(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
像担持体と、該像担持体の表面にトナー像を形成するトナー像形成手段と、該像担持体の表面に担持されているトナー像を転写体に転写する転写手段と、該転写手段による転写位置を通過した該像担持体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クリーニングブレードと、を備えた画像形成装置であって、
前記クリーニングブレードの近傍に配設され、該クリーニングブレードが発する動作音を検知する音検知手段と、
オン・オフ可能なＡＧＣ（自動増幅率調整）の機能を有し、前記音検知手段で検知された動作音のアナログの検知信号が入力され該アナログの検知信号を増幅して出力する増幅手段と、
前記増幅手段のＡＧＣをオンにして前記音検知手段のアナログの検知信号が入力されている前記増幅手段のアナログの出力がＡ−Ｄ変換後に飽和しない所定の目標出力レベルになるように該ＡＧＣによって該増幅手段の増幅率を調整した後、該増幅手段のＡＧＣをオフにして該調整後の増幅率に固定された該増幅手段から出力されるアナログ信号をＡ−Ｄ変換して前記動作音のデータを取得する動作音データ取得手段と、
前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、前記クリーニングブレードの動作状態を判断する判断手段と、
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項２】
請求項１の画像形成装置において、
前記判断手段は、
前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、当該画像形成装置における故障、動作不良又は異常の発生の判断に用いる指標値を算出し、
前記指標値と予め設定した閾値との比較結果に基づいて、前記故障、動作不良又は異常の発生を判断することを特徴とする画像形成装置。
【請求項３】
請求項２の画像形成装置において、
前記判断手段は、前記動作音の特定の周波数を有する音信号成分の実効値に基づいて前記指標値を算出することを特徴とする画像形成装置。
【請求項４】
請求項２の画像形成装置において、
前記判断手段は、前記動作音の互いに異なる周波数を有する複数の音信号成分の実効値の比に基づいて前記指標値を算出することを特徴とする画像形成装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかの画像形成装置において、
前記判断手段は、前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、前記クリーニングブレードの故障、動作不良又は異常の発生を判断することを特徴とする画像形成装置。
【請求項６】
請求項５の画像形成装置において、
前記クリーニングブレードの故障、動作不良又は異常の発生を報知する報知手段を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項７】
請求項５又は６の画像形成装置において、
前記動作音データ取得手段は、前記動作音のデータに含まれる飽和データの数が所定値を超えた場合に、前記クリーニングブレードに異常音が発生していると判断し、前記異常音の発生を回避する回避動作を実行した後に、前記動作音のデータの取得を再実行することを特徴とする画像形成装置。
【請求項８】
請求項７の画像形成装置において、
前記像担持体の表面に滑剤を塗布する滑剤塗布手段を備え、
前記回避動作は、前記滑剤塗布手段による滑剤の塗布量を増加させる動作であることを特徴とする画像形成装置。
【請求項９】
請求項７の画像形成装置において、
前記回避動作は、前記像担持体の表面にトナーを供給する画像形成動作であることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１０】
請求項５又は６の画像形成装置において、
前記動作音データ取得手段は、前記動作音のデータに含まれる連続した飽和データの数が所定値を超えた場合に、衝撃音が発生していると判断し、前記増幅手段の目標出力を変更した後、前記増幅手段の増幅率の調整と前記動作音のデータの取得とを再実行することを特徴とする画像形成装置。
【請求項１１】
請求項１乃至１０のいずれかの画像形成装置において、
前記音検知手段と前記像担持体の表面との間に遮蔽部材が配設されていることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１２】
請求項１１の画像形成装置において、
前記音検知手段は、前記遮蔽部材の表面上に配設されていることを特徴とする画像形成装置。
【請求項１３】
請求項１１又は１２の画像形成装置において、
前記遮蔽部材と前記クリーニングブレードを支持する支持部材との間にフィルタ部材が配設されていることを特徴とする画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動作音を発する部材を備えた画像形成装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の画像形成装置として、トナー像を担持する感光体や中間転写体などの像担持体を備えた電子写真方式の画像形成装置が知られている。一般に、電子写真方式の画像形成装置においては、感光体や転写体などの像担持体上のトナーを転写工程で転写紙などへ完全に転写することができないので、転写残トナーを除去するクリーニング工程が必要となっている。このクリーニング工程では、そのほとんどが像担持体に当接する弾性体のクリーニングブレードによって行われている。また、クリーニング工程では、クリーニングブレードと像担持体との摩擦状態を安定に維持することが重要であるが、経時的にはクリーニング不良やフィルミングなどの不具合を発生するおそれがある。これらのクリーニング不良やフィルミングなどの不具合が発生すると、画像形成装置の稼動品質を低下させ、像担持体の寿命を縮めてしまう。そして、これらの不具合の発生を未然に防ぎ、部品交換やフィルミング物質除去などの適切な処置を実施するためには、クリーニング状態の変化を感度良く検出する方法が必要である。
【０００３】
上記クリーニング状態の変化を感度良く検出する従来技術としては、（１）像担持体表面の反射光量の変化を検出する方法や、（２）像担持体に接触するクリーニングブレードの当接状態を監視する方法などが提案されている。特に、後者の像担持体に接触するクリーニングブレードの当接状態を監視する方法としては、クリーニングブレードの撓み量を検出する方法、クリーニングブレードの支軸の変位量を検出する方法、クリーニングブレードと像担持体との摩擦力を検出する方法、などが提案されている。
【０００４】
しかしながら、上記（１）の方法では、カラー画像形成装置の場合に波長の違いによる検出感度のばらつきが大きく、感光体の全面を観測するには構造が複雑になるという課題がある。また、上記（２）の方法では、クリーニングブレードの当接状態を監視するための検出信号の変化が小さく、単一の信号を観測するだけでは検出感度が十分ではないという課題がある。そのため、上記（１）や（２）の方法は実用化されるまでに至っていない。
【０００５】
そこで、本願出願人は、クリーニングブレードと像担持体との間の摩擦によって生じる微弱な動作音に含まれる二つの周波数成分の強度バランス変化に基づいて、クリーニングブレードによるクリーニング状態の変化を検出する画像形成装置を提案した（特許文献１参照）。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、本願発明者らが上記特許文献１の画像形成装置について長期にわたる通紙実験を行った結果、動作音の音圧が経時で上昇したり早い時点から「鳴き」や衝撃音などの異音が発生したりすることにより、クリーニング状態の変化の検出精度が低下する、といった新たな課題があることが判明した。なお、この新たな課題は、画像形成装置に設けられたクリーニングブレード以外の動作音を発する部材の動作状態を検出する場合にも同様に発生し得るものである。
【０００７】
本発明は以上の問題点に鑑みなされたものであり、その目的は、クリーニングブレード動作状態を安定的に感度よく検出することができる画像形成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、像担持体と、該像担持体の表面にトナー像を形成するトナー像形成手段と、該像担持体の表面に担持されているトナー像を転写体に転写する転写手段と、該転写手段による転写位置を通過した該像担持体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クリーニングブレードと、を備えた画像形成装置であって、前記クリーニングブレードの近傍に配設され、該クリーニングブレードが発する動作音を検知する音検知手段と、オン・オフ可能なＡＧＣ（自動増幅率調整）の機能を有し、前記音検知手段で検知された動作音のアナログの検知信号が入力され該アナログの検知信号を増幅して出力する増幅手段と、前記増幅手段のＡＧＣをオンにして前記音検知手段のアナログの検知信号が入力されている前記増幅手段のアナログの出力がＡ−Ｄ変換後に飽和しない所定の目標出力レベルになるように該ＡＧＣによって該増幅手段の増幅率を調整した後、該増幅手段のＡＧＣをオフにして該調整後の増幅率に固定された該増幅手段から出力されるアナログ信号をＡ−Ｄ変換して前記動作音のデータを取得する動作音データ取得手段と、前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、前記クリーニングブレードの動作状態を判断する判断手段と、を備えたを備えたことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、増幅手段のＡＧＣをオンにして音検知手段のアナログの検知信号が入力されている増幅手段のアナログの出力がＡ−Ｄ変換後に飽和しない所定の目標出力レベルになるように増幅手段の増幅率を調整することにより、検知対象の動作音の音圧が大きく変化しても増幅手段のアナログの出力が常にＡ−Ｄ変換後に飽和しない最適な出力レベルとなる。従って、クリーニングブレードの動作状態を表す微弱な高周波成分を最大振幅で抽出することができ、クリーニングブレードの動作状態に対する大きな検出感度が得られる。更に、上記ＡＧＣによって増幅手段の増幅率を調整した後、そのＡＧＣをオフにして上記調整後の増幅率に固定された増幅手段から出力されるアナログ信号をＡ−Ｄ変換して前記動作音のデータを取得することにより、上記増幅手段の増幅率が入力信号レベルに応じて自動調整されながら増幅手段から出力されるアナログ信号をＡ−Ｄ変換する場合とは異なり、Ａ−Ｄ変換後のデータにおける動作音の本来の波形が歪められることがない。このような波形の歪がない動作音のデータに基づいてクリーニングブレードの動作状態を判断するため、クリーニングブレードの動作状態を安定的に検出することができる。以上のようにクリーニングブレードの動作状態に対する大きな検出感度が得られるとともに、クリーニングブレードの動作状態を安定的に検出することができるので、クリーニングブレードの動作状態を安定的に感度よく検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像形成装置におけるクリーニングブレード近傍の構成例を示す概略構成図。
【図２】同カラー画像形成装置について長期の通紙実験を行ったときのクリーニング動作音を録音した実験結果の一例を示すグラフ。
【図３】クリーニングブレードの動作が正常状態の場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフ。
