(57)【要約】【課題】装置診断に必要となる種々の情報を、正確かつユーザストレスを与えることなく取得することで、正確、均質、迅速な故障診断ができるようにする。【解決手段】動作状態特徴量取得部２１０は、駆動部動作電流検出部１４０や駆動機構振動検出部１８０などでセンサ部材を用いて自動的に取得される動作電流や振動などの動作状態信号を受け取る。用紙通過時間特徴量取得部２２０は、用紙タイミングセンサを用いて計測部１６２で取得される用紙通過時間の情報を受け取る。故障判定部２４０は、動作状態特徴量取得部２１０や用紙通過時間特徴量取得部２２０から種々の情報を受け取ると、推論エンジン２６０と協働して、ベイジアンネットワークを利用して、ノードの故障確率を特定し、その故障確率に基づいて、故障している箇所や故障を起す可能性のある箇所の候補を抽出し、その情報を通知部２７０を介してカスタマーに通知する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有する診断対象装置に生じる故障を診断する故障診断方法であって、
前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号をセンサ部材を用いて自動的に取得し、
この自動的に取得した、前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう
ことを特徴とする故障診断方法。
【請求項２】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有する診断対象装置に生じる故障を診断する故障診断装置であって、
前記診断対象装置において自動的に取得される、前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部
を備えたことを特徴とする故障診断装置。
【請求項３】
前記故障診断部は、前記診断対象装置と通信回線を介して接続された機器に設けられている
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項４】
前記故障診断部は、前記動作状態信号の、当該動作状態信号について予め定められている正常範囲に対するずれの程度に基づいて、前記モデルに基づく解析を調整する
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項５】
前記故障診断部は、前記診断対象装置において自動的に取得される、前記駆動機構の動作に関わる環境情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項６】
前記故障診断部は、前記診断対象装置において管理されている、前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項７】
前記駆動機構は、被搬送体を搬送する搬送系統に使用されるものであり、
前記故障診断部は、前記被搬送体の搬送タイミングや搬送時間を表わす前記動作状態信号を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項８】
前記故障診断部は、前記モデルにおける、前記搬送タイミングや前記搬送時間を表わす前記動作状態信号を示す複数のノードを、前記被搬送体の搬送方向にシリアルにアークで接続する
ことを特徴とする請求項７に記載の故障診断装置。
【請求項９】
前記故障診断部は、前記動作状態信号検出部が検知した動作状態信号の変動履歴を、前記モデルに基づき解析することで、将来の故障発生を予測する故障予測部を有する
ことを特徴とする請求項２に記載の故障診断装置。
【請求項１０】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有し、被搬送体を前記駆動機構を用いて搬送するする搬送装置であって、
前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、センサ部材を用いて取得する動作状態信号取得部と、
前記動作状態信号取得部が取得した前記動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部と
を備えたことを特徴とする搬送装置。
【請求項１１】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有し、被搬送体を前記駆動機構を用いて搬送するする搬送部と、
前記搬送部により所定位置まで搬送された前記被搬送体上に画像を形成する画像形成部と、
前記駆動機構が所定期間動作している間の、前記被搬送体の搬送タイミングや搬送時間を表わす動作状態信号を取得する動作状態信号取得部と、
前記動作状態信号取得部が取得した前記動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部と
を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１２】
前記故障診断部は、前記動作状態信号の、当該動作状態信号について予め定められている正常範囲に対するずれの程度に基づいて、前記モデルに基づく解析を調整する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１３】
前記動作状態信号検出部は、前記駆動部材に流れる動作電流を示す信号を前記動作状態信号として検出する駆動部動作電流検出部を有する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１４】
前記動作状態信号検出部は、前記駆動機構の振動を示す信号を前記動作状態信号として検出する駆動機構振動検出部を有する
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１５】
前記駆動機構の動作に関わる環境情報を、センサ部材を用いて取得する環境情報取得部をさらに備え、
前記故障診断部は、前記環境情報取得部において前記センサ部材を用いて取得された前記環境情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１６】
前記環境情報取得部は、前記駆動機構が有する前記構成部材の周辺温度および／または周辺湿度を前記環境情報として取得する
ことを特徴とする請求項１５に記載の画像形成装置。
【請求項１７】
前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を保持する履歴記憶部をさらに備え、
前記故障診断部は、前記履歴記憶部に保持されている、前記診断対象装置における前記動作状態信号の履歴情報を、前記モデルに基づき解析することで、前記故障診断を行なう
ことを特徴とする請求項１１に記載の画像形成装置。
【請求項１８】
前記履歴記憶部は、画像形成装置の、新規設置時、消耗品交換時、部品交換時の何れかを起点とする、前記被搬送体の搬送回数を前記履歴情報として保持する
ことを特徴とする請求項１７に記載の画像形成装置。
【請求項１９】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有する診断対象装置に生じる故障を、電子計算機を用いて診断するためのプログラムであって、
前記電子計算機に、
前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を前記診断対象装置から受け取る手順と、
この自動的に取得した、前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう手順とを
実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
電力供給を受けて動作する駆動部材や当該駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有する診断対象装置に生じる故障を、コンピュータを用いて診断するためのプログラムを格納したコンピュータ可読な記憶媒体であって、
