない場合には（ステップＳ３３０９：Ｎｏ）、すべての画像形成ユニットに対して、ステップＳ３３０２からＳ３３０８までの処理を実行する。

すべての画像形成ユニットの診断値情報（変換後の予兆判別指標値）Ｍｎを読み込んだ場合には（ステップＳ３３０９：Ｙｅｓ）、総合診断情報作成部６５３は、総合診断値情報テーブルの総合診断値情報Ｇｎを小さい順にソートし（ステップＳ３３１０）、総合診断結果情報連絡部６５７が、このソートされた総合診断値情報Ｇｎを保守員のＰＣ６９０に送信する。

このように本実施の形態では、機器の一定枚数印刷（時間）毎の複数ある画像制御電圧に関する等の状態データより画像形成ユニット毎の、保守対応時点の故障予測の推定値情報と保守作業に関する情報（交換部品情報）と日付・時間情報を組み合わせた情報より保守時点までの画像形成ユニット毎の故障予測の推定値情報を優先度の高い順に保守員に表示可能にしているので、故障予測を実現するとともに、緊急の障害対応が発生した場合でも、その現象の真の原因の追求が簡単な作業で可能となり、顧客の機器を常に良好な状態に維持することが可能となる。この結果、本実施の形態によれば、処理負荷を軽減しつつ、異常に至る可能性がある予兆の判定の信頼性を向上させ、障害の真の原因を正確に推定することができる。

（実施の形態２）
実施の形態２の管理システムのハードウエアは、上述の実施の形態１のものと同様である。実施の形態２の管理装置６３０は、管理装置６３０を運用するオペレータとの、パソコンＰＣａを介する対話協働によって、実施の形態１で生成する３１種の対象データの一部又は全部に基づいて、異常予兆有りと判別できなかった、複写機から通知された異常の予兆を検出（判別）するための、傾向判別（第１判別）および予兆判別（第２判別）で用いる基準値ｂおよび重みαを、状態データベース６３２にある同一機種の複写機群から収集した状態データにもとづいて、上述の予兆判定参照テーブル作成態様で生成して、これらを含む追加の予兆判定参照テーブル、ならびに、該追加の予兆判定参照テーブルのデータを用いる対象データの異常傾向判別（第１判別），重み付き多数決と予兆判定（第２判別）、および、予兆判別結果対応の表示、の処理を含む、追加の異常予兆判別を生成して、故障予兆判定の推論エンジンに組み込む。その後は、推論エンジンが、対象データ群を生成すると、実施の形態１の異常予兆判別１〜ｎと、追加の異常予兆判別をシリアルに実行する。実施の形態２のその他の構成および機能は、上述の第１実施例と同様である。

（実施の形態３）
実施の形態３の管理システムのハードウエアは、上述の実施の形態１のものと同様である。実施の形態３の管理装置６３０は、上記３１種の対象データを生成するための状態データに加えて、それ以外の状態データも参照する異常予兆判別を生成する。すなわち、管理装置６３０を運用するオペレータとの、パソコンＰＣａを介する対話協働によって、状態データベース６３２にある同一機種の複写機群から収集した状態データにもとづいて、実施の形態１で生成する３１種の対象データの一部又は全部の他に、３１種以外の状態データにも基づいて追加の数種の対象データも算出して、異常予兆有りと判別できなかった、複写機から通知された異常の予兆を判定するための新たな対象データ群と、基準値ｂおよび重みαを、上述の予兆判定参照テーブル作成態様で生成して、これらを含む追加の予兆判定参照テーブル、ならびに、該追加の予兆判定参照テーブルのデータを用いる対象データの異常傾向判別（第１判別），重み付き多数決と予兆判定（第２判別）、および、予兆判別結果対応の表示、の処理を含む、追加の異常予兆判別を生成して、故障予兆判定の推論エンジンに組み込む。また、同様にして、既存の「異常予兆判定」ＰＡＤの「対象データの生成」Ｓ３２は、追加の異常予兆判別で新たに加えられた状態データに関する対象データも算出するものに書き換える。

このように追加の異常予兆判別を加えた後は、対象データ群を算出すると（ステップＳ３２）、実施の形態１の異常予兆判別１〜ｎと、追加の異常予兆判別をシリアルに実行する。実施の形態３のその他の構成および機能は、上述の第１実施例と同様である。

なお、上記各実施の形態では、１組の故障予兆判定の推論エンジン（特徴量算出部６３３，特徴量メモリ６３４，異常予兆判定器６３５，定数データベース６３６）で、複数の異常予兆判別１〜ｎをシリアル（順次）に実行する。しかし、異常予兆判別１〜ｎのそれぞれを実行するｎ組あるいは必要に応じて更に予備を備えて更に多数組の故障予兆判定の推論エンジンを備えて、同時にｎ組の故障予兆判定の推論エンジンをパラレルに（同時並行で）実行することも出来る。