【図４】図３のクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図５】クリーニングブレードから「鳴き」と呼ばれる異音が発生した場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフ。
【図６】図５の１．０［ｓ］から２．０［ｓ］までのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図７】図５の８．０［ｓ］から９．０［ｓ］までのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図８】クリーニングブレードから衝撃音が発生した場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフ。
【図９】図８のクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図１０】クリーニングブレードの「鳴き」が発生しているときのクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフ。
【図１１】図１０のクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図１２】クリーニングブレードの「ビビリ」と呼ばれる異音が発生しているときのクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフ。
【図１３】図１２のクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフ。
【図１４】自己相関関数ｒｘｘ（τ）の説明図。
【図１５】図８の衝撃音が発生しているクリーニング動作音の観測波形から１．０［ｓ］〜２．０［ｓ］の部分を拡大したグラフ。
【図１６】図８の衝撃音が発生しているクリーニング動作音の観測波形を基に自己相関関数ｒｘｘ（ｍ）を算出し、その算出したデータから図１５と同じ区間のデータを抽出したグラフ。
【図１７】クリーニング動作音の４［ｋＨｚ］近傍の実効値比を表したグラフ。
【図１８】クリーニング動作音の１１［ｋＨｚ］近傍の実効値比を表したグラフ。
【図１９】クリーニング動作音の元の波形から求めた自己相関関数（振幅）に基づいて計算したクリーニング動作音の４［ｋＨｚ］近傍の実効値比を表したグラフ。
【図２０】クリーニング動作音の元の波形から求めた自己相関関数（振幅）に基づいて計算したクリーニング動作音の１１［ｋＨｚ］近傍の実効値比を表したグラフ。
【図２１】クリーニング動作音の自己相関関数から得た二つの周波数帯（中心周波数：４．９５［ｋＨｚ］、１１．９５［ｋＨｚ］）それぞれの実効値比１，２を２次元プロットしたグラフ。
【図２２】通紙枚数を横軸として実効値比３を時系列でプロットしたグラフ。
【図２３】実効値比３を正規化した指標値αを時系列でプロットしたグラフ。
【図２４】本実施形態のカラー画像形成装置に組み込み可能な故障予測システムの概略構成の一例を示すブロック図。
【図２５】振幅調整部のより詳細な構成例を示すブロック図。
【図２６】クリーニング動作音を取得する処理工程の一例を示すフローチャート。
【図２７】クリーニング状態を表す指標値の算出処理の一例を示すフローチャート。
【図２８】クリーニングブレードの固有振動数を概算するときに用いたブレード支持モデルの斜視図。
【図２９】クリーニングブレードが正常に動作している状態のモデル図。
【図３０】クリーニングブレードが劣化している状態のモデル図。
【図３１】クリーニングブレードのクリーニング不良が発生している状態のモデル図。
【図３２】感光体表面にクリーニングブレードが当接している当接部近傍における空間に発生する気流の説明図。
【図３３】クリーニングブレード近傍の他の構成例を示す概略構成図。
【図３４】音センサの一構成例を示す内部構造の説明図。
【図３５】ガスケット無しの場合とガスケット有り（不織布付き）の場合についてパワースペクトル密度を比較した結果を示すグラフ。
【図３６】ガスケット無しの場合とガスケット有り（＃３５０メッシュ付き）の場合についてパワースペクトル密度を比較した結果を示すグラフ。
【図３７】本発明を適用可能なカラー画像形成装置の全体構成の一例を示す概略構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る画像形成装置におけるクリーニングブレード近傍の構成例を示す概略構成図である。なお、本実施形態では、４色（Ｋ：ブラック，Ｍ：マゼンタ，Ｃ：シアン，Ｙ：イエロー）のトナーを用いてカラー画像を形成するタンデム式のカラー画像形成装置としてのカラー複写機の場合について説明するが、本発明を適用可能な画像形成装置は本実施形態のカラー画像形成装置（カラー複写機）に限定されるものではない。本実施形態に係るカラー画像形成装置（カラー複写機）の全体構成及びその動作については、後述する。
【００１２】
図１において、像担持体としてのドラム状の感光体１は、線速度Ｖｐで図中時計方向（矢印Ａ方向）に回転駆動される。クリーニング部材としてのクリーニングブレード１１０は、例えばウレタンゴム製であり、例えば金属製の支持部材１２０上に接着（ホットメルト）されている。クリーニングブレード１１０は、図示しない加圧部材（バネ）によって、感光体１の表面に対してカウンタ方向に当接している。また、感光体表面移動方向におけるクリーニングブレード１１０の上流側には、滑剤塗布手段としてのブラシローラ１３０及び滑剤１３１が配設されている。滑剤１３１に接触するブラシローラ１３０が回転駆動されることにより、滑剤１３１の一部が削られて感光体１の表面に微量ずつ塗布される。これにより、感光体１の表面とクリーニングブレード１１０との間の摩擦上昇が抑えられる。
【００１３】
感光体表面移動方向におけるクリーニングブレード１１０の当接位置の下流側は断面が楔形状をした空間Ｂを成し、この楔形状の空間Ｂに向かって動作音検知手段としての音センサ１４０が配設されている。上記楔形状の空間Ｂは一般に狭いので、音センサ１４０としては小型マイクが好ましい。この小型マイクとしては、例えば、半導体製造プロセス応用技術であるＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術によって製造された超小型マイク（ＭＥＭＳマイク）が挙げられる。
【００１４】
音センサ１４０はセンサ基板１６０に取り付けられ、クリーニングブレード１１０の支持部材１２０に支持されるが、その支持部材自体がクリーニング動作により振動するので、その振動の影響を回避するために発泡材などの振動抑制部材１２５を介して支持されている。また、音センサ１４０には、防塵と周波数特性調整のためにメッシュを貼付した図示しないゴム製のガスケットが装着されている。
【００１５】
上記図１の構成において、感光体１が回転すると、クリーニングブレード１１０と感光体１との間のスティックスリップによって生じる微弱な動作音（摺擦音）が発生する。このクリーニング動作音が、音センサ１４０で検知される。音センサ１４０で検知された検知信号は、増幅手段としてのアンプで増幅された後、アナログ−デジタル変換される。アナログ−デジタル変換された検知信号のデジタルデータが内部メモリなどの記憶手段に保存されることにより、クリーニングブレード１１０の動作音（クリーニング動作音）が録音される。
【００１６】
図２は、上記音センサ１４０を備えたカラー画像形成装置について長期の通紙実験を行ったときのクリーニング動作音を録音した実験結果の一例を示すグラフである。図２中の横軸は、本実施形態の画像形成装置で画像が形成される記録媒体としての転写紙の通紙枚数であり、縦軸は音センサ１４０で検知されて録音されたクリーニング動作音の実効値である。また、図２は、通紙枚数１０ｋ枚（＝１０，０００枚）毎にクリーニング動作音を１０［ｓ］間取得して録音し、その録音時間（１０［ｓ］）中の１．０［ｓ］から２．０［ｓ］までの間のクリーニング動作音の実効値を時系列で表示したものである。また、クリーニング動作音以外の音は、全てノイズとして指標値の算出の妨げになるため、他の部材を極力動作させたくないので、クリーニング動作音の取得は、１０ｋ枚の通紙毎に各色の感光体（像担持体）を空転させることによって行った。録音条件は、表１の通りである。
【表１】
0006020955.tif 000002
【００１７】
ここで、実効値について説明する。上記音センサ１４０で検知されて上記サンプリング周波数で標本化されたクリーニング動作音の信号をｘｉとすると、そのクリーニング動作音の信号の実効値Ｘｒｍｓは次の≪１式≫で表される。実効値Ｘｒｍｓは信号の２乗値の平均の平方根であることから、ＲＭＳ(root mean square）とも呼ばれる。
【数１】
0006020955.tif 000003
【００１８】
また、録音レベル（ゲイン）の手動設定は、次の（１）〜（３）の一連の操作を出力信号の飽和が解消するまで繰り返すことによって行った。
（１）ゲインを固定して所定時間（１０［ｓ］）録音する。
（２）取得波形を表示させてチェックする。
（３）飽和が発生していることを確認したら、アンプのゲインを下げて録音し直す。
【００１９】
図２において、実験開始時である通紙枚数が０ｋ枚のときのクリーニング動作音の実効値が１０ｋ枚以降よりも大きいのは、感光体１上の滑剤の塗布量や転写残トナーの通過量がまだ少なく、摩擦が大きいことによる。その後、通紙枚数が１０ｋ枚〜２００ｋ枚まではデータが安定しているが、２００ｋ枚以降ではクリーニング動作音の実効値が大きくなってくる。録音レベル（ゲイン）は上記のように手動で設定しているため、クリーニング動作音（実効値）のデータが飽和することはほとんどないが、それでも実効値が大きくなっているという事実は、全ての実験で録音レベル（ゲイン）を固定した場合、更にクリーニング動作音（実効値）の変化が大きくなって飽和することを意味している。このクリーニング動作音（実効値）の録音信号における飽和の原因としては、クリーニング状態変化に伴う音圧上昇の他に、例えば、画像形成装置のフィニッシャやＡＤＦなどの周辺機器からの予期しない外来ノイズなどが考えられる。このクリーニング動作音（実効値）のデータの飽和を回避するためには、録音レベル（ゲイン）の設定を相当小さくする必要がある。一方、後述するが、本願発明で注目する周波数はｋＨｚオーダーの高周波数帯であり低周波数帯に比べて振幅が小さいため、録音レベル（ゲイン）を抑えると高周波成分の振幅は更に小さくなり、クリーニング動作音に対する感度の維持が困難となる。
【００２０】
上記感度の維持のために、ＡＧＣ（Ａｕｔｏ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）と呼ばれる録音レベル（ゲイン）の自動調整手段をアンプに付加することが考えられる。しかし、このＡＧＣは、アンプの出力の時間的な振幅変動が抑えられる反面、アンプに入力される入力信号の振幅が小さい場合ではゲインを大きく、入力信号の振幅が大きい場合はゲインを小さくして、時間に対してゲインが刻々変化する。そのため、クリーニング動作音の検知信号を、ＡＧＣの機能を有するアンプで増幅すると、クリーニング動作音の本来の波形が歪められることになり、クリーニング動作音に対する正しい結果（後述の指標値）が得られなくなる。そこで、本実施形態では、クリーニング動作音の録音に先立って、クリーニング動作音を検知しながらアンプのＡＧＣを機能させ、ＡＧＣで調整されたアンプのゲインを取得し、その録音直前のゲインを設定している。そして、クリーニング動作音の録音はアンプのゲインを調整後の適正なゲインに固定した状態で行うことにより、適正なレベルのクリーニング動作音のデータを取得している。
【００２１】