前記コンピュータを、
前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を前記診断対象装置から受け取る動作状態信号受取部と、
前記動作状態信号受取部が取得した、前記駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、前記駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なう故障診断部と
して機能させるためのプログラムを格納したことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複写装置、プリンタ装置、ファクシミリ装置、あるいはそれらの機能を兼ね備えた複合機などの搬送装置を備える画像形成装置やその他の機器（たとえば家電品や自動車など）に用いられる駆動機構部などの故障や動作不良などを診断する故障診断方法および故障診断装置、並びに故障診断方法および故障診断装置が適用される搬送装置や画像形成装置、さらには故障診断方法や故障診断装置を電子計算機（コンピュータ）を用いて実現するためのプログラムおよびプログラムを格納した記憶（記録）媒体に関する。
【０００２】
より詳細には、ベイジアンネットワークモデルなど、確率に基づく情報処理モデルのように、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、搬送装置や画像形成装置などの自動診断を行なう技術に関する。
【背景技術】
【０００３】
近年、各種の機械、たとえば、複写機あるいはプリンタなどのオフィス機器においては、高い生産性が要求されるため故障による遅滞が許容されず、故障を速やかに検知して解決することが求められている。
【０００４】
また、自動車や航空、ロボットや半導体設計装置など、他の産業機器においても動作制御などの手段として、信頼性が高く、高速・高精度での動作が可能な部材が数多く搭載されている。
【０００５】
取り分け、モータやソレノイドなどの駆動部材や、この駆動部材に連動して動作する機構部材は、モータなどを駆動する駆動回路も含めて、他の電子部品（抵抗やコンデンサなどの受動電子部品あるいはトランジスタやＩＣ（集積回路））に比べて、一般的に、故障発生の頻度が高い。特に使用環境が劣悪である場合には、通常の方法で使用していたとしても、検出が困難な様々な異常や故障が発生し、その修復には多大な労力を要することになる。
【０００６】
このため、規則に基づくシステム（ルール型システム）を使用して、自動診断を行なう仕組みが考えられている。ルール型システムの一例としては、ベイジアンネットワーク(Bayesian Network)を利用した故障診断システムがある（たとえば特許文献１参照）。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−７５８０８号公報
【０００８】
この特許文献１によれば、システムの故障を引き起こすシステムコンポーネントをベイジアンネットワークを用いてモデル化し、該ベイジアンネットワークは、当該システムコンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を持つ標識ノードと、標識ノードに結合され、故障を生成するシステムコンポーネントの原因をそれぞれが表す複数の原因ノードと、複数の原因ノードのうち少なくとも１つの原因ノードにそれぞれが結合され、該結合された原因ノードの何れかによって表される原因を修復するアクションを提案するトラブルシューティング・ステップをそれぞれが表す第１の複数のトラブルシューティングノードとを備えることにより、システムのトラブルシューティングに際して、問題を解決できる確率が最も高く、必要とされる期待コストの最も少ないアクションがユーザに提供されるとしている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ここで、特許文献１に記載の仕組みでは、具体的には、サービスセンタなどに診断システムのためのサーバを持っており、顧客が、インターネットを介して、接続して、データのやり取りをしながら、顧客の持つプリンタの診断をベイジアンネットワークを使って診断するようにしている。
【００１０】
この例では、顧客が診断プログラムの質問に答える形でトラブルシュートするのであるが、知識情報の獲得には、人間が直接観察してプリンタや印刷物を見て情報を得てそれをインプットするとうい方法を採っている。
【００１１】
このため、この方法では、観察する顧客が慣れていない場合、入力される情報に大きなばらつきが生じ、正確な診断ができず、重大な誤診断を招く可能性がある。また、問題解決までにユーザに課するアクションが多いため、ユーザにストレスを与える。
【００１２】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ベイジアンネットワークモデルを利用するなど、故障を引き起こす原因をモデル化して解析する際に、装置を診断するために必要となる種々の情報を、正確に、あるいはユーザにストレスを与えることなく、取得することのできる仕組みを提案することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明に係る故障診断方法は、電力供給を受けて動作する駆動部材やこの駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を含む駆動機構を有する診断対象装置に生じる故障を診断する故障診断方法であって、駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、センサ部材を用いて自動的に（ユーザの手を介することなく）取得し、自動的に取得した動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、駆動機構を構成する個々の構成部材についての故障診断を行なうこととした。
【００１４】
本発明に係る故障診断装置は、上記本発明に係る故障診断方法を実施するのに好適な装置であって、診断対象装置において自動的に（ユーザの手を介することなく）取得される動作状態信号を、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで、駆動機構を構成する個々の構成部材について故障診断を行なう故障診断部を備えるものとした。
【００１５】
ここで、「装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析する」とは、確率を利用して装置の故障を引き起こす原因をモデル化することで、故障の発生箇所や故障内容などの故障原因を解析することを意味する。
【００１６】
モデル化の手法としては、確率を利用したものであればよく、一例としては、装置から取得される当該装置の状態を示す実測定値、あるいはこの実測定値から抽出される特徴量（纏めて変数ともいう）の間の依存関係を確率的に捉えてモデル化する手法がある。その具体例としては、ベイジアンネットワークモデル（http://staff.aist.go.jp/y.motomura/bn2002/presen/motomura-tut.files/frame.htm 参照）がある。
【００１７】
ここで、ベイジアンネットワークモデルとは、母集団内の個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものであり、ノード（変数）間の依存関係を確率的に捉え、グラフ構造（ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる）を用いて、分布の推定を行なうアプローチである。
【００１８】
より具体的には、先ず、ノードに確率変数（X:{true,false}/{Mon,Tue,…）/連続変数）を与える。そして、親ノードと子ノードとの間に依存関係のある有効リンクについて、定性的依存性に関してグラフ構造を持たせ、かつ、定量的依存性に関して、条件付確率（表／パラメトリックモデル）を持たせる。