１０：中間転写ベルト １４〜１６：支持ローラ
１７：中間転写体クリーニング装置
１８：作像関連機器 ２０：作像装置
２１：レーザ露光装置 ２２：２次転写ローラ
２３：ローラ ２４：搬送ベルト
２５：定着装置 ２６：定着ベルト
２７：加圧ローラ ２８：シート反転装置
３２：コンタクトガラス
３３：第１キャリッジ ３４：第２キャリッジ
３５：結像レンズ ３６：ＣＣＤ
４０：感光体ドラム ４２：給紙ローラ
４３：ペーパーバンク ４４：給紙カセット
４５：分離ローラ ４６：給紙路
４７：搬送ローラ ４８：給紙路
４９：レジストローラ ５０：給紙ローラ
５１：手差しトレイ ５５：切換爪
５６：排出ローラ ５７：排紙トレイ
６０：帯電ローラ ６１：現像ユニット
６２：１次転写ローラ ６３：感光体クリーニング装置
６４：除電装置 ６５：現像スリーブ
６６：攪拌部 ６７：現像部
６８：スクリュウ ６９：仕切り板
７０：現像ケース ７１：トナー濃度センサ
７２：マグネットローラ
７３：ドクタブレード ７４：導電性ローラ
７５：クリーニングブレード
７６：ファーブラシ ７７：電界ローラ
７８：スクレーパ ７９：回収スクリュ
８０：トナーリサイクル装置
８１，８２：光センサ ８３：トナー像のテストパターン
９０，９１：ファーブラシ
９２，９３：金属ローラ
９４，９５：電源
６５１ ユニット毎診断値情報配信部
６５２ ユニット毎の診断値情報変換部
６５３ 総合診断情報作成部
６５４ 診断依頼情報受付部
６５５ 交換部品情報取得部
６５６ 交換部品情報毎の重み判定テーブル作成部
６５７ 総合診断結果情報連絡部
６５８ ユニット毎の診断値情報記憶部

特開２００３−２１５９８６号公報 特開平５−１６４８００号公報 特開２００１−１７５３２８号公報 特開２００９−３７１４１号公報

Claims (9)

1. ネットワークに接続され、複数の画像形成ユニットが連動して画像を形成する画像形成装置から画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを受信する受信部と、
   受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論部と、
   前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得部と、
   取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成部と、
   前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成部と、
   前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡部と、
   を備えたことを特徴とする管理装置。
2. 前記総合診断情報作成部は、前記複数の画像形成ユニットごとに前記総合診断値情報を求め、前記予兆判別指標値に基づく優先順位に従って、複数の総合診断値情報をソートし、
   前記総合診断情報連絡部は、ソートされた複数の総合診断値情報を前記保守員の端末に送信することを特徴とする請求項１に記載の管理装置。
3. 前記総合診断情報作成部は、前記総合診断値情報の値が低い程、高い優先順位で複数の総合診断値情報をソートすることを特徴とする請求項２に記載の管理装置。
4. 前記判定テーブル作成部は、取得した交換部品情報の交換日と前記状態データの受信日時とに基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の管理装置。
5. 前記判定テーブル作成部は、取得した交換部品情報の交換日から前記状態データの受信日時までの期間が長い程、高い値の重み情報を算出することを特徴とする請求項４に記載の管理装置。
6. 前記複数の画像形成ユニットごとの予兆判別指標値を、前記複数の画像形成ユニットごとの予兆判別指標値の最大値と最小値と、過去の保守時における前記予兆判別指標値とに基づいて変換する診断値情報変換部をさらに備え、
   前記総合診断情報作成部は、変換後の予兆判別指標値から前記総合診断値情報を作成することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の管理装置。
7. 前記推論部は、
   前記複数の状態データが、前記複数の画像形成ユニット毎に設定されている各基準値以下であるかを判定する第１判別部と、
   前記第１判別部の前記複数の画像形成ユニット毎の状態データ宛ての判別結果に、各状態データ宛てに設定されている重みを付けた多数決により、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記予兆判別指標値を算出する第２判別部と、
   を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の管理装置。
8. 複数の画像形成装置と、前記複数の画像形成装置とネットワークで接続された管理装置とを備えた管理システムであって、
   前記複数の画像形成装置のそれぞれは、
   複数の画像形成ユニットと、
   画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを前記管理装置に送信する送信部と、を備え、
   前記管理装置は、
   前記複数の状態データを受信する受信部と、
   受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論部と、
   前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得部と、
   取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成部と、
   前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成部と、
   前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡部と
   を備えたことを特徴とする管理システム。
9. 管理装置で実行される管理方法であって、
   ネットワークに接続され、複数の画像形成ユニットが連動して画像を形成する画像形成装置から画像形成を安定化させるための制御系データに基づく複数の状態データを受信する受信ステップと、
   受信した前記複数の状態データに基づいて、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆を判定し、前記複数の画像形成ユニット毎の異常予兆の指標を示す予兆判別指標値を算出する推論ステップと、
   前記画像形成装置の保守を行う保守員の端末から診断依頼を受信した場合に、ネットワークに接続された保守管理システムから、前記画像形成ユニットの交換日を含む交換部品情報を取得する交換情報取得ステップと、
   取得した交換部品情報に基づいて、前記予兆判別指標値に対する重み情報を算出する判定テーブル作成ステップと、
   前記予兆判別指標値と前記重み情報から、画像形成ユニットごとの総合診断値情報を算出する総合診断情報作成ステップと、
   前記総合診断値情報を前記保守員の端末に送信する総合診断情報連絡ステップと、
   を含むことを特徴とする管理方法。

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