以下、図３〜図１３を用いて、実験の結果から得られた、本実施形態のカラー画像形成装置における典型的なクリーニング動作音の観測波形とそのスペクトルについて説明する。なお、図３、図５、図８、図１０及び図１２の観測波形における縦軸は、前記表１の条件で取得され、アンプから出力されたクリーニング動作音の信号をＡ−Ｄ変換して得られたデータの振幅値を表し、横軸は、観測開始時点を０［ｓ］とした観測時刻を表す。また、図４、図６、図７、図９、図１１及び図１３に示すスペクトルは、クリーニング動作音の観測期間である録音時間（１０［ｓ］）中の録音データから所定期間のデータを抽出し、その抽出データから求めたクリーニング動作音の周波数と振幅の２乗で表される強度（パワー）との関係を示すパワースペクトル密度である。これらのスペクトルを求めるときに用いたクリーニング動作音の抽出データは、図４、図６、図９、図１１及び図１３のスペクトルの場合が上記録音時間中の１．０［ｓ］から２．０［ｓ］までの抽出データであり、図７のスペクトルの場合が上記録音時間中の８．０［ｓ］から９．０［ｓ］までの抽出データである。
【００２２】
図３はクリーニングブレードの動作が正常状態の場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフであり、図４は、そのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフである。図３及び４により、クリーニングブレードの動作が正常状態の場合はクリーニング動作音の振幅が安定していることがわかる。このようにクリーニング動作音の波形が安定している状態は、実験の結果として得られるクリーニング動作音の時系列データ中では少なく、後述する衝撃音や「鳴き」などの異音の発生頻度が高い。
【００２３】
図５は、クリーニングブレードから「鳴き」と呼ばれる異音が発生した場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフであり、図６は、そのクリーニング動作音の１．０［ｓ］〜２．０［ｓ］におけるスペクトルを示すグラフである。更に図７は、そのクリーニング動作音の８．０［ｓ］〜９．０［ｓ］におけるスペクトルを示すグラフである。この観測波形のパターンは、経時で生じる「鳴き」発生の初期において観測される。図６から、録音時刻が１．０［ｓ］から２．０［ｓ］の間では５．０［ｋＨｚ］のピークが現れているが、この期間では「鳴き」は確認されていない。そして図７に示すように、録音時刻が８．０［ｓ］〜９．０［ｓ］の間では、「鳴き」として認識される５．６［ｋＨｚ］のピークが現れる。但し、実際にクリーニングブレードから「鳴き」が発生しているか否かは、人間の聴感上で判断される。そのため、図５の録音開始時点では「鳴き」が確認されてはいないが、それは単に耳の感度の問題で聞き取れないだけであり、実際には図５の録音開始時点から既に「鳴き」の兆候が含まれていると解釈すべきである。図５から、観測期間の１０［ｓ］の間でクリーニング動作音の振幅がしだいに大きくなり、観測時刻が９．５［ｓ］以降ではクリーニング動作音の振幅が飽和していることがわかる。図５の縦軸は、アンプから出力されたクリーニング動作音の検出信号をＡ−Ｄ変換部６３０のＡ−Ｄ変換によって１／４８０００［ｓ］毎に得られる１６ｂｉｔ（−３２７６８〜＋３２７６７）の数値に変換した振幅を表す。もし、Ａ−Ｄ変換部６３０に過大な入力があったとしても、−３２７６８〜＋３２７６７の範囲を超えた数値には変換できないので、このときの変換結果は−３２７６８または＋３２７６７の何れかになる。これが飽和状態を表し、観測波形はピークがつぶれた形になる。このようなデータは指標値の精度を著しく損なうので、飽和の無い波形データ取得が求められる。よって、図５の観測波形から、録音レベル（アンプのゲイン）の自動調整手段（ＡＧＣの機能）が必要であることがわかる。
【００２４】
図８は、クリーニングブレードから衝撃音が発生した場合のクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフであり、図９は、そのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフである。図８に示す衝撃音を含むクリーニング動作音の観測波形は実験の早い段階から多く観測される。本実施形態のカラー画像形成装置における衝撃音の発生源としては、感光体以外の動作部材（例えば、帯電ローラ、感光体駆動のジョイント部など）の他に、クリーニングブレードがある。すなわち、クリーニングブレード自身が衝撃音を発生する場合がある。クリーニングブレードのエッジのスティックスリップが発生している部分は、画像形成の回数の増加とともに均一に摩滅するのではなく、摩滅初期においては先ず微小な亀裂が発生し、この亀裂によって生じたブロック状の微小片がオルゴールの振動片のような弾性挙動をして、それぞれが個別に振動する。この振動が衝撃音として観測されるのである。
【００２５】
また、上記衝撃音は、その発生初期では感光体（像担持体）の回転周期で発生し、次第に発生頻度が増えることが確認された。これは、一晩程度の画像形成装置の停止中に、クリーニングブレードのエッジ（以下、適宜「ブレードエッジ」という。）と感光体表面との密着の度合が増すことによって、局所的に摩擦が大きい部分が生じることが原因であると考えることができる。動作時には、この摩擦が大きい部分が感光体の回転周期でブレードエッジを通過するので、ブレードエッジに亀裂が発生していれば、その際に、亀裂によって生まれたブレードエッジの微小片は上記の弾性挙動をする。このクリーニングブレードの弾性挙動による音（弾き音）が衝撃音として観測されると考えられる。更に、ブレードエッジの亀裂が増えると、ブレードエッジの微小片は弾性挙動を起こしやすくなり、感光体の周方向における摩擦変動に頻繁に反応する結果、衝撃音の発生頻度が増えるということになる。従って、この衝撃音は発生を回避することができない。図９のスペクトル上に現れる５．８［ｋＨｚ］のピークはこの衝撃音に由来するものである。
【００２６】
図１０は、クリーニングブレードの「鳴き」が発生しているときのクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフであり、図１１は、そのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフである。図１０の観測波形に示すクリーニングブレードの「鳴き」に由来して、図１１に示すように３．７［ｋＨｚ］の鋭いピークが現れているのを確認することができる。
【００２７】
図１２は、クリーニングブレードの「ビビリ」と呼ばれる異音が発生しているときのクリーニング動作音の観測波形の一例を示すグラフであり、図１３は、そのクリーニング動作音のスペクトルを示すグラフである。図１３のスペクトル上に観測される５．６［ｋＨｚ］のピークは「鳴き」の成分であり、「ビビリ」は１６３［Ｈｚ］で表される低周波成分である。この「ビビリ」は感光体の回転周期で増減を繰り返す振動であり、感光体表面の摩擦係数が周方向に変化していることに起因したものである。
【００２８】
なお、図６、図１１及び図１３のスペクトルに示すように、「鳴き」の成分のピーク周波数は必ずしも一定ではなく、およそ４〜６ｋＨｚの範囲で発生することが確認された。この事実から、「鳴き」は、ブレードエッジのスティックスリップ発生部が摩滅する過程で感光体の表面との摩擦により激しく振動する現象であると考えることができる。振動するブレードエッジのスティックスリップ発生部の長さが変化するため、現れるピーク周波数も変化すると考えられる。
【００２９】
以上に述べた異音は、画像上の異常とは必ずしも一致せず、指標値算出に際してノイズとなるので、波形から異音を取り除きたい。そこで、衝撃音などの不規則振動（異音）を低減する手段として用いた自己相関関数について説明する。
【００３０】
図１４は、自己相関関数ｒｘｘ（τ）の説明図である。自己相関関数ｒｘｘ（τ）は、時間ｔに関する不規則変量をｘ（ｔ）とするとき、そのｘ（ｔ）と、ｘ（ｔ）をτ時間だけ時間軸上にシフトした変量ｘ（ｔ＋τ）との積の平均値で定義される。ｘ（ｔ）は、数学的には時間軸上の−∞〜＋∞で与えられる連続値であるため、自己相関関数ｒｘｘ（τ）は、次の≪２式≫の形で表される。
【数２】
0006020955.tif 000004
【００３１】
自己相関関数ｒｘｘ（τ）は、ｘ（ｔ）とｘ（ｔ＋τ）との一致の程度（相関）を表すものであり、ｘ（ｔ）が周期信号ならば、τが周期の整数倍となるところでｘ（ｔ）とｘ（ｔ＋τ）が一致し、相関は最大となる。一方、ｘ（ｔ）がランダムノイズならば、τ＝０で相関は最大に、τ≠０では相関は非常に小さくなる。すなわち、自己相関関数ｒｘｘ（τ）を求めることにより、周期信号にランダムノイズが加算された信号からランダムノイズを低減することができるのである。
【００３２】
上記≪２式≫の自己相関関数ｒｘｘ（τ）をＮ個の標本化データｘ［ｎ］（ｎ＝０，１，・・・，Ｎ−１）に適用すると、自己相関関数ｒｘｘ（ｍ）は次の≪３式≫のように表される。後述の自己相関関数の実際の計算は≪２式≫に基づいて実行される。
【数３】
0006020955.tif 000005
【００３３】
なお、自己相関関数ｒｘｘ（ｍ）の計算結果は、横軸が上記シフト時間τに対応するラグｍ、縦軸が相関の大きさのグラフで表されるが、ｍを時間に読み替え、相関の大きさを振幅（厳密には振幅の２乗）で読み替えることで、周期成分が抽出された（或いはランダムノイズが低減された）波形を表すことになる。
【００３４】
図１５は、図８の衝撃音が発生しているクリーニング動作音の観測波形から１．０［ｓ］〜２．０［ｓ］の部分を拡大したグラフである。図１５から、およそ０．０９［ｓ］〜０．１［ｓ］毎に衝撃音が発生しているようにみえるが、その衝撃波の波形は変動していることがわかる。
【００３５】
図１６は、図８の衝撃音が発生しているクリーニング動作音の観測波形を基に自己相関関数ｒｘｘ（ｍ）を算出し、その算出したデータから図１５と同じ区間のデータを抽出したグラフである。図１６の自己相関関数のグラフでは、図１５で確認された衝撃波の波形や細かいノイズが除かれていることがわかる。なお、図１６では、横軸のラグｍを時間に読み替え、縦軸の相関の大きさを振幅（厳密には振幅の２乗）に読み替えてある。更に、図１５と縦軸を合わせるために、振幅を２５０００倍している。
【００３６】
次に、クリーニング動作音の録音データから故障、動作不良又は異常の発生の判断に用いる指標値を算出する指標値化について説明する。
実験で得られた多くのクリーニング動作音（摺擦音）のスペクトルを調べた結果、共通する周波数のピークが４［ｋＨｚ］及び１１［ｋＨｚ］のそれぞれ近傍にあることがわかった。ここで、「共通する周波数のピーク」とは、クリーニングブレードの固有振動数を意味する。クリーニングブレードの固有振動数は、材料特性や当接条件などによって決まる値であり（後述の図２８参照）、その振動数（周波数）は基本的に変化しない。自励振動を含む外部からの振動入力に対して、クリーニングブレードは固有振動数で共振するが、振動入力の周波数が固有振動数と大きく異なれば共振の振幅は小さく、近ければ共振の振幅は大きくなる。本願ではこの現象を利用して、クリーニングブレードのエッジのスティックスリップの状態を判定する。
しかし、次に示す（１）及び（２）の理由によって、クリーニング動作音の時系列データを互いに比較するためには工夫が必要になる。
（１）クリーニング動作音の録音データから求めた周波数のピークには、クリーニングブレードをそれぞれ含む後述の４色の画像形成ユニット間の個体差や、計算誤差がある。個体差は、例えば、各画像形成ユニットの感光体クリーニング装置の機械的、材料的なばらつきなどの要因によるピークの周波数及び強度の変動を意味する。また、計算誤差は、例えば、観測波形の抽出タイミングやスペクトル計算条件（データ数や窓関数など）などの要因によるピークの周波数及び強度の変動を意味する。これらの要因によってピーク周波数は変動するが、ピーク周波数を捉え損ねると強度が急激に小さくなり、指標値の精度が大きく低下するため、捉え損ねることがないようにする必要がある。