【００１９】
そして、故障診断においては、ベイジアンネットワークモデルなど、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析する際の前記モデルを構成するノードの故障確率を、自動取得した情報を解析して特定し、その故障確率に基づいて、故障している箇所や故障を起す可能性のある箇所の候補を抽出する。
【００２０】
本発明に係る搬送装置や画像形成装置は、上記本発明に係る故障診断装置が備える上記の各機能要素と同様の機能要素を備えて構成されるものである。
【００２１】
また従属項に記載された発明は、本発明に係る故障診断装置、搬送装置、あるいは画像形成装置のさらなる有利な具体例を規定する。また、本発明に係るプログラムおよび当該プログラムを格納したコンピュータ読取り可能な記憶媒体は、本発明に係る故障診断方法や故障診断装置を、電子計算機を用いてソフトウェアで実現するために好適なものである。プログラムは、コンピュータ読取り可能な記憶媒体に格納されて提供されてもよいし、有線あるいは無線による通信手段を介した配信により提供されてもよい。
【００２２】
たとえば、故障診断部を、診断対象装置と通信回線を介して接続された機器に設ける場合、診断対象装置側において自動的に取得された動作状態信号を診断対象装置から受け取る動作状態信号受取部を設けるのがよい。
【００２３】
また、故障診断部を診断対象装置に組み込んだ形態（一体型の装置）とする場合、診断対象装置には、駆動機構が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号を、センサ部材を用いて取得する動作状態信号取得部を設けるのがよい。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、ベイジアンネットワークなど、確率に基づく情報処理モデルのように、装置の故障を引き起こす原因をモデル化して解析することで装置を診断するために必要となる、診断対象装置が動作しているときの動作状態信号を、所定のセンサ部材を用いて自動的に取得するようにしたので、ユーザ入力による場合のようなばらつきが生じないし、ユーザ入力のアクションも不要になり、正確、均質、迅速な故障診断が可能で、ユーザにストレスを与えることもない、使い勝手のよい故障診断の仕組みを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２６】
＜＜故障診断装置を搭載した画像形成装置の構成例＞＞
図１は、本発明に係る故障診断装置の一実施形態を搭載した画像形成装置の構成例を示す図である。この画像形成装置１は、たとえば原稿の画像を読み取る画像読取部（スキャナ部）を備え、画像読取部で読み取った画像データに基づいて原稿画像に対応する画像を印刷する複写装置機能、パソコンなどから入力された印刷データ（画像を表すデータ）に基づいて印刷出力するプリンタ機能、およびファクシミリ画像を印刷出力可能なファクシミリ送受信機能を備えた複合機であって、デジタルプリント装置として構成されているものである。
【００２７】
図１は、この画像形成装置１における、被搬送体並びに記録媒体の一例である印刷用紙上に画像を転写する機能部分と、原稿の画像を読み取る機能部分とに着目した、機構部分（ハードウェア構成）の断面図を示している。
【００２８】
図示する画像形成装置１は、大別して、入力された画像データに基づいて画像を印刷用紙上に形成（印刷出力）する機能を有する画像形成部３０と、印刷用紙を画像形成部３０の印字部に給送する給紙搬送機構部５０と、画像形成後の印刷用紙を機外に排出する排紙搬送機構部７０と、原稿の画像を読み取る画像読取部７００とを備えている。画像形成部３０、給紙搬送機構部５０、および排紙搬送機構部７０を纏めて、画像出力部という。
【００２９】
各部は、回転力によって被搬送体の一例である印刷用紙を所定方向に移動させるロール部材を含んで構成されている。
【００３０】
画像形成部３０は、取り込んだ画像データ（たとえば赤Ｒ，緑Ｇ，青Ｂの色空間）を当該画像形成部３０側において出力処理に用いる色空間（たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫ）の画像データに変換したり、画像濃度（コントラスト）やシャープネスなどの補正をしたり、その他の画像処理を行なう画像処理部３１と、画像処理部３１から入力された画像データに基づいて、たとえば、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙などの印刷用紙上に可視画像を形成する、すなわち印刷出力する機能部を備える。
【００３１】
以下においては、印刷出力する機能部として、画像形成装置１をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャン（ＲＯＳ）ベースのプリントエンジンを備えるものとして説明する。
【００３２】
この場合、画像形成部３０の中央部には、たとえば感光体ドラムロール３２が配され、この感光体ドラムロール３２の周囲には、一次帯電器３３、現像ロール３４ａおよび現像クラッチ３４ｂからなる現像器３４、あるいは転写ロール３５、クリーナロール３６、ランプ３７などが配設される。現像器３４の近傍には現像器３４に色剤（たとえばトナー）を供給する色剤カートリッジ３８が配される。転写ロール３５は、感光体ドラムロール３２と対向して配され、その間に用紙を挟持して搬送するように、対構造をなしている。
【００３３】
また画像形成部３０は、画像形成データに基づいて潜像を感光体ドラムロール３２に記録するための書込走査光学系（以下レーザスキャナという）３９を有する。レーザスキャナ３９には、図示しないホストコンピュータなどから入力された画像データに基づきレーザ光Ｌを変調して出力するレーザ３９ａと、このレーザ３９ａから出力されたレーザ光Ｌを感光体ドラムロール３２上に走査するためのポリゴンミラー（回転多面鏡）３９ｂおよび反射ミラー３９ｃなどの光学系を有する。
【００３４】
給紙搬送機構部５０は、画像形成部３０に印刷用紙を搬送するための給紙トレイ５１と、給紙系統の搬送路５２を構成する複数のロールや用紙タイミングセンサなどで構成されている。給紙搬送機構部５０のロールとしては、単体構造のものと、２つが対向して配されその間に用紙を挟持して搬送する対構造のものとがある。
【００３５】
たとえば、搬送路５２上には、ロール部材として、給紙トレイ５１側から画像形成部３０に向けて順に、ピックアップロール（ナジャーロール）５４、フィードロール５５ａおよびリタードロール５５ｂからなる給紙ロール対５５、第１搬送ロール対（テイクアウェイロール対）５６、第２搬送ロール対（プレレジロール対）５７、および第３搬送ロール対（レジロール対）５８が設けられている。
【００３６】
また、ピックアップロール５４の近傍には、このピックアップロール５４を作動させるためのナジャーソレノイド６１が設けられている。ピックアップロール５４と、給紙ロール対５５と、ナジャーソレノイド６１とでフィード部５３が構成される。
【００３７】
また、第３搬送ロール対５８近傍の搬送路５２上の前流側（図中左側）には、搬送路５２上で搬送されてきた印刷用紙を一旦停止させるための停止ツメ（レジゲイト）６２と、この停止ツメ６２を作動させるためのレジゲイトソレノイド６３とが設けられている。
【００３８】
また、画像形成装置１の駆動機構部９０（各ブロック９１〜９４）は、１つのモータによりできるだけ有効に活用できるように、ギア、シャフト、ベアリング、ベルト、ロールなどを使って、幾つかの方向にモータの動力が伝達するように構成されている。また、このような構造の駆動機構部９０は、画像形成装置１内で、駆動機構のベース（マスター，動力源）となる駆動モータ（本例ではメインモータ９５を除くモータ９６〜９９）を動作単位として幾つかのブロックに分けて、ブロックごとに動作するように構成されている。
【００３９】
ソレノイドやクラッチは、電力供給を受けて動作する駆動部材の一例でもあるが、これらは駆動モータの駆動力が伝達される他の部材に対する切替機構として機能するので、駆動モータに対してスレーブの関係にあり、この点では、ギア、シャフト、ベアリング、ベルトなどと同様に動力伝達部材の一例でもある。駆動モータをベースとして動作単位を設定してブロック分割するのは、このためである。
【００４０】
たとえば、図示した画像形成装置１においては、モータ９６〜９９のそれぞれに対応する４つのブロック９１〜９４に分けて動作するようになっている。具体的には、第１ブロック９１は、ピックアップロール５４、給紙ロール対５５、およびナジャーソレノイド６１、並びに、モータ９６や図示しないギアやクラッチなど構成されている。ピックアップロール５４および給紙ロール対５５は、モータ９６でギアを通して駆動されている。第１搬送ロール対５６および第２搬送ロール対５７は、モータ９７でギアを通して駆動されている。
【００４１】
第２ブロック９２は、第１搬送ロール対５６および第２搬送ロール対５７、並びに、並びに、モータ９７や図示しないギアやクラッチなど構成されている。第３ブロック９３は、レジゲイトソレノイド６３、第３搬送ロール対５８、転写ロール３５、感光体ドラムロール３２、およびクリーナロール３６、並びに、モータ９８や図示しないギアやベルトやプーリなどで構成されている。第４ブロック９４は、現像ロール３４ａ、定着ロール対７４、および排出ロール対７６、並びに、モータ９９や図示しないギアやソレノイドやベルトやプーリなどで構成されている。
【００４２】
また、画像形成装置１には、装置を診断するために必要となる装置が動作しているときの動作状態信号を観測データとして自動的に取得する機構が設けられている。観測データとしては、たとえば、装置内のコンポーネント（モータ、ソレノイド、クラッチなど）を単体で動作させたときの駆動電流、振動、差動音、特定部品の温度、感光体ドラムロール３２近傍のランプ３７の光量変化、用紙が通過するタイミング時間などがある。
【００４３】
たとえば、搬送路５２上には、画像形成装置１における用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材として、給紙ロール対５５と第１搬送ロール対５６との間における給紙ロール対５５近傍に第１センサ（フィードアウトセンサ）６５が、給紙ロール対５５と第１搬送ロール対５６との間における第１搬送ロール対５６近傍に第２センサ（フィードアウトセンサ）が、第２搬送ロール対５７と第３搬送ロール対５８との間における第２搬送ロール対５７近傍に第３センサ（プレレジセンサ）６７が、また第２搬送ロール対５７と第３搬送ロール対５８との間における停止ツメ６２近傍に第４センサ（レジゲイトセンサ）６８が、それぞれ設けられている。
【００４４】
給紙ロール対５５は、用紙を、第１センサ６５、第２センサ６６、および第１搬送ロール対５６へと導くことに加えて、重送（２枚以上の給紙）を防ぐためのサバキの役割も受け持つ。第１搬送ロール対５６および第２搬送ロール対５７は、用紙を感光体ドラムロール３２に導くための役目を果たす。
【００４５】
第１センサ６５にて用紙搬送時間を監視することで、フィード部５３が属する第１ブロック９１の搬送異常（たとえば用紙繰出しに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。また、第２センサ６６にて用紙搬送時間を監視することで、第１搬送ロール対５６が属する第２ブロック９２の搬送異常（たとえば用紙引込みに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。
【００４６】
また、第３センサ６７にて用紙搬送時間を監視することで、第２搬送ロール対５７が属する第２ブロック９２の搬送異常（たとえば用紙繰出しに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。また、第４センサ６８にて用紙搬送時間を監視することで、第３搬送ロール対５８が属する第３ブロック９３の搬送異常（たとえば用紙引込みに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。
【００４７】
レジゲイトソレノイド６３は、第２センサ６６がオンしてから、一定の時間経た後に、用紙を停止ツメ６２で一旦停止させるために使われる。この目的は、用紙内での書出位置と感光体ドラムロール３２上の像の位置を合わせるためのタイミングを合わせるためである。
【００４８】
排紙搬送機構部７０は、画像形成部３０にて印刷用紙上に画像形成された印刷済み用紙を機外にて受け取るための排紙トレイ（外部トレイ）７１と、排紙系統の搬送路７２を構成する複数のロールやセンサなどで構成されている。排紙搬送機構部７０のロールとしては、２つが対向して配され、その間に用紙を挟持して搬送する対構造のものが使用されている。たとえば、搬送路７２上には、ロール部材として、画像形成部３０の転写ロール３５側から排紙トレイ７１に向けて順に、定着ロール対（フューザ）７４と排出ロール対（イグジットロール）７６とを有する。
【００４９】
また、搬送路７２上には、画像形成装置１における用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材として、定着ロール対７４と排出ロール対７６との間に第５センサ（定着センサ）７８が、また排出ロール対７６と排紙トレイ７１との間に第６センサ（排出センサ）７９が、それぞれ設けられている。
【００５０】
第５センサ７８にて用紙搬送時間を監視することで、定着ロール対７４が属する第４ブロック９４の搬送異常（たとえば用紙引込みに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。また、第６センサ７９にて用紙搬送時間を監視することで、排出ロール対７６が属する第４ブロック９４の搬送異常（たとえば用紙引込みに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。また、第４センサ６８と第５センサ７とで協働して用紙搬送時間を監視することで、感光体ドラムロール３２が属する第３ブロック９３の搬送異常（たとえば用紙引込みや用紙繰出しに関わるジャムの発生）の有無を判断することもできる。
【００５１】
用紙通過時間情報を収集するためのセンサ部材である各センサ６５，６６，６７，６８，７８，７９（以下纏めて用紙タイミングセンサ６９ともいう）は、用紙搬送通過時間情報を収集する用紙通過時間検出部を構成する用紙検知部材（用紙タイミングセンサ）であり、被搬送体の一例である印刷用紙が所定のタイミングで搬送されているかどうか検出するために設置されている。各用紙タイミングセンサ６９で得られた検知信号は、印刷用紙の搬送タイミングや搬送時間（用紙通過時間）を計測する計測部（図示せず；後述の図６参照）に入力されるようになっている。
【００５２】
用紙検知部材をなす各用紙タイミングセンサ６９は、設置場所に応じて様々な形状や特性のものを使用できる。基本的には、一対の発光素子（たとえば発光ダイオード）と受光素子（たとえばフォトダイオードやフォトトランジスタ）で構成されているものを用いる。発光素子と受光素子の両者が一体となったフォトインタラプタを用いてもよい。
【００５３】
また、各用紙タイミングセンサ６９は、透過型（遮断型ともいわれる）および反射型のうちの何れであってもよい。ここで透過型のセンサは、発光素子と受光素子とを対向配置させておき、その間に印刷用紙が搬送されていない状態では、受光素子は発光素子の光を受光しオン状態となる一方で、両者間を印刷用紙が通過する状態では、発光素子からの光が印刷用紙によって遮断されることでオフ状態となるものである。
【００５４】
これに対して、反射型のセンサは、発光素子からの光が印刷用紙で反射され、その反射光が受光素子に入射するように配置しておく。そして、印刷用紙が搬送されていない状態では、受光素子は発光素子からの光を受光せずオフ状態となる一方で、印刷用紙が通過する状態では、発光素子からの光が印刷用紙によって反射され入射することでオン状態となるものである。図１に示す本実施形態の構成では、全ての用紙タイミングセンサ６９について、反射型のフォトインタラプタを用いている。