（２）録音レベルや音圧そのものが取得データよって異なるため、スペクトル上の各周波数における強度（周波数成分強度）を直接比較することができない。
【００３７】
そこで、本実施形態において、上記（１）に対しては、所定の通過帯域のバンドパスフィルタ処理をしたクリーニング動作音の波形（以下、クリーニング動作音の波形を「観測波形」という。）について実効値を求めることとし、上記（２）に対しては、観測波形をバンドパスフィルタ処理した複数の通過周波数帯を含むより広い通過帯域のバンドパスフィルタ処理をしたクリーニング動作音の波形（以下、「参照波形」という。）について求めた実効値に対する比（以下、「実効値比」という。）を、故障、動作不良又は異常の発生の判断に用いる指標値として用いることにした。具体的には、次式を用いて実効値比を表すことにした。
実効値比＝（各通過帯域の観測波形の実効値）／（参照波形の実効値）
これにより、指標値の次元（あるいは単位）は無次元化され、通過帯域の成分強度比率として、録音レベルが異なる他の指標値と比較できることになる。
【００３８】
なお、後述の実験結果では、条件比較の上、観測波形に対使用するバンドパスフィルタの通過帯域幅を３００［Ｈｚ］とし、参照波形を求める際の観測波形に対使用するバンドパスフィルタの通過帯域（参照波形の周波数帯）を２〜１３［ｋＨｚ］とした。
【００３９】
図１７及び図１８はそれぞれ、自己相関関数を求める前のクリーニング動作音の元の波形に対して実効値比を計算した結果を示すグラフである。なお、これらの結果に示すクリーニング動作音は、シアン（Ｃ）の感光体に当接するクリーニングブレードについて取得したものである。
【００４０】
図１７は、クリーニング動作音の４［ｋＨｚ］近傍の実効値比を、バンドパスフィルタの中心周波数０．１［ｋＨｚ］刻みで表したグラフである。また、図１８は、クリーニング動作音の１１［ｋＨｚ］近傍の実効値比を、バンドパスフィルタの中心周波数０．１［ｋＨｚ］刻みで表したグラフである。図１７及び図１８では、中心周波数の刻みが通過帯域幅よりも小さいので、通過周波数の重複があり、ピークの現れ方は緩やかになっている。また、図１７及び図１８において、線で結ばれた記号（▲、■、●、◆、＋、×、・・・）が互いに異なるプロットは、通紙枚数１０ｋ枚毎のタイミングが互いに異なる時系列を意味する。また、各プロットの値の計算手順は、以下の（１）〜（７）の通りである。この計算の結果、３００［Ｈｚ］幅の実効値比Ａ／Ｂが１００［Ｈｚ］刻みで得られる。
（１）観測波形に対して１００［Ｈｚ］毎の中心周波数を中心とする、３００［Ｈｚ］幅のバンドパスフィルタ処理
（２）上記（１）で得られた波形から波形抽出（１［ｓ］の間の波形）
（３）上記（２）で得られた波形の実効値の算出（Ａ）
（４）観測波形に対して２〜１３［ｋＨｚ］のバンドパスフィルタ処理
（５）上記（４）で得られた波形から波形抽出（１［ｓ］の間の波形）
（６）上記（５）で得られた波形の実効値の算出（Ｂ）
（７）実効値比Ａ／Ｂの算出
【００４１】
図１７及び図１８から、中心周波数が４．９５［ｋＨｚ］及び１１．０５［ｋＨｚ］の２箇所でピークの変化が大きく現れていることがわかる。実際には、１１．０５［ｋＨｚ］は「鳴き」と関連するピークである。また、図１７中の「×」のプロットに示すように、一つの時系列データで、「鳴き」発生により周波数が異なるピークが現れていることが確認できる。
【００４２】
図１７及び図１８に示すように、上記周波数が互いに異なる二つのデータ（信号）の実効値の比である「実効値比」を用いることにより、録音時のゲインの違いによってそのままでは比較できなかった他の時系列データとの比較ができるようになる。
【００４３】
なお、図１７及び図１８の例では、周波数が互いに異なる二つのデータ（信号）の実効値の比である「実効値比」を用いたが、この実効値比の代わりに、上記周波数が互いに異なる二つのデータ（信号）の強度（例えば振幅の２乗の値）の比を用いてもよい（後述の図１９以降における実効値比に対しても同様である）。
【００４４】
図１９及び図２０は、クリーニング動作音の元の波形から求めた自己相関関数（振幅）に基づいて実効値比を計算した結果を示すグラフである。図１９は、クリーニング動作音の４［ｋＨｚ］近傍の実効値比を、バンドパスフィルタの中心周波数０．１［ｋＨｚ］刻みで表したグラフである。また、図２０は、クリーニング動作音の１１［ｋＨｚ］近傍の実効値比を、バンドパスフィルタの中心周波数０．１［ｋＨｚ］刻みで表したグラフである。図１９及び図２０では、前述の図１７及び図１８に比べて、ピークが明瞭に現れ、時系列変化が拡大されていることが確認できる。また、図２０では、新たに１１．９５［ｋＨｚ］のピークを認めることができる。これら図１７〜図２０の結果から、クリーニング動作音の元波形に比べて自己相関関数の方が、ランダムノイズを低減した結果が得られ、周波数のピークを的確に捉えることができるといえる。そして、これらの結果から、注目すべき観測波形の周波数帯の中心周波数を４．９５［ｋＨｚ］と１１．９５［ｋＨｚ］の二つとした。また、観測波形に対するバンドパスフィルタの通過帯域幅は、前述のとおり３００［Ｈｚ］である。
【００４５】
図２１は、４色（Ｋ，Ｍ，Ｃ，Ｙ）それぞれのクリーニングブレードについて検知されたクリーニング動作音の自己相関関数から得た二つの周波数帯（中心周波数：４．９５［ｋＨｚ］、１１．９５［ｋＨｚ］）それぞれの実効値比１，２を２次元プロットしたグラフである。図２１の横軸の実効値比１及び縦軸の実効値比２はそれぞれ、次式を用いて計算した。
実効値比１＝（４．９５［ｋＨｚ］帯の観測波形の実効値）／（参照波形の実効値）
実効値比２＝（１１．９５［ｋＨｚ］帯の観測波形の実効値）／（参照波形の実効値）
また、図２１中の×印は、出力された画像から故障状態（クリーニング不良）が発生していると判断されたときのデータである。
【００４６】
図２１において、全体の傾向としては、左上から右下へ変化する分布を示しているが、特にＫ（ブラック）のデータでは原点付近にプロットが発生しているケースが多く（破線で囲ってある）、判別境界は不明瞭である。これは次の理由による。実効値比１，２の２次元プロットで故障状態を判別することの前提は、対象としている周波数帯（本例の場合は、実効値比１，２の計算式の分母である２〜１３［ｋＨｚ］）の中で注目する周波数ピークの寄与が支配的であることである。しかし、実際には前述の図６〜図１３に示すような「鳴き」、「ビビリ」、衝撃音などの異音が頻発し、そのスペクトルに見られるように、注目する観測波形の周波数ピーク以外のピークが強く表れている。自己相関関数を求めることによって衝撃音は低減されるが、「鳴き」や「ビビリ」はそれ自体が周期波形であるから自己相関関数によっても除去されず、鋭いピークとなって現れる。そのような場合、注目する観測波形の周波数ピークの寄与は小さくなり、２次元プロット上で原点付近にプロットが発生するのである。従って、「鳴き」や「ビビリ」があるようなクリーニング動作音に対しては、２次元プロットによる状態判別は不十分であるといえる。
【００４７】
そこで、本実施形態では、故障、動作不良又は異常の発生の判断に用いる指標値を次のように見直した。すなわち、後述の図２９〜３１で説明するスペクトル上のピーク発生メカニズムから、上記参照波形の実効値（２〜１３［ｋＨｚ］のフィルタ波形の実効値）を介することなく、次式に示すように、二つの周波数帯の観測波形の実効値どうしの直接の比（実効値３）を、指標値として算出した。
実効値比３＝（中心周波数４．９５［ｋＨｚ］の実効値）／（中心周波数１１．９５［ｋＨｚ］の実効値）
【００４８】
図２２は、通紙枚数を横軸として実効値比３を時系列でプロットしたグラフである。図２２から、通紙枚数が約３５０ｋ枚までは指標値（実効値比３）が安定に推移し、図中の「×」で示す故障発生に向かって指標値（実効値比３）が増大していることがわかり、実効値比３が指標値としての有効性を認めることができる。但し、後述の図２９〜３１で説明するように、指標値は必ずしもクリーニング不良の発生を意味しているわけではなく、二つの周波数帯の観測波形におけるピーク強度（実効値）の比の変化はクリーニング状態の変化（劣化）を表していると解釈することができる。
【００４９】
図２３は、実効値比３を正規化した指標値αを時系列でプロットしたグラフである。実効値比３は、クリーニングブレードをそれぞれ含む後述の４色の画像形成ユニット間の個体差があるため、図２２の実効値比３の結果を正規化により尺度の統一を行ったものである。一般に統計学上の正規化は、取得した全データに対して行われるが、図２３の例における正規化は、通紙枚数が１０ｋ枚から１００ｋ枚までの運用初期の正常データを使って正規化に使用する平均νと標準偏差σとを求め、その後は、この平均νと標準偏差σとを使って取得データを次の≪４式≫の変換式に基づいて変換することによって行った。≪４式≫中の「ｘ」は変換前のデータであり、「ｕ」が変換後のデータである。変換後のデータｕが、図２３中の指標値αである。
【数４】
0006020955.tif 000006
【００５０】
図２３から、予め所定の閾値（図示の例では「１０」）を設定しておくことにより、故障の発生前に（図示の例では、「×」で示す故障発生の少なくとも１０ｋ枚前に）、その故障発生を予測できることがわかる。図２２に示す正規化前の実効値比３時系列プロットと、図２３に示す正規化後の実効値比の時系列プロットとの比較から、特に通紙枚数が約３５０ｋ枚までの実効値比は、正規化前の方が個体（画像形成ユニット）によって実効値比の値そのものと時系列上の変動に違いが大きく現れていることがわかる。この実効値比の値そのもの及び時系列上の変動の違いが４色の画像形成ユニット間の個体差である。ここで、複数の個体（画像形成ユニット）について求めた指標値αに対して検出結果共通の閾値を設定しようとすると、個体によっては閾値に対する余裕度が不足して閾値を超えやすくなる。これは誤検知につながり故障予測の精度を低下させる原因となるので、図２３の例では、正規化を行い閾値に対する余裕度を揃えている。
【００５１】
次に、以上の実験結果とその解析結果に基づいて、本実施形態のカラー画像形成装置に組み込み可能な故障予測システムの構成及びその運用方法について説明する。
図２４は、本実施形態のカラー画像形成装置に組み込み可能な故障予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。図２４の故障予測システムは、センサ６００と入力切換部６１０と振幅調整部６２０とＡ−Ｄ変換部６３０とデータ処理部６４０と結果処理部６５０とを備える。
【００５２】
センサ６００は、クリーニング動作音を電気信号に変換するマイク（例えば、ＭＥＭＳマイク）であり、図１における音センサ１４０に対応する。本実施形態のカラー画像形成装置のように観測対象が複数ある場合は、その複数の観測対象に対応する数のマイクが配設される。このセンサ６００は、クリーニングブレードが発する動作音を検知する音検知手段として機能する。
【００５３】
入力切換部６１０は、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色用のクリーニングブレード１１０それぞれに対応する複数のセンサ６００が配設されている場合に、観測対象とするクリーニング動作音に対応して前記複数のセンサ６００から順次一つのセンサを選択するように切り換える。入力切換部６１０は、センサ６００のセレクタとして機能し、例えば電磁式や半導体式のリレーを用いて構成することができる。
【００５４】
振幅調整部６２０は、微弱なセンサ信号を適切な大きさの振幅に増幅するアンプを有する。
Ａ−Ｄ変換部６３０は、増幅されたアナログ状態のセンサ信号をデジタル信号に変換する。
振幅調整部６２０のアンプは、音検知手段としてのセンサ６００で検知されたクリーニング動作音の検知信号が入力され検知信号を増幅して出力する増幅率可変の増幅手段として機能する。