【００５５】
画像形成装置１に設けられる故障診断部（図示せず；詳しくは後述する）は、その収集した通過時間情報に基づいて部品の故障確率を決定する。そして、故障診断部は、これらの用紙タイミングセンサ６９を用いて収集した通過時間情報に基づいて、部品の故障確率を決定し、故障診断を行なう。たとえば、ピックアップロール（ナジャーロール）５４や給紙ロール対（フィードロール）５５の状態の結果ノードとして、観測可能なノード（通過時間と標準偏差の各ノード）がある。故障確率は、用紙がセンサを通過する時間の平均と標準偏差を観測して、その値が基準より大きいときに故障確率が高いと判断する。
【００５６】
なお、印刷用紙の通過タイミングが、印刷用紙の搬送開始から各センサを通過する時間が所定の時間範囲から外れている場合、画像形成装置１は、正常にプリントできないとして、用紙搬送を、その時点、その位置で停止させる。これを、通常ジャム（ＪＡＭ）と呼ぶ。
【００５７】
また、画像形成装置１は、電力供給を受けて動作するモータやソレノイドなどの駆動部材やこの駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材などの構成部材を構成要素として含む各駆動機構部９０（ブロック９１〜９４）の振動を検出する駆動機構振動検出部８０を備えている。駆動機構振動検出部８０は、一例として、装置内の振動をブロックごとに検出するための振動センサ８２を有する。振動センサ８２としては、加速度を検知するタイプの加速度センサや、機械から発生する音を検知するタイプの音響センサを使用することができる。
【００５８】
本例では、感光体ドラムロール３２の直下で、図示しない本体シャーシに振動センサ８２を固定している。なお、この振動センサ８２を取り付ける位置は、特に限定しない。画像形成装置１内部で、各ブロック９１〜９４の駆動機構部の加速度や作動音が効率よく検出できる位置であればよく、感光体ドラムロール３２の直下に限定されない。
【００５９】
また、画像形成装置１は、当該装置が備える駆動機構部９０の動作に関わる環境情報を取得する機能要素を備えている。一例としては、先ず、画像形成装置１は、装置内の温度を検出する稼働温度検出部８４を備えている。本実施形態において、稼働温度検出部８４は、温度センサ８５を有し、この温度センサ８５を利用して、装置内における所望位置の温度を検出するようにしている。一例としては、定着ロール対７４の近傍の温度を検知するように温度センサ８５を配するとよい。
【００６０】
温度センサ８５としては、たとえば白金測温抵抗体、サーミスタ、熱電対などで構成された電子式センサを使用することが好ましい。あるは、物体から放射される赤外線を測定し、その赤外線の量から物体の温度を測定するサーモパイルなどの非接触方式のものを用いてもよい。
【００６１】
温度上昇には、故障で発熱があり装置内の温度が異常に高い場合と、装置が置かれている周囲温度が高いために装置内の温度が上がる場合がある。前者は、たとえば定着ロール対７４に関わる温度制御が故障しているとか、回路が故障して異常に発熱しているとか、関連する個々の部品の故障確率を大きな依存関係があるように設定する。
【００６２】
後者は、画像形成装置スペック内での利用でも、長期に亘ってそのような状況に置かれる場合、ロールの劣化が加速し、ロールと用紙の摩擦係数が変化して、用紙搬送時の時間変化に繋がる。この場合も、関連する部品の故障確率が大きくなるように設定する。
【００６３】
また画像形成装置１は、当該装置が備える駆動機構部９０の動作に関わる環境情報を取得する機能要素の他の一例として、装置内の湿度を検出する稼働湿度検出部８６を備えている。本実施形態において、稼働湿度検出部８６は、湿度センサ８７を有し、この湿度センサ８７を利用して、装置内における所望位置の湿度を検出するようにしている。一例としては、給紙トレイ５１近傍にて用紙近傍の湿度を検知するように湿度センサ８７を配するとよい。用紙が湿度の影響を大きく受けるからである。
【００６４】
湿度センサとしては、たとえば雰囲気の湿分の吸脱着による電気的性質の変化を主として利用する電子式センサなど、種々のものを使用できる。たとえば、乾湿球式、毛髪式、水晶振動式、高分子系センサや金属酸化物センサなどを用いたものなどを使用できる。特に、高分子系や金属酸化物は、回路との相性のよい小型センサであり、本実施形態の適用に好ましい。
【００６５】
湿度は、ロールと用紙、および用紙間の摩擦係数に影響を与えることが分かっている。湿度が高いほど、用紙間の摩擦係数が大きくなり搬送し難くなり、ミスフィード（搬送障害）の確率が大きくなり、フィード部５３でのジャムになる。また、搬送途中でも、用紙とロール間の摩擦係数がばらつくので、用紙搬送時間が変化し、ジャムの発生確率も高くなる。
【００６６】
また、画像形成装置１は、装置が使用する消耗材の状態を検知する機能要素である消耗材検知部を備えている。本実施形態において、消耗材検知部の一例として、先ず、反射光検知用光センサあるいは透過光検知用光センサを有し、この各検知用光センサを利用して、印刷用紙の厚さ（坪量で表現）や用紙種別などの用紙情報を検出する用紙情報収集部８８を給紙トレイ５１の近傍や搬送路５２上の所定位置に設ける。
【００６７】
用紙が規定の値（たとえば５０〜１００ｇ／ｍ＾２；“＾”はべき乗を示す）より厚い（または薄い）やコート紙の場合、ジャムを生じる可能性が高くなるので、用紙情報を検出して、故障確率の算定に使用する。用紙の厚さ（坪量で表現）や用紙種別を検出する用紙情報収集部８８としての消耗材検知部については、後で詳しく説明する。
【００６８】
また、消耗材検知部の他の一例として、現像器３４の近傍に配される色剤カートリッジ３８には、トナー（色剤）の残量を検出する色剤残量検知部８９が設けられている。色剤残量の監視機構については、当該技術分野の当業者に公知のものであるので、ここでは、図示やその詳細な説明を割愛する。
【００６９】
以上、故障診断の判定に利用する観測データの一例について説明したが、ここで示したものは一例に過ぎず、上述したものに限定されない。たとえば、感光体ドラムロール３２を中心とするエンジン部の状態を監視するべく、一次帯電器３３に供給される印加電圧を監視する機構が設けられる。この監視機構については、当該技術分野の当業者に公知のものであるので、ここでは、図示やその詳細な説明を割愛する。
【００７０】
ところで、画像形成装置１内でジャムが発生した場合、その原因としては、ジャムを検出したセンサまでの駆動機構部が関わっているということが推定できる。ジャムは、用紙タイミングセンサ６９を所定の時間範囲内で通過しなかった場合に生じるので、たとえば、第２センサ６６で印刷用紙が止まっている場合は、第１センサ６５から第２センサ６６までの駆動機構部や、直後に配された第２ブロック９２の駆動機構部である第１搬送ロール対５６に原因があると考えられる。
【００７１】
同様の考え方によれば、第１センサ６５で用紙が停止しているなら、第１ブロック９１の駆動機構部で故障が生じていることになる。第４センサ６８なら、第３ブロック９３の駆動機構部で故障が生じていることになる。第５センサ７８または第６センサ７９では、第４ブロック９４の駆動機構部で故障が生じていることになる。以上のように、故障は、ジャムを検出する用紙タイミングセンサ６９を使ってブロック単位で判定することで、故障の発生したブロックを限定することができる。
【００７２】
ただし、ジャム発生の中には、徐々に時間がずれて最終的にセンサが検出した場合、原因が複数のブロックに亘っている場合もある。この場合は、たとえば第２センサ６６なら第１ブロック９１および第２ブロック９２の各駆動機構部を診断の対象にするとよい。
【００７３】
なお、実際には、故障が複数のブロックに亘っているかどうかを予め検出する手段がない。このため、本実施形態においては、故障診断のフローとして、用紙の搬送過程に着目して、後述するように、ベイジアンネットワークを利用して故障診断を行なう際に、用紙がセンサを通過する時間をベースに、先に用紙をセンシングする順に、シリアルにアークで結ぶのは、このことに基づくものである。なお、一例として、故障を検出したセンサに最も近いブロックの駆動機構部を最初に診断して、異常がなければ次のブロックへ順次診断する方法を採ってもよい。
【００７４】
なおここでは、主に、モータやソレノイドなどに起因する駆動機構部系統の故障診断を行なう形態に対応するように駆動機構部を単位としてブロック分割することについて説明したが、画像形成装置１全体としての故障診断を行なう場合にも、別な観点でのブロック分割を取り入れて故障診断を行なうようにしてもよい。
【００７５】
一例としては、画像の欠陥検出やその特徴量を元に、さらに装置の内部状態情報、履歴情報、周辺環境情報などを自動的に収集して故障診断を行なう場合、黒線発生時の故障原因が、“感光体ドラムロール３２の傷”であるのか、“定着ロール対（フューザ）７４の劣化”によるものであるのかを切り分ける場合にも有効である。
【００７６】
また、画像形成において、黒線発生の場所が現われる場所に基づき、黒線発生の故障原因箇所を特定する場合にも有効である。たとえば、黒線発生は、“感光体ドラムロール３２の傷”や“定着ロール対７４の劣化”のように、画像出力部側に起因するだけでなく、プラテンガラスの傷など画像読取部側に起因する場合もあり、自動診断だけでは故障原因の切り分けが難しいことがある。
【００７７】
このような場合、原稿の向きや印刷用紙の向きを変えるなど出力条件を変更して処理した結果を受けて、カスタマー操作による追加情報を取得して、故障発生確率を再計算するようにすることで、黒線発生の場所依存性（つまりブロック依存性）を判断することで、画像読取部側であるのか画像出力部側であるのかというように故障発生箇所を、ブロック単位で切り分けることができるようになる。
【００７８】
もちろん、このように、駆動機構部系統や画像読取部側／画像出力部側というように、メカ系統をブロック分割することに限らず、画像処理（純粋電気）系かメカ系かという切り分けにしてもよい。
【００７９】
＜画像読取部の構成および動作＞
画像読取部７００は、読取対象となるシート状の原稿から、その原稿上に描かれた画像を光学的に読み取るものであり、プラテンカバー７０６を備える。また、画像読取部７００は、読取対象となる原稿が載置されるＡ３サイズよりも少し大きいプラテンガラス（原稿載置台）７１２を有し、その下部に、原稿を読み取る受光部７４２を含む光学系や、画像読取部側の画像処理部７６０を有している。
【００８０】
また画像読取部７００は、筐体内のプラテンガラス７１２の下方に、プラテンガラス７１２の原稿載置面と反対側の面（裏面）に向かって光を照射する光源７３０を含むとともに、光源７３０から発せられた光をプラテンガラス７１２側に反射させる略凹状の反射笠、反射鏡、プラテンガラス７１２側からの反射光をプラテンガラス７１２に略平行の方向に偏向する反射ミラーなどを有するフルレートキャリッジ（Ｆ／Ｒ−ＣＲＧ）１３４を備える。
【００８１】
光源７３０としては、主走査方向（図における紙面直交方向）を長手方向とする蛍光ランプが使用されている。光源７３０から発せられる照明光の色としては、受光部７４２を構成する各ラインセンサの分光光学特性に合わせたものが使用され、たとえば白色光や緑色光が使用される。
【００８２】
また画像読取部７００は、筐体内に、略直角を形成するように配された２つの反射ミラーを有し、フルレートキャリッジ７３４によって偏向された反射光を順次略９０°ずつ偏向するハーフレートキャリッジ（Ｈ／Ｒ−ＣＲＧ）７３６を備える。フルレートキャリッジ７３４およびハーフレートキャリッジ７３６は、図示しないステッピングモータにより、連動して、副走査方向（図１中矢印Ｘ方向）およびこれと反対方向に往復移動可能に構成されている。
【００８３】
また画像読取部７００は、筐体内に、ハーフレートキャリッジ７３６の反射ミラーにより偏向された反射光を所定の焦点位置に集光するレンズ７４０を備える。受光部７４２は、レンズ７４０で収束された反射光を受光して副走査方向と略直交する主走査方向（図１の紙面奥行き方向）に画像を読み取り、濃度に応じた画像信号（アナログの電気信号）を順次出力する。
【００８４】
受光部７４２は、基板７４４上に配された、フォトダイオードなどの光電変換素子とＣＣＤ（Charge Coupled Device ）やＣＭＯＳ（Complementary Metal-oxide Semiconductor ）などで構成された図示しないラインセンサ（詳しくは後述する）や、同じく基板７４４上に配された、ラインセンサを駆動するＣＣＤドライバなどの駆動制御部を含む読取信号処理部などによる処理を受けた後に画像処理部７６０に送られる。
【００８５】
また図示していないが、画像読取部７００は、筐体内に、読取光学系や受光部７４２などをプラテンガラス７１２下で移動させるためのワイヤや駆動プーリなども具備する。駆動プーリは、駆動モータの駆動力によって往復回転させられ、該回転駆動によってワイヤを当該駆動プーリに巻き取ることで、プラテンガラス７１２の下方において、光源７３０を含むフルレートキャリッジ７３４やハーフレートキャリッジ７３６あるいはレンズ７４０などからなる読取光学系を所定速度で移動させる。
【００８６】
上記構成において、読取光学系をなす画像読取部７００のフルレートキャリッジ７３４は、通常、プラテンガラス７１２下のホームポジションにある。これにより、読取りを開始する前に、受光部７４２を副走査方向に移動させなくても、受光部７４２が備えるラインセンサで、プラテンガラス７１２上に載置された、原稿の主走査方向のサイズを検知可能となる。
【００８７】
一方、原稿をプラテンガラス７１２上に載置して読み取る固定読取方式時には、人手により原稿載置台としてのプラテンガラス７１２上に原稿を載置し、プラテンガラス７１２上の任意の位置に原稿を載置させた状態で、固定読取画先位置を先端基準として、読取光学系を矢印Ｘの方向へ等速移動走査して原稿を露光し画像を読み取ることで、各分光成分の撮像画像信号、たとえば、赤、緑、青の各色成分のアナログの撮像画像信号を得る。
【００８８】
この読取り時には、光源７３０からの照明光が原稿を全面に亘って照射し、受光部７４２がレンズ７４０などの読取光学系を介して入力画像を全面に亘って読み取るように、光源７３０を含むフルレートキャリッジ７３４やハーフレートキャリッジ７３６あるいはレンズ７４０などからなる読取光学系や受光部７４２などは、矢印Ｘで示すように図１中の左方から右方（副走査方向）に一定速度で相対移動させられる。つまり、画像読取装置３は、光学系を一定速度で移動させながら原稿画像を読み取る。
【００８９】
受光部７４２は、ラインセンサで原稿画像を撮像して得た各分光成分の撮像画像信号を受光部７４２と同様に基板７４４上に設けられた図示しない読取信号処理部に送る。読取信号処理部は、この読取りにより得た撮像画像信号に対して所望のアナログ信号処理を施した後に、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の各色成分のデジタル画像データに変換し、赤、緑、青のデジタル画像データを画像処理部７６０に送る。
【００９０】
＜画像出力部の動作の概要＞
上記構成の画像形成装置１において、画像出力部を動作させて、被搬送体の一例である印刷用紙上に画像を形成する際には、給紙搬送機構部５０により給紙トレイ５１から用紙を繰り出して、その印刷用紙を画像形成部３０の所定位置まで搬送させて、印刷用紙上に画像を形成する。
【００９１】
たとえば、先ず、プリント処理の開始とともに、ナジャーソレノイド６１が動作し、ピックアップロール５４を押し下げる。これとほぼ同時に、画像形成装置１内の各種ロール（対）を回転させるためのモータ９６〜９９が回転動作を始める。ナジャーソレノイド６１により押し下げられたピックアップロール５４は、給紙トレイ５１の最上面の印刷用紙に接触し、印刷用紙１枚を給紙ロール対５５に導く。
【００９２】