また、振幅調整部６２０及びＡ−Ｄ変換部６３０は、音検知手段としてのセンサ６００の検知信号が入力されているアンプの出力が所定の目標出力になるようにアンプの増幅率を調整した後、その調整後の増幅率に固定されたアンプから出力される信号からクリーニング動作音のデータを取得する動作音データ取得手段として機能する。
【００５５】
データ処理部６４０は、Ａ−Ｄ変換部６３０から出力されたデジタル信号から指標値を算出する。
結果処理部６５０は、データ処理部６４０で算出した指標値と予め設定した閾値との比較結果により、クリーニング状態を判定し、結果に対応した動作を行う。
データ処理部６４０及び結果処理部６５０は、動作音データ取得手段としての振幅調整部６２０及びＡ−Ｄ変換部６３０で取得された動作音のデータに基づいて、クリーニング動作音を発するクリーニングブレードの状態を判断する判断手段として機能する。
【００５６】
図２５は、振幅調整部６２０のより詳細な構成例を示すブロック図である。振幅調整部６２０は、増幅率（ゲイン）可変のアンプ６２１と検出器６２２と切換手段６２３と基準電圧発生器６２４と比較器６２５とを備える。図中の切換手段６２３を除く構成は、ＡＧＣ（Ａｕｔｏ  Ｇａｉｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）と呼ばれる。
【００５７】
図２５において、「入力」は、前記センサ６００から入力されるクリーニング動作音の検知信号であるセンサ信号を意味する。また、「出力」は、増幅されたセンサ信号を意味する。
【００５８】
アンプ６２１は、センサ信号の増幅器であり、制御信号（制御電圧）によってゲイン（増幅率）が制御される。
検出器６２２は、像担持体（感光体１）１回転分のアンプ出力の実効値あるいはピーク値（またはボトム値）を検出して基準電圧と比較する信号を出力する。ピーク値（またはボトム値）を検出する場合、検出器６２２はピーク（ボトム）ホールド回路と呼ばれる。実効値あるいはピーク値（またはボトム値）の検出は像担持体１回転分の時間に対して実行され、その区間の実効値あるいは最大値（または最小値）が出力される。そして、後述する切換手段６２３によってアンプ６２１のゲイン固定状態となった後、検出器６２２が保持する実効値あるいは最大値（または最小値）はリセットされる。以上のように、検出器６２２は、像担持体（感光体１）１回転分のアンプ出力に対して複数種類の値（実効値、ピーク値又はボトム値）を検出することができ、更に、その検出値を、アンプ６２１のゲインが固定されるまで保持することができる。
【００５９】
切換手段６２３は、ゲイン可変状態とゲイン固定状態とを切り換えるスイッチである。
基準電圧発生器６２４は、出力の目標値を与える基準電圧を発生する。この基準電圧発生器６２４から出力される基準電圧（出力の目標値）は変更することができる。
【００６０】
比較器６２５は、オペアンプなどによって構成されるアナログ回路であり、二つの入力の差に比例した電圧（制御電圧）を出力する。もし、検出器６２２からの入力電圧が基準電圧よりも大きければアンプ６２１のゲインを小さくするように、検出器６２２からの入力電圧が基準電圧よりも小さければアンプ６２１のゲインを大きくするように、比較器６２５から制御電圧が出力される。その結果、アンプ６２１の出力は基準電圧と同じになるように制御される。
【００６１】
以上の構成の振幅調整部６２０において、切換手段６２３がＳ１側に切り換られたゲイン可変状態（図２５の状態）では、アンプ６２１の出力に基づく制御信号（制御電圧）がフィードバックされてアンプ６２１のゲインが自動調整される。一方、切換手段６２３がＳ２側に切り換られたゲイン固定状態では、比較器６２５の２つの入力が同一となるため、比較器６２５の出力が「０」になり、アンプ６２１のゲインが、その切換直前のゲインに固定される。
【００６２】
図２６は、本実施形態のカラー画像形成装置に組み込まれた上記構成の故障予測システムにおけるクリーニング動作音を取得する処理工程の一例を示すフローチャートである。なお、図２６の処理フローは、後述の図２７におけるフローチャートのステップ２０２でｎ≧Ｎと判断した場合（Ｓ２０２で「Ｙ」の場合）における動作音データ取得（Ｓ２０３）として実行されるものである。
【００６３】
図２６において、「像担持体回転」（Ｓ１０１）は、動作音取得モードとして単一の像担持体（感光体１）を空転させるステップである。像担持体（感光体１）を空転させているのは、現像装置などの他ユニットの動作音をできるだけ混入させないようにするためである。
【００６４】
「ゲイン調整（ＡＧＣ  ＯＮ）」（Ｓ１０２）は、ＡＧＣを有効としてクリーニング動作音を振幅調整部６２０に入力し、アンプ６２１のゲインを設定するステップである。
「ＡＧＣ  ＯＦＦ（ゲイン固定）」（Ｓ１０３）は、ＡＧＣを無効として直前のゲイン状態に固定するステップである。これにより、その時点のクリーニング動作音の音圧に最適なゲインが設定される。
このようにＡＧＣを所定時間ＯＮにしてアンプ６２１のゲインを調整した後、ＡＧＣをＯＦＦにして（無効にして）調整後のゲインに固定することにより、波形の飽和及び歪みのないクリーニング動作音の元の音圧に対応した波形をアンプから出力することができる。
【００６５】
なお、上記「ゲイン調整（ＡＧＣ  ＯＮ）」（Ｓ１０２）から「ＡＧＣ  ＯＦＦ（ゲイン固定）」（Ｓ１０３）までの時間（ＡＧＣをＯＮにする時間）は、例えば「像担持体（感光体）が１回転する時間」＋「ＡＧＣの応答時間」である。前述の図１２の波形例から、実効値あるいはピーク値（またはボトム値）が確定するのに像担持体（感光体１）が１回転する時間が必要であり、最悪の場合、最後になってようやく実効値あるいはピーク値（またはボトム値）が確定するということがあり得る。アンプのＡＧＣの応答はμｓオーダーと高速なので、像担持体（感光体１）の１回転分の時間（例えば、φ１００の像担持体（感光体１）が線速度３１４［ｍｍ／ｓ］で動作しているときは１［ｓ］になる）に比べると上記「ＡＧＣの応答時間」は小さい。
「動作音取得」（Ｓ１０４）は、クリーニング動作音を取得するステップである。
「像担持体停止」（Ｓ１０５）は、クリーニング動作音の取得を終え、像担持体（感光体１）の回転を一旦停止するステップである。
「Ａ−Ｄ変換」（Ｓ１０６）は、取得したクリーニング動作音のアナログ信号を所定の条件（サンプリング周波数，量子化ビット数）でデジタル信号に変換するステップである。通常は、動作音取得と同時に実行される。
「飽和データ数ｎ１算出」（Ｓ１０７）は、Ａ−Ｄ変換後のデータから指標化に使用される区間のデータに含まれる飽和データの数ｎ１を求めるステップである。データの量子化ビット数が１６ビットであれば、−３２７６８〜＋３２７６７の範囲の値をとるので、−３２７６８と＋３２７６７のデータを計数することを意味する。この飽和データの数ｎ１を求めることにより、クリーニング状態変化に伴う音圧上昇（「鳴き」や「ビビリ」の発生）や、画像形成装置のフィニッシャやＡＤＦなどの周辺機器からの予期しない外来ノイズなどによる波形の飽和を検出することができる。
「ｎ１＜Ｎ１？」（Ｓ１０８）は、取得したデータ（Ａ−Ｄ変換部６３０から出力されるデータ）に含まれる飽和データ数ｎ１が所定の値（Ｎ１）よりも小さいか否かを判定するステップである。このステップで飽和データ数ｎ１が所定の値（Ｎ１）以上（「Ｎ」）ならば、クリーニング動作音の音圧変化が大きく「鳴き」や「ビビリ」が発生している、又は上記予期しない外来ノイズが発生している、と判断され、次のＳ１０９へ進む。
「ｎ２＝ｎ２＋１」（Ｓ１０９）は、クリーニング動作音の取得回数ｎ２のカウンタを更新（１を加算）するステップである。なお、このＳ１０９のステップの更新は必須ではない。
「ｎ２＞Ｎ２？」（Ｓ１１０）は、クリーニング動作音の取得回数ｎ２が予め設定した回数（Ｎ２）を超えたのか判定するステップである。このステップは、アンプのゲインの設定からやり直すリトライを実行するためのものである。例えば、前述の図５のように振幅が増大途上である場合、最初のクリーニング動作音の取得では飽和した波形が得られることがあるが、振幅はひたすら増大を続けるわけではないので、アンプのゲインを設定し直せば飽和の無い波形が得られると考えることができる。そこで、アンプのゲインの設定からやり直すリトライを、回数の制限を設けた上で実行している。動作音取得を繰り返すとクリーニング状態そのものが変化してしまうおそれがあるため、上限（Ｎ２）を設定するものである。なお、このＳ１１０のステップは必須ではない。
【００６６】
「回避動作実行」（Ｓ１１１）は、クリーニング動作音の音圧変化が大きく（「鳴き」や「ビビリ」が発生した状態）、適正な振幅の動作音が取得できない場合に、大きな摩擦状態を回避するための動作を行うステップである。この回避動作の具体例としては、例えば、次の（１）及び（２）が挙げられる。
（１）ブラシローラ１３０の回転数増による滑剤塗布
（２）画像形成動作による像担持体（感光体１）への転写残トナーの供給
上記（１）の回避動作では、トナー消費が無く、クリーニングブレード直前からの滑剤供給であるためクリーニングブレードに対する負荷が小さい。また、上記（２）の回避動作では、追加機構が不要であり、容易に実現できる。
また、画像形成装置のフィニッシャやＡＤＦなどの周辺機器からの予期しない外来ノイズが発生していると判断した場合は、上記回避動作として、その周辺機器の動作を止める動作を実行する。
なお、上記「回避動作実行」（Ｓ１１１）の後、クリーニング動作音の取得回数ｎ２のカウンタがリセットされる。
【００６７】
「連続飽和データ数ｎ３算出」（Ｓ１１２）は、上記ステップ１０８で飽和データ数ｎ１が所定の値（Ｎ１）よりも小さいと判断された場合（「Ｙ」）に実行され、Ａ−Ｄ変換後のデータから指標化に使用される区間のデータから連続して飽和状態にあるデータ数ｎ３を算出するステップである。データの量子化ビット数が１６ビットであれば、−３２７６８〜＋３２７６７の範囲の値をとるので、−３２７６８と＋３２７６７を連続で発生する時間を算出することを意味する。これによって衝撃音の発生を検出する。
「ｎ３＜Ｎ３？」（Ｓ１１３）は、取得したデータに含まれる連続飽和データ数ｎ３が所定の値（Ｎ３）よりも小さいか否かを判定するステップである。このステップで連続飽和データ数ｎ３が所定の値（Ｎ３）以上（「Ｎ」）ならば、衝撃音の飽和が大きいと判断され、次のステップ１１４に進む。
【００６８】
なお、上記Ｓ１１３及びＳ１１４は、異音を層別するためのステップである。特に検出器（センサ６００）の出力が実効値である場合、その実効値は衝撃音のような急激な振幅変化に対して変化しにくいので、同じ実効値でゲインを設定した場合、衝撃音の発生部で飽和が集中的に発生しやすくなる。これが連続飽和データの発生を意味する。「鳴き」発生波形に比べて飽和が局所に集中する点で、衝撃音の方が指標値に与える影響が大きいため、ｎ３，Ｎ３という異なる尺度と閾値で層別している。飽和データの発生しやすさは異なるが、検出器（センサ６００）の出力がピーク値（またはボトム値）である場合でも同様である。上記「鳴き」や「ビビリ」はブレードエッジと像担持体（感光体１）との摩擦状態を変えてやれば回避できるが、衝撃音はブレードエッジの摩滅過程を表しているため回避することができない。このため、異音の層別後の対処方法が、上記飽和データ数ｎ１の場合とは異なる。
また、図２６の例では飽和データ数ｎ１の算出及び判定の次に連続飽和データ数ｎ３の算出及び判定を行っているが、この順序は決まったものではなく、連続飽和データ数ｎ３の算出及び判定の後に、飽和データ数ｎ１の算出及び判定を行ってもよい。
【００６９】
「ｎ４＝ｎ４＋１」（Ｓ１１４）は、クリーニング動作音の取得回数ｎ４のカウンタを更新（１を加算）するステップである。なお、このＳ１１４のステップは必須ではない。
「ｎ４＞Ｎ４？」（Ｓ１１５）は、クリーニング動作音の取得回数ｎ４が予め設定した回数（Ｎ４）を超えたのか判定するステップである。このステップは、アンプのゲインの設定からやり直すリトライを実行するためのものである。前述の図８に示す衝撃音発生のケースにおいても、衝撃音の発生初期では波形のピークが変化するため、リトライを実行する意味がある。クリーニング動作音の取得を繰り返すとクリーニング状態そのものが変化してしまうおそれがあるため、上限（Ｎ４）が設定されている。なお、このＳ１１５のステップは必須ではない。
【００７０】
「目標出力変更」（Ｓ１１６）は、衝撃音による飽和が大きいと判断された場合（ステップ１１３で「Ｎ」且つステップ１１５で「Ｙ」の場合）に、アンプ６２１の目標出力を小さくすることによって（ゲインも小さくなる）衝撃音の飽和を回避するステップである。これは、図２５の基準電圧を変更することによって実行される。図８に示すように衝撃音は瞬間的に大きな振幅を発するが、アンプ６２１のゲイン調整が実効値に基づいて行われる場合、ゲイン調整に対する衝撃音の寄与は小さく、衝撃音発生部分が完全に飽和してしまうことがある。クリーニング動作音の波形の飽和が大きい状態は、その後の処理（自己相関関数算出やフィルタ処理）の計算精度を著しく損なうため、アンプ６２１のゲインを小さくすることによってデータ取得を確実にするのである。飽和データの発生しやすさは違うが、アンプのゲイン調整がピーク値（またはボトム値）に基づいて行われる場合でも同様である。
【００７１】
本実施形態のカラー画像形成装置のようにクリーニングブレードを有する画像形成ユニットを複数組備えクリーニング動作音を観測する観測対象が複数ある場合は、以上のステップ（Ｓ１０１〜Ｓ１１６）を観測対象毎に順次実行する。
【００７２】
図２７は、本実施形態のカラー画像形成装置に組み込まれた上記構成の故障予測システムにおけるクリーニング状態を表す指標値の算出処理の一例を示すフローチャートである。なお、図２７の処理フローは、例えば、カラー画像形成装置が新品の場合は稼働開始をトリガーとして実行され、稼働開始後（稼働中）の場合は、部品（クリーニング動作音を検出する場合は、クリーニングブレード）の交換をトリガーとして実行される。
【００７３】
図２７において、「画像形成回数ｎ計数」（Ｓ２０１）は、画像形成回数ｎを計数するステップである。このステップでは、例えば画像形成回数ｎのカウンタを更新（１を加算）する処理が実行される。また、個このステップは、クリーニング動作音の取得待ちの状態を意味する。なお、クリーニング動作音の取得待ちの状態は画像形成回数に限らず、感光体表面の走行長（感光体の回転数×周長）や時間（時刻）に基づく場合もある。
「ｎ≧Ｎ？」（Ｓ２０２）は、画像形成回数ｎと所定の画像形成回数間隔Ｎとを比較して、クリーニング動作音のデータ取得タイミングに達したかどうかを判定するステップである。ここで、画像形成回数ｎが所定の画像形成回数間隔Ｎ以上の場合（ステップ２０２で「Ｙ」の場合）は、次の「動作音データ取得」に進む。
「動作音データ取得」（Ｓ２０３）は、図２６で示されるクリーニング動作音のデータ取得処理を実行するステップである。このステップでは、図２６における回避動作実行や目標出力変更等が行われた後のクリーニング動作音のデータが最終的に取得され、例えば前述の図３、５、８、１０、１２に対応するデータが取得される。
「自己相関関数算出」（Ｓ２０４）は、取得したクリーニング動作音のデータから自己相関関数を算出するステップである。このステップでは、例えば前述の図１６に対応するデータが取得される。
【００７４】
「波形抽出」（Ｓ２０５）は、得られた自己相関関数から必要な区間の波形を抽出するステップである。このステップでは、例えば、図１７〜図２２のデータ解析の場合と同様に、取得した１０［ｓ］間のクリーニング動作音の自己相関関数の波形データから、１．０［ｓ］から２．０［ｓ］までの波形データが抽出される。
一般に波形抽出は、起動停止に伴う動作不安定部分を避けるため、取得した波形データの最初と最後を利用しない。また、抽出時間もデータ取得システムがもつリソースによって制限されることになるので、必要な抽出区間は条件によって変わり得る。
また、一般に自己相関関数を算出する際に、前述の≪３式≫に基づいて直接算出する方法と、クリーニング動作音の波形のパワースペクトルを逆フーリエ変換する方法（Ｗｉｅｎｅｒ−Ｋｈｉｎｃｈｉｎｅの定理）の二つがある。後者の方法は、クリーニング動作音の波形データからパワースペクトルを計算し、そのパワースペクトルを逆フーリエ変換して自己相関関数を求める方法である。これらの二つの計算結果には若干の相違があり、前者の場合は有効なデータが得られるラグの範囲に制限があるため、データの時間長はある程度の大きさを必要とする。そして、計算結果から必要な区間の波形データを抽出するのである。
【００７５】
「フィルタ処理」（Ｓ２０６）は、所定の通過帯域幅をもつバンドパスフィルタにより、抽出した波形データから４［ｋＨｚ］近傍と１１［ｋＨｚ］近傍のピーク周波数を含む波形を算出するステップである。
「実効値算出」（Ｓ２０７）は、抽出した二つの波形から実効値を算出するステップである。
「指標値α算出」（Ｓ２０８）は、二つの実効値の比を求めるステップである。
【００７６】
「α＞Ｓ？」（Ｓ２０９）は、算出した指標値を予め設定した閾値Ｓを比較するステップである。ここでは、状態変化に伴って指標値αが増大する場合を表しているが、指標値によっては減少する場合もあり、その場合は不等号の向きは逆となる。上記状態変化としては、例えば次のような二つが考えられる。一つは、本実施形態で予測するクリーニング不良状態であり、後述の図３１で表される状態である。もう一つは、ブレードエッジの摩滅状態で、後述の図３０で表される状態である。両者は共に指標値αを変化させるが、図３０と図３１との比較からブレードエッジの摩滅の程度が決定的に異なる。従って、両者は、画像形成回数（または通紙枚数）によって判別が可能である。
このステップ２０９での比較の結果、正常判定された場合は、次の動作音取得待ちに移行する。
【００７７】
「部品交換要求動作」（Ｓ２１０）は、判定結果により異常と判断された場合に、その異常と判断されたユニット（または部品）の交換を促す動作を実行するステップである。操作パネル上の表示や通信回線を経由した保守要員への報知などがある。
【００７８】
図２８は、クリーニングブレードの固有振動数を概算するときに用いたブレード支持モデルの斜視図である。前述のクリーニング動作音の注目した観測波形周波数成分のピークがクリーニングブレード１１０の固有振動であることを確認するため、クリーニングブレード１１０の固有振動数を概算した。図２８において、クリーニングブレード１１０（幅：ｗ、長さ：Ｌ、厚さ：ｔ）を、当接力Ｆが働く静的な釣り合い状態で支持した場合の固有振動数を求める。
【００７９】
一般的な振動工学の文献によれば、固有値をλとし、次数をｍとした場合、クリーニングブレード１１０の固有振動数ｆｍは、次の≪５式≫で与えられる。
【数５】
0006020955.tif 000007
【００８０】
ここで、上記≪５式≫中の断面二次モーメントＩは、次の≪６式≫で与えられる。
【数６】
0006020955.tif 000008
【００８１】
更に、固有値λは、次の≪７式≫で示される固有値決定式を解くことで得られる。
【数７】
0006020955.tif 000009
【００８２】
但し、ここで、上記≪７式≫中の「μ」は、次の≪８式≫で与えられる。
【数８】
0006020955.tif 000010
【００８３】
なお、上記≪５式≫〜≪８式≫中の各記号の意味は表２の通りである。
【表２】
0006020955.tif 000011
【００８４】
これらの式に実際の設計値を入力して数値計算を行った結果、３次の固有振動が４．９５［ｋＨｚ］に、４次の固有振動が１１．９５［ｋＨｚ］にそれぞれ近く、注目する観測波形の周波数のピークがクリーニングブレード１１０の固有振動であることを確認できた。
【００８５】
図２９〜図３１は、注目する観測波形の周波数のピークが発生するメカニズムを説明するモデル図である。図２９は、クリーニングブレード１１０が正常に動作している状態のモデル図である。図３０は、クリーニングブレード１１０が劣化している状態のモデル図である。図３１は、クリーニングブレード１１０のクリーニング不良が発生している状態のモデル図である。
【００８６】
図２９の新品（或いは正常）状態では、線速Ｖｐで移動している感光体１の表面に当接しているクリーニングブレード１１０のエッジ（以下「ブレードエッジ」という。）１１０ａで摩擦により微小変形する部分の変形能が大きく、変形はこの微小部分に集中する。その結果、ブレードエッジ１１０ａの微小部分がめくれてスティックスリップを起こすことによって、入力トナーＴ（＝転写残トナー）を有効に除去できる。そして、ブレードエッジ１１０ａの変形領域が小さく、高い振動数の振動を発する。このとき、スティックスリップによる振動はこの微小部分が担うため、梁の振動のモデルを当てはめると、梁の長さが（相対的に）短い状態を表していると考えることができる。
【００８７】
図３０の劣化状態では、ブレードエッジ１１０ａにおける変形能の大きい微小部分が摩滅して失われ、変形能が低下する。つまりこの状態では、変形が微小部分に集中できないのでスティックスリップによる振動はブレードエッジのより大きな領域で発生することになる。従って、梁の振動のモデルを当てはめると、梁の長さが（相対的に）長い状態を表し、低い振動数の振動を発する。
【００８８】
図３１のクリーニング不良が起こった状態では、すり抜けたトナーＴ’がブレードエッジ１１０ａと像担持体（感光体１）との間に介在し、そのトナーＴ’によってブレードエッジ１１０ａが滑り、スティックスリップを阻害する。この結果、ブレードエッジ１１０ａにおける変形能が大きい状態であっても、高い振動数の振動は抑制される。その結果、劣化や故障（クリーニング不良）に伴って、クリーニングブレード１１０の共振モードが４次から３次に変化し、ピーク強度の変化となって現れるのである。
【００８９】
図３２は、感光体表面にクリーニングブレードが当接している当接部近傍における空間に発生する気流の説明図である。なお、図１と同様な部分については、同じ符号を付し、説明を省略する。
図３２において、クリーニングブレード１１０に感光体表面移動方向の下流側から隣接するクリーニングブレード直後の空間（以下「ブレード直後空間」という。）Ｃでは、クリーニングブレード１１０によって感光体１の表面上の粘性気流が剥ぎ取られているため負圧状態となり、クリーニングブレード１１０の図中上部からブレード直後領域に向かう気流Ｄが発生する。この気流Ｄは、センサ基板１６０の脇（図中の奥側及び手前側）から回り込むように発生し、その後、感光体表面上の粘性気流Ｅとなって感光体１に連れ回る。その結果として、ブレード直後空間ＣではＶ字状の気流が発生する。このとき、センサ基板１６０はブレード直後空間Ｃに向かう気流を遮る位置にあることになり、周辺からの回り込み気流と感光体表面の粘性気流とによって、音センサ（マイク）１４０の近傍に渦Ｓを形成する。この渦Ｓにより、音センサ１４０に浮遊トナーが付着しやすくなる。音センサ１４０は空気の横波である音を捉えるために開口を有し、音センサ１４０内への空気の流通があり得る。音センサ１４０の振動膜（ダイヤフラム）へトナーが付着した場合、音センサ１４０の周波数特性を変化させ（特に高周波感度の低下）検出感度を損なうため、避けなければならない現象である。
【００９０】
前述の図１の構成ではメッシュを貼付したガスケットを音センサ１４０に貼付したが、気流を制御することで、更にトナー付着に対する余裕度を向上させることができる。
【００９１】
図３３は、クリーニングブレード周辺の気流を制御して音センサへのトナー付着を回避することができるように構成したクリーニングブレード近傍の他の構成例を示す概略構成図である。なお、図１及び図３２と同様な部分については、同じ符号を付し、説明を省略する。