レジゲイトソレノイド６３は、第２センサ６６がオンしてから、一定の時間経た後に、印刷用紙を停止ツメ６２で一旦停止させる。この後、印刷用紙内での書出位置と感光体ドラムロール３２上の像の位置が合う所定のタイミングにて、レジゲイトソレノイド６３は停止ツメ６２を解除する。これにより、停止ツメ６２が元に戻り、第３搬送ロール対５８が、感光体ドラムロール３２と転写ロール３５との間に印刷用紙を送り出す。
【００９３】
画像形成部３０においては先ず、潜像形成用の光源としてのレーザ３９ａが、図示しないホストコンピュータからの画像生成用のデータによって駆動されることで、画像データを光信号に変換し、この変換されたレーザ光Ｌをポリゴンミラー３９ｂに向けて照射する。このレーザ光Ｌは、さらに反射ミラー３９ｃなどの光学系を介して一次帯電器３３によって帯電された感光体ドラムロール３２上を走査することで、感光体ドラムロール３２上に静電潜像を形成する。
【００９４】
この静電潜像は、所定色（たとえばブラック；黒）のトナーが供給される現像器３４によってトナー像とされ（現像され）、このトナー像は、搬送路５２を通過してきた用紙が感光体ドラムロール３２と転写ロール３５との間を通過する間に、転写ロール３５によって印刷用紙上に転写される。
【００９５】
そして、感光体ドラムロール３２上に残ったトナーや潜像は、クリーナロール３６およびランプ３７で清掃および消去される。現像ロール３４ａには、現像クラッチ３４ｂが設けられており、この現像クラッチ３４ｂを使って現像タイミングを調節する。
【００９６】
トナーが転写された印刷用紙は、定着ロール対７４で加熱および加圧されて、印刷用紙にトナーが定着する。最後に、印刷用紙は、排出ロール対７６によって、機外の排紙トレイ７１に排出される。
【００９７】
なお、画像形成部３０の構成は上述したものに限らず、たとえば、中間転写ベルトを１つあるいは２つ備えた中間転写ＩＢＴ（Intermediate Belt Transfer）方式のものとしてもよい。また、図では、単色印刷用の画像形成部３０を示しているが、カラー用の画像形成部３０として構成してもよい。この場合、エンジン部の構成としては、たとえば、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃの出力色ごとに同様の画像形成プロセスを繰り返してカラー画像を形成するもの、たとえば単一のエンジン（感光体ユニット）で各色の画像を順に形成しつつ、これを１色ずつ中間転写体に重ね転写してカラー画像を形成するマルチパス型（サイクル型／ロータリー型）の構成、あるいは、各出力色に対応する複数のエンジンを、たとえばＫ→Ｙ→Ｍ→Ｃの順にインライン状に配列し、Ｋ，Ｙ，Ｍ，Ｃの画像を４つのエンジンで並列的（同時進行的）に処理するように構成したタンデム型の何れとしてもよい。
【００９８】
＜駆動機構の構成例＞
図２は、図１に示した画像形成装置１に使用される駆動機構部９０の一構成例を示す図である。
【００９９】
画像形成装置の駆動機構部は、１つのモータでできるだけ有効に活用できるように、モータ６０２、ギア６０４（図では６０４ａ，６０４ｂ，６０４ｃで構成）、シャフト６０６、ロールもしくはロール対６０８、クラッチ６１０、あるいは図示しないベアリングなどを使って、幾つかの方向に力が伝達するように構成されている。モータ６０２は、図１のモータ９６〜９９に相当する。またロールもしくはロール対６０８は、図１のピックアップロール５４や給紙ロール対５５、あるいは搬送ロール対５６〜５８、感光体ドラムロール３２や転写ロール３５、定着ロール対７４、排出ロール対７６に相当する。このような構成は、図１に示した第１ブロック９１や第２ブロック９２などに適用される。
【０１００】
また、場合によっては、前記の部品に加えて、プランジャ（鉄心）６１２ａと図示しない電磁石とが組み合わされて構成されているソレノイド６１２、ベルト６１６、プーリ６１８（図では６１８ａ，６１８ｂで構成）なども使って、さらに複雑な動きができるように構成される場合もある。このような構成は、図１に示した第３ブロック９３や第４ブロック９４などに適用される。
【０１０１】
＜用紙情報収集部の詳細＞
図３は、用紙情報収集部８８の構成および作用を説明する図である。消耗材検知部の一例である用紙情報収集部８８は、先ず、用紙厚さの情報を収集するためのセンサ機構として、搬送路５２上の第１センサ（プレフィードセンサ）６５と第２センサ（フィードアウトセンサ）６６との間に、搬送過程にある印刷用紙に向けて光を照射するランプ８８ａと、ランプ８８ａから発せられ印刷用紙を透過した光を受光する透過率検知用光センサ８８ｂとを備えている。
【０１０２】
透過率検知用光センサ８８ｂで、用紙の厚さ（坪量で表現）を検知する。紙を透過する光量は、紙の坪量にほぼ比例している。したがって、透過光量を検出することで、用紙の厚さを検知することが可能となる。
【０１０３】
用紙情報収集部８８はまた、用紙種別を収集するためのセンサ機構として、給紙トレイ５１の上側に、給紙トレイ５１に収容されている印刷用紙に向けて光を照射するランプ８８ｃと、ランプ８８ｃから発せられ印刷用紙で反射した光を受光する反射率検知用センサ８８ｄとを備えている。ランプ８８ｃと反射率検知用光センサ８８ｄとの間には、ランプ８８ｃの光が直接に反射率検知用光センサ８８ｄに入射しないようにする遮蔽板８８ｅが設けられている。
【０１０４】
反射率検知用光センサ８８ｄで、コート紙かどうか判断する。通常、コート紙は、普通紙より反射率が高いので、反射光量に閾値を適度に設定することで、コート紙である否かが判断できる。コート紙は、コートしていない紙に比べて、ロールと用紙の間の摩擦や用紙間摩擦が大きく、周囲の温度や湿度の影響を受けやすい。傾向として、コート紙は、高温高湿（３０℃９０％以上）になるほどジャムを起こし易い。
【０１０５】
＜＜画像形成装置における故障診断機能＞＞
＜故障診断機能の概要＞
図４は、画像形成装置１に設けられる故障診断装置における機能の概要を説明する図である。
【０１０６】
自動的にメカ系（用紙搬送系）の故障箇所を特定する故障診断を行なうに際しては（Ｓ１０）、その診断アーキテクチャとして、障害発生前に正常時データを取得しておき、稼働状態の装置状態や環境条件などのデータ（纏めて実働データともいう）を取得し、これらの情報を活用して、推論エンジンにて算出される故障確率なども参照の上、診断を行なう（Ｓ１３）。なお、本実施形態でいう故障診断とは、故障の有無の判断だけでなく、将来の故障の発生を予測する予測診断も含む意味である。
【０１０７】
推論エンジンや故障診断を行なう機能部分は、画像形成装置１の本体に内蔵する構成に限らず、たとえば画像形成装置１とネットワーク接続された管理センタに設けてもよい（Ｓ１４）。この場合、正常時データや実働データを、ネットワークを介して管理センタに送り、管理センタにて診断を行なう。あるいは、推論エンジンのみを管理センタに置き、故障確率の算出のみを管理センタにて行なうようにしてもよい。
【０１０８】
また、診断結果に関しては、たとえばカスタマーエンジニア（ＣＥ；Customers Engineer）が管理センタで確認する形態を採ってもよいし、診断結果を画像形成装置１に送ることで、画像形成装置１側にて、カスタマーエンジニアやカスタマー（顧客／ユーザ）が確認する形態を採ってもよい。
【０１０９】
ここで、本実施形態においては、故障確率の算出を行なう推論エンジンとしては、ベイジアン（Bayesian）ネットワークを利用する（Ｓ１１，Ｓ１５）。ベイジアンネットワークを利用する故障診断は、母集団内の良好な個体の統計的な情報を用いて探索点を生成する確率モデル遺伝的アルゴリズムを利用するものであり、ノード（変数）間の依存関係を確率的に捉え、グラフ構造（ベイジアンネットワークあるいは因果ネットワークと呼ばれる）を用いて、分布の推定を行なう最適化アプローチである。
【０１１０】
詳細について後述するように、ベイジアンネットワークを利用して画像形成装置１の故障診断を行なう際には、ベイジアンネットワークの構成要素として、たとえば、コンポーネントが故障を引き起こしているか否かを示す状態を有するコンポーネント状態ノードと、コンポーネント状態ノードに接続され、コンポーネントの状態と因果関係にある複数の情報ノードとを有するネットワーク構成とする（Ｓ１６）。