図３３の構成では、ブレード直後空間Ｃで感光体１の表面に対向するように遮蔽部材（ガイド板）１７０が配設されている。より詳しくは、遮蔽部材１７０は、図示しないステー状の部材で、像担持体（感光体１）を支持する構造体に固定されている。この遮蔽部材１７０により、感光体表面上の粘性気流が音センサ（マイク）１４０から分離され、音センサ１４０の下部空間Ｆはブレード直後空間Ｃの負圧領域に向かう気流Ｄが支配的となるので、音センサ１４０に浮遊トナーが付着しにくくなる。
【００９２】
更に、図３３の構成では、音センサ（マイク）１４０を遮蔽部材１７０上に配設することにより、支持部材１２０の振動の影響を受けにくくすることができる。支持部材１２０は、装置内の構造体に揺動可能に支持され、且つ、図示しない加圧手段によって加圧されている構造であり、堅牢な支持構造とはいえないため、振動する。このように振動する支持部材１２０から離して設けれた遮蔽部材１７０上に音センサ（マイク）１４０を配設することにより、支持部材１２０の振動の影響を受けにくくすることができる。また、音センサ（マイク）１４０を遮蔽部材１７０上に配設することにより、支持部材１２０上のセンサ基板１６０や配線が無くなるので、クリーニングブレード１１０の交換が容易になる。
【００９３】
また、図３３の構成では、支持部材１２０と遮蔽部材１７０との間にフィルタ部材１８０を配設している。このフィルタ部材１８０により、音センサ１４０の下部空間Ｆやブレード直後空間Ｃ（負圧領域）に清浄な空気を供給し、音センサ１４０周辺の浮遊トナーそのものを減らすことができる。
【００９４】
図３４は、音センサ１４０の一構成例を示す内部構造の説明図である。図３４の音センサ１４０は、前述の実験で使用したマイクであり、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical Systems）技術によって製造されたＭＥＭＳマイクの例である。前述の実験で使用したＭＥＭＳマイクは、Ｋｎｏｗｌｅｓ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ社製のＳＰＭ０４０８ＨＥ５であり、その大きさは４．７２［ｍｍ］×３．７６［ｍｍ］×１．２５［ｍｍ］（Ｗ×Ｄ×Ｈ）である。図３４において、ＭＥＭＳ技術で作製されたダイヤフラム及びバックプレートを有するエレクトレットコンデンサマイクの本体（マイク本体）１４１と、駆動回路素子（ＣＭＯＳ）１４２とがプリント基板１４３上に固定されている。駆動回路素子１４２とマイク本体１４１及びプリント基板１４３との間はワイヤボンド１４４で配線され、駆動回路素子１４２は封止材１４５でモールドされている。これらのマイク本体１４１及び駆動回路素子１４２がケース１４６に収められ、エレクトレットコンデンサマイクを構成している。集音のための音孔１４６ｂは、ケース１４６を構成する前カバープレート１４６ａのダイヤフラム１４１から離れた位置に設けられている。音孔１４６ｂの大きさ（直径）は例えばφ０．８４［ｍｍ］である。
【００９５】
図３５及び図３６はそれぞれ、同一のクリーニング動作音に対する音センサ１４０に装着したガスケットの影響を示すグラフである。ここでは、（１）ガスケット無し、（２）ガスケット有り（不織布付き）及び（３）ガスケット有り（＃３５０メッシュ付き）の３つの場合について、クリーニング動作音を測定し、クリーニング動作音の強度と周波数との関係を示すパワースペクトル密度を求めた。上記（３）の＃３５０メッシュは開口が３７［μｍ］のナイロン製メッシュである。
【００９６】
図３５は、上記（１）ガスケット無しの場合と（２）ガスケット有り（不織布付き）の場合についてパワースペクトル密度を比較した結果を示すグラフである。図３５において、（１）ガスケット無しの場合には１４．５［ｋＨｚ］近傍にマイク固有のピークが現れている。このマイク固有のピークは、音センサ（ＭＥＭＳマイク）のケース１４６の音響抵抗によるものである。また、（２）ガスケット有り（不織布付き）の場合は、（１）ガスケット無しの場合に比べ、８［ｋＨｚ］以上で大きく減衰している。クリーニング動作音の注目している観測波形の周波数の高周波側（約１１［ｋＨｚ］）では感度が小さく（約１／１００）、有効なデータを得ることが難しい。
【００９７】
図３６は、上記（１）ガスケット無しの場合と（３）ガスケット有り（＃３５０メッシュ付き）の場合についてパワースペクトル密度を比較した結果を示すグラフである。図３６において、（３）ガスケット有り（＃３５０メッシュ付き）の場合では、（１）ガスケット無しの場合に比べ、１３［ｋＨｚ］〜２０［ｋＨｚ］で減衰している。しかしながら、少なくとも１２［ｋＨｚ］までは感度が維持されており、有効なデータ取得が可能である。
【００９８】
なお、前述の各通紙実験では、上記（３）ガスケット有り（＃３５０メッシュ付き）の音センサ（マイク）１４０を実装した。この＃３５０メッシュの開口は３７［μｍ］とトナー粒径よりも大きいが、クリーニング不良発生時にガスケットにはトナーが付着したが、メッシュにはトナー付着が起こらず、音センサ（マイク）１４０を保護したことが確認できた。
【００９９】
図３７は、本発明を適用可能なカラー画像形成装置の全体構成の一例を示す概略構成図である。本実施形態の画像形成装置は、トナーとキャリアとからなる２成分現像剤を用いた２成分現像方式を採用したタンデム型フルカラー電子写真複写機の構成例である。図３７において、カラー画像形成装置５００は、装置本体１００と、装置本体１００を載置する給紙テーブル２００と、装置本体１００上に取り付けるスキャナ３００と、スキャナ３００の上部に取り付ける原稿自動搬送装置４００とを備えている。このカラー画像形成装置５００では、スキャナ３００から読み取った画像情報である画像データを受け取って、又はパソコン等の外部機器からの印刷データを受け取って、記録媒体であるシート（転写紙）Ｐ上に画像形成を行う。装置本体１００には、図に示すように、イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色用の４個の像担持体である感光体ドラム１Ｙ，１Ｍ，１Ｃ，１Ｋが並設されている。これら感光体ドラム１Ｙ，１Ｍ，１Ｃ，１Ｋは、駆動ローラを含む回転可能な複数のローラに支持された中間転写体としての無端ベルト状の中間転写ベルト５に接触するように、そのベルト移動方向に沿って並んで配置されている。
【０１００】
また、感光体ドラム１Ｙ，１Ｍ，１Ｃ，１Ｋの周りには、それぞれ、帯電器２Ｙ，２Ｍ，２Ｃ，２Ｋ、各色対応の現像装置９Ｙ，９Ｍ，９Ｃ，９Ｋ、前述のクリーニングブレード１１０を有する感光体クリーニング装置４Ｙ，４Ｍ，４Ｃ，４Ｋ、除電ランプ３Ｙ，３Ｍ，３Ｃ，３Ｋ等の電子写真プロセス用部材がプロセス順に配設されている。そして、各感光体ドラム１の上方には、光書込装置１７が設けられている。また、各感光体ドラム１の中間転写ベルト５を介して対向する位置には、それぞれ１次転写手段である１次転写ローラが配置されている。イエロー（Ｙ）、マゼンタ（Ｍ）、シアン（Ｃ）、ブラック（Ｋ）の各色用の４個の画像形成手段としての画像形成ユニットはそれぞれ、感光体ドラムと帯電器と現像装置と感光体クリーニング装置と除電ランプとを有するように構成される。
【０１０１】
中間転写ベルト５は、支持ローラ１１,１２,１３及びテンションローラ１４に架け渡されており、不図示の駆動源により回転駆動される駆動ローラである支持ローラ１２の回転により回転駆動される。ここで、支持ローラ１３の中間転写ベルト５を介して対向する位置には、ベルトクリーニング装置１９が設けられており、２次転写後に中間転写ベルト５上に残留する残トナーを除去する。また、支持ローラ１１は、２次転写手段である２次転写ローラ７に対向する２次転写対向ローラであり、中間転写ベルト５を介して２次転写ローラ７との間に２次転写ニップ部を形成する。この２次転写ニップ部のシート搬送方向下流側には、支持ローラ対１６に架張されたシート搬送ベルト１５が設けられており、トナー像が２次転写されたシートＰを定着装置１８まで搬送する。定着装置１８は、加熱ローラと加圧ローラとから構成された定着ローラ対８を備えており、その定着ニップ部で熱及び圧力を加えて、未定着のトナー像をシートＰ上に定着する。
【０１０２】
上記構成のカラー画像形成装置５００では例えば次のようにコピー動作（画像形成動作）が行われる。本実施形態に係るカラー画像形成装置５００でフルカラー画像を形成する場合、まず、原稿自動搬送装置４００の原稿台４０１に原稿をセットする。又は、原稿自動搬送装置４００を開いてスキャナ３００のコンタクトガラス３０１上に原稿をセットし、原稿自動搬送装置４００を閉じて押さえる。その後、ユーザーがスタートスイッチ（不図示）を押すと、原稿自動搬送装置４００に原稿をセットしたときには、原稿がコンタクトガラス３０１上に搬送される。そして、スキャナ３００が駆動して第１走行体３０２および第２走行体３０３が走行を開始する。これにより、第１走行体３０２からの光がコンタクトガラス３０１上の原稿で反射し、その反射光が第２走行体３０３のミラーで反射されて、結像レンズ３０４を通じて読取センサ３０５に案内される。このようにして原稿の画像情報を読み取る。
【０１０３】
また、ユーザーによりスタートスイッチが押されると、モータ（不図示）が駆動し、駆動ローラである支持ローラ１２が回転駆動して中間転写ベルト５が回転駆動する。また、これと同時に、感光体駆動装置（不図示）により、感光体ドラム１Ｙを図中矢印の方向に回転駆動しながら帯電器２Ｙで一様帯電する。その後、光書込装置１７からの光ビームＬｙを照射して感光体ドラム１Ｙ上にＹ静電潜像を形成する。このＹ静電潜像は、現像装置９Ｙにより、現像剤中のＹトナーにより現像される。現像時には、現像ローラと感光体ドラム１Ｙとの間に所定の現像バイアスが印加され、現像ローラ上のＹトナーは、感光体ドラム１Ｙ上のＹ静電潜像部分に静電吸着する。
【０１０４】
このように現像されて形成されたＹトナー像は、感光体ドラム１Ｙの回転に伴い、感光体ドラム１Ｙと中間転写ベルト５とが接触する１次転写位置に搬送される。この１次転写位置において、中間転写ベルト５の裏面には、１次転写ローラ６Ｙにより所定のバイアス電圧が印加される。そして、このバイアス印加によって発生した１次転写電界により、感光体ドラム１Ｙ上のＹトナー像を中間転写ベルト５側に引き寄せ、中間転写ベルト５上に１次転写する。以下、同様にして、Ｍトナー像、Ｃトナー像、Ｋトナー像も、中間転写ベルト５上のＹトナー像に順次重ね合うように１次転写される。また、２次転写後の中間転写ベルト５上に残留した転写残トナーは、ベルトクリーニング装置１９により除去される。
【０１０５】
また、ユーザーによりスタートスイッチが押されると、ユーザーが選択したシートに応じた給紙テーブル２００の給紙ローラ２０２が回転し、給紙カセット２０１の１つからシートＰが送り出される。送り出されたシートＰは、分離ローラ２０３で１枚に分離して給紙路２０４に入り込み、搬送ローラ２０５により複合機本体１００内の給紙路１０１まで搬送される。このようにして搬送されたシートＰは、レジストローラ１０２に突き当たったところで止められる。また、給紙カセット２０１にセットされていないシートを使用する場合、手差しトレイ１０５にセットされたシートＰを給紙ローラ１０４により送り出し、分離ローラ１０８で１枚に分離した後、手差し給紙路１０３を通って搬送される。そして、同じくレジストローラ１０２に突き当たったところで止められる。
【０１０６】
中間転写ベルト５上に４色重なった合成トナー像は、中間転写ベルト５の回転にともない、２次転写ローラ７と対向する２次転写位置に搬送される。また、レジストローラ１０２は、上記のようにして中間転写ベルト５上に形成された合成トナー像が２次転写位置に搬送されるタイミングに合わせて回転を開始し、シートＰを２次転写位置に搬送する。そして、この２次転写位置において、２次転写ローラ７によりシートＰの裏面に所定のバイアス電圧が印加され、そのバイアス印加により発生した２次転写電界及び２次転写位置での当接圧により、中間転写ベルト５上の合成トナー像がシートＰ上に一括して２次転写される。その後、合成トナー像が２次転写されたシートＰは、シート搬送ベルト１５により定着装置１８に搬送されて、定着装置１８に設けられた定着ローラ対８により定着処理が行われる。そして、定着処理が行われたシートＰは、排紙ローラ対１０６により、装置外に設けられた排紙トレイ１０７上に排出されてスタックされる。
【０１０７】
なお、本実施形態では、検知対象の動作音を発する部材がクリーニング部材（クリーニングブレード１１０）の場合について説明したが、本発明は、動作音を発する部材がクリーニング部材（クリーニングブレード１１０）以外の部材である場合にも同様に適用することができる。
【０１０８】
以上に説明したものは一例であり、本発明は、次の態様毎に特有の効果を奏する。
（態様Ａ）
クリーニング動作音などの動作音を発するクリーニングブレード１１０などの部材を備えた画像形成装置５００であって、前記動作音を検知する音センサ１４０などの音検知手段と、前記音検知手段で検知された動作音の検知信号が入力され該検知信号を増幅して出力する増幅率可変のアンプ６２１などの増幅手段と、前記音検知手段の検知信号が入力されている前記増幅手段の出力が所定の目標出力になるように該増幅手段の増幅率を調整した後、その調整後の増幅率に固定された該増幅手段から出力される信号から前記動作音のデータを取得する振幅調整部６２０及びＡ−Ｄ変換部６３０などの動作音データ取得手段と、前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、前記動作音を発する部材の動作状態を判断するデータ処理部６４０及び結果処理部６５０などの判断手段と、を備える。
これによれば、上記実施形態について説明したように、音検知手段の検知信号が入力されている増幅手段の出力が所定の目標出力になるように増幅手段の増幅率を調整することにより、検知対象の動作音の音圧が大きく変化しても増幅手段の出力が常に最適な出力レベルとなる。従って、動作音を発する部材の動作状態を表す微弱な高周波成分を最大振幅で抽出することができ、動作音を発する部材の動作状態に対する大きな検出感度が得られる。更に、上記増幅手段の増幅率を調整した後、その調整後の増幅率に固定された増幅手段から出力される信号から前記動作音のデータを取得することにより、上記増幅手段の増幅率が入力信号レベルに応じて自動調整される場合とは異なり、動作音の本来の波形が歪められることがない。従って、増幅手段から出力される信号から取得される動作音のデータに基づいて判断される、動作音を発する部材の動作状態を安定的に検出することができる。以上のように動作音を発する部材の動作状態に対する大きな検出感度が得られるとともに、動作音を発する部材の動作状態を安定的に検出することができるので、動作音を発する部材の動作状態を安定的に感度よく検出することができる。特に、動作音の音圧が変化しても常に最適な振幅となるように増幅率が調整されるので、動作音を発する部材の動作状態を表す観測波形の微弱な高周波成分を最大振幅で抽出することができ、大きな検出感度が得られる。
（態様Ｂ）
上記態様Ａにおいて、前記判断手段は、前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、当該画像形成装置５００における故障、動作不良又は異常の発生の判断に用いる指標値を算出し、前記指標値と予め設定した閾値との比較結果に基づいて、前記故障、動作不良又は異常の発生を判断する。これによれば、上記実施形態について説明したように、前記指標値と閾値との比較結果に基づいて、故障、動作不良又は異常の発生を容易に判断することができる。また、上記増幅率を自動調整するＡＧＣによって本来の波形が歪められることがないので、指標値の計算精度を損なうことがない。
（態様Ｃ）
上記態様Ｂにおいて、前記判断手段は、前記動作音の特定の周波数を有する音信号成分の実効値に基づいて前記指標値を算出する。これによれば、上記実施形態について説明したように、前記動作音を発する部材の固有振動のみに着目した指標値であるため、「鳴き」や「ビビリ」の周期振動が発生しても、固有振動と周波数が異なっていれば影響を回避することが可能であり、前記動作音を発する部材の動作状態の変化を更に感度良く検出することができる。
（態様Ｄ）
上記態様Ｂにおいて、前記判断手段は、前記動作音の互いに異なる周波数を有する複数の音信号成分の実効値の比に基づいて前記指標値を算出する。これによれば、上記実施形態について説明したように、前記動作音を発する部材の固有振動である二つの周波数それぞれを有する複数の音信号成分の実効値の比を用いるため、両者の絶対強度は問題とならず、動作音の音圧や増幅手段の増幅率の変動の影響を受けない。
（態様Ｅ）
上記態様Ａ乃至Ｄのいずれかの態様において、前記判断手段は、前記動作音データ取得手段で取得された動作音のデータに基づいて、前記動作音を発する部材の故障、動作不良又は異常の発生を判断し、前記故障、動作不良又は異常の発生を報知する報知手段を備える。
これによれば、上記実施形態について説明したように、前記故障、動作不良又は異常の発生を報知することにより、その故障、動作不良又は異常に対する処理を、当該画像形成装置のオペレータ、ユーザ、管理者などに促すことができる。
（態様Ｆ）
上記態様Ａ乃至Ｅのいずれかの態様において、感光体１などの像担持体と、該像担持体の表面にトナー像を形成するトナー像形成手段と、該像担持体の表面に担持されているトナー像を転写体に転写する転写手段と、該転写手段による転写位置を通過した該像担持体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クリーニングブレード１１０と、を備え、前記動作音を発する部材はクリーニングブレード１１０であり、前記音検知手段は、クリーニングブレード１１０の近傍に配設されている。これによれば、上記実施形態について説明したように、クリーニング動作音を発するクリーニングブレード１１０の動作状態に対する大きな検出感度が得られるとともに、クリーニングブレード１１０の動作状態を安定的に検出することができるので、クリーニングブレード１１０の動作状態を安定的に感度よく検出することができる。
（態様Ｇ）
上記態様Ｆにおいて、前記動作音データ取得手段は、前記調整後の増幅率に固定された増幅手段から出力される信号をアナログ−デジタル変換して前記動作音のデータを生成し、前記動作音のデータに含まれる飽和データの数が所定値を超えた場合に、クリーニングブレード１１０に異常音が発生していると判断し、前記異常音の発生を回避する回避動作を実行した後に、前記動作音のデータの取得を再実行する。これによれば、上記実施形態について説明したように、動作音のデータの飽和の有無をチェックすることにより、前記増幅率を固定した後の音圧変化を検出できるので、無効な飽和データの発生を回避できる。クリーニングブレード１１０の「鳴き」や「「ビビリ」の異音の発生を抑制する回避動作を実行することにより、クリーニング動作音の取得を少ない回数で成功させることができる。
（態様Ｈ）
上記態様Ｇにおいて、感光体１などの像担持体の表面に滑剤を塗布するブラシローラ１３０及び滑剤１３１などの滑剤塗布手段を備え、前記回避動作は、前記滑剤塗布手段による滑剤１３１の塗布量を増加させる動作である。これによれば、上記実施形態について説明したように、トナー消費が無く、像担持体表面移動方向におけるクリーニングブレード１１０の上流側直前からの滑剤の供給であるため、クリーニングブレード１１０に対する負荷が小さい。
（態様Ｉ）
上記態様Ｇにおいて、前記回避動作は、感光体１などの像担持体の表面にトナーを供給する画像形成動作である。これによれば、上記実施形態について説明したように、通常の画像形成動作を利用でき、ブラシローラ１３０の回転速度を変更する手段等の追加機構が不要であり、前記回避動作を容易に実現できる。
（態様Ｊ）
上記態様Ｆにおいて、前記動作音データ取得手段は、前記調整後の増幅率に固定されたアンプなどの増幅手段から出力される信号をアナログ−デジタル変換して前記動作音のデータを生成し、前記動作音のデータに含まれる連続した飽和データの数が所定値を超えた場合に、衝撃音が発生していると判断し、前記増幅手段の目標出力を変更した後、前記増幅手段の増幅率の調整と前記動作音のデータの取得とを再実行する。これによれば、上記実施形態について説明したように、連続飽和データの有無をチェックすることにより、増幅手段の増幅率の調整に対する寄与が小さい衝撃音の飽和状態を把握することができるので、飽和データの発生を回避できる。また、目標出力を変更することにより、衝撃音の飽和状態を回避（あるいは緩和）することができるので、動作音の波形データの歪みを抑え、指標値の計算精度を維持できる。
（態様Ｋ）
上記態様Ｆ乃至Ｊのいずれかの態様において、音センサ１４０などの音検知手段と感光体１などの像担持体の表面との間に遮蔽部材１７０が配設されている。これによれば、上記実施形態について説明したように、遮蔽部材１７０によって像担持体の表面の粘性気流が音検知手段から分離され、音検知手段の下部空間Ｆはブレード直後空間Ｃの負圧領域に向かう気流Ｄが支配的となるので、音検知手段に浮遊トナーが付着しにくくなる。
（態様Ｌ）
上記態様Ｋにおいて、音センサ１４０などの音検知手段は、遮蔽部材１７０の表面上に配設されている。これによれば、上記実施形態について説明したように、支持部材１２０の振動の影響を受けにくくすることができる。また、支持部材１２０上のセンサ基板１６０や配線が無くなるので、クリーニングブレード１１０の交換が容易になる。
（態様Ｍ）
上記態様Ｋ又は態様Ｌにおいて、遮蔽部材１７０とクリーニングブレード１１０を支持する支持部材１２０との間にフィルタ部材１８０が配設されている。これによれば、上記実施形態について説明したように、ブレード直後空間Ｃの負圧領域に清浄な空気を供給し、音センサ１４０などの音検知手段の周辺の浮遊トナーそのものを減らすことができる。
【符号の説明】
【０１０９】
１  感光体
１１０  クリーニングブレード
１２０  支持部材
１２５  振動抑制部材
１３０  ブラシローラ
１３１  滑剤
１４０  音センサ
１６０  センサ基板
１７０  遮蔽部材
１８０  フィルタ部材
６００  センサ
６１０  入力切換部
６２０  振幅調整部
６２１  アンプ
６２２  検出器
６２３  切換手段
６２４  基準電圧発生器
６２５  比較器
６３０  Ａ−Ｄ変換部
６４０  データ処理部
６５０  結果処理部
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１０】
【特許文献１】特開２００９−２０５１２１号公報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
0006020955.tif 000033
【図２７】
0006020955.tif 000034
【図２８】
0006020955.tif 000035
【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
0006020955.tif 000040
【図３４】
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【図３７】
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【図１７】
0006020955.tif 000043
【図１８】
0006020955.tif 000044
【図１９】
0006020955.tif 000045
【図２０】
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【図３５】
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【図３６】
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