【０１１１】
一例としては、コンポーネントの状態を表すノード、履歴情報、環境情報を表すノードからなるベイジアンネットワークを構成する（Ｓ１１）。そして、用紙搬送のタイミングを観測し、異常を検出すると、故障診断モードに入り、各コンポーネントの動作データを収集し、そのデータを装置の履歴や環境情報とともにベイジアンネットワークにより故障確率を算出し、この算出した故障確率に基づいて故障箇所の候補を抽出する（Ｓ１２）。
【０１１２】
このため、故障診断装置では、部品の故障確率を決定するための情報（変数；ノード）として、たとえば、観測データ情報（ＮＤ１２０）、履歴情報（ＮＤ１３０）、環境情報（ＮＤ１４０）、消耗材情報（ＮＤ１５０）、あるいは画像形成装置１の仕様情報（ＮＤ１６０）などを、データ収集アプリケーションソフトを用いるなどして直接に取得する。
【０１１３】
観測データ情報（ＮＤ１２０）は、ベイジアンネットワークのコンポーネント観測情報ノードＮＤ２に対応し、装置稼働状態変数を与えるもので、具体的には、センサを用いて取得されるコンポーネントの稼働状態を示す電流や振動や時間などの情報（コンポーネント情報）に基づき取得する。本実施形態においては、このコンポーネント情報は、画像形成装置１内に種々のセンサを設けることで自動的に取得するようにしている。
【０１１４】
たとえば、用紙タイミングセンサ６９を用いて取得される用紙搬送時間情報に基づく用紙搬送路を通過するタイミング（ＮＤ１２２）、コンポーネント（部品）、特にモータ、ソレノイド、プランジャなどの駆動部材の動作状態を示す電流情報や、駆動機構振動検出部８０の振動センサ８２として用いる加速度センサを使用して取得される振動データ（ＮＤ１２４）、あるいは、駆動機構振動検出部８０の振動センサ８２として用いる音響センサを使用して取得される作動音（ＮＤ１２６）などがある。たとえば、取得した作動音に基づき、確率データを決定することができる。
【０１１５】
駆動部材の動作状態を示す電流情報に関しては、装置内のコンポーネント（モータ、ソレノイド、クラッチ）を単体で動作させて、そのときの駆動電流を検知することで取得する（詳しくは後述する；図６参照）。
【０１１６】
履歴情報（ＮＤ１３０）は、ベイジアンネットワークの履歴情報ノードＮＤ３に対応し、画像形成装置１の使用状況を表わすものであり、装置稼働状態変数を与えるコンポーネント情報を補強する機能を持つ。本実施形態においては、この履歴情報についても、画像形成装置１内に種々のセンサを設けるとともに、取得した情報を記憶媒体に記憶しておくことで、自動的に取得するようにしている。
【０１１７】
たとえば、給紙トレイ５１から搬送路５２に繰り出される印刷用紙の数に対応する用紙フィード数（ＮＤ１３２）、装置設置以降の装置（マシン）の使用年数（ＮＤ１３４）、単位期間内の用紙フィード数で求められる使用頻度（ＮＤ１３５）、コンポーネントの交換情報（ＮＤ１３６）、故障交換頻度情報（ＮＤ１３８）、画像形成装置内部に設ける不揮発性の記憶媒体（半導体メモリやハードディスクなど）に記憶されるパーツ交換履歴や使用履歴などのログデータ（ＮＤ１３９）などがある。
【０１１８】
たとえば、被搬送体の一例である印刷用紙の搬送回数を表わす用紙フィード数は、直接に、ロールの摩耗や、ギアの摩耗、あるいはモータの軸受けの摩耗に影響を与え、コンポーネントの状態を左右する。よって、装置を所定場所に設置してから、あるいはコンポーネント交換後、フィード部がどの程度の用紙を送ったかという情報（用紙フィード数；ＮＤ１３２）を履歴情報として参照して、故障診断を行なうことが有効である。
【０１１９】
コンポーネント情報に加えて、コンポーネントの状態が影響を受ける、装置の履歴（使用状態）、装置の設置環境なども考慮したデータを自動的に取得して確率を算出して、ベイジアンネットワークに組み込んで計算すれば、予備知識がいらず、簡単な操作で正確な故障診断が可能になる。予備知識がない、あるいは経験の少ないサービスマンでも、簡単な操作で正確な故障診断が可能となる。
【０１２０】
用紙フィード数（ＮＤ１３２）としては、画像形成装置１の新規設置時、消耗品交換時、あるいは部品交換時からのフィード数を用いる。この用紙のフィード数は、摩耗などが伴うため可動する全ての部品（モータ、ソレノイド、クラッチ、ロール、ギア、ベルトなど）の寿命に影響を与える。モータやソレノイドなどの各部品の劣化の目安となる閾値としては、たとえば５０００００枚（この値は、機種や部品の種類によって異なる）以上、以下で、確率の設定を行なう。この値は、画像形成装置内部に設ける不揮発性の記憶媒体に、部品ごとに、新規設置時、消耗品交換時、あるいは部品交換時からのカスタマーが使用した累積用紙フィード数を逐次記録することで、観測情報として、診断時には確率決定している。
【０１２１】
なお、部品の用紙フィード数は、その部品交換などが発生した場合は、ゼロにリセットする。よって、新規設置時の全ての部品の累積フィード数は、ゼロになっているが、画像形成装置のメンテナンス状況によって、各部品ごとに不揮発性の記憶媒体に記憶されているフィード数は異なってくる。
【０１２２】
環境情報（ＮＤ１４０）は、ベイジアンネットワークの環境情報ノードＮＤ４に対応し、画像形成装置１の動作環境を表わすものであり、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件である。本実施形態においては、特に駆動機構部９０の動作に関わる動作環境である。たとえば、稼働温度検出部８４の温度センサ８５を使用して取得される温度データ（ＮＤ１４２）、稼働湿度検出部８６の湿度センサ８７を使用して取得される湿度データ（ＮＤ１４４）、あるいは温度データや湿度データに影響を与える画像形成装置１の設置場所（住所や建物など）（ＮＤ１４６）などがある。
【０１２３】
温度や湿度は、給紙ロール対５５を構成するフィードロール５５ａの印刷用紙との摩擦係数や紙間摩擦係数に影響を与え、用紙搬送時間に影響を与えるので、温度データや湿度データを使用して故障診断を行なうことが有効である。
【０１２４】
また、消耗材情報（ＮＤ１５０）は、ベイジアンネットワークの消耗材情報ノードＮＤ５に対応し、消耗材検知部にて取得される印刷用紙の厚さ（紙厚情報）や用紙種別（ＮＤ１５２）、あるいは色剤の色種や染料／顔料などのタイプやその残量（ＮＤ１５４）など、装置が使用する消耗材の情報である。
【０１２５】
また、仕様情報（ＮＤ１６０）は、ベイジアンネットワークの仕様情報ノードＮＤ６に対応し、通常の装置と異なるか否かを特定するための情報であって、たとえば仕向地（ＮＤ１６２）や顧客希望などに応じて特殊な部品が使用されている（ＮＤ１６４）などがある。
【０１２６】
＜＜故障診断装置の構成例＞＞
図５は、画像形成装置１に設けられる故障診断装置の一構成例を示すブロック図である。故障診断装置３は、上述の図２に示した各情報を取得して故障診断を行なうように構成されている。たとえば、故障診断装置３は、コンポーネントの稼働状態を示すコンポーネント情報を観測データ情報として取得する部品状態情報取得部１２と、画像形成装置１の使用状況を監視するとともに、監視結果を不揮発性の記憶媒体に登録・保持することで履歴情報を管理する履歴情報取得管理部１３とを備えている。
【０１２７】
また、故障診断装置３は、稼働温度検出部８４や稼働湿度検出部８６にて検知される情報に基づき、温度や湿度などのコンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件を環境情報として取得する環境情報取得部１４と、消耗材検知部にて検知される情報に基づき、印刷用紙の厚さや用紙種別、あるいは色剤の色種やタイプや残量など装置が使用する消耗材の情報を取得する消耗材情報取得部１５と、画像形成装置１の仕様情報を取得する仕様情報取得部１６とを備えている。
【０１２８】
また、故障診断装置３は、部品状態情報取得部１２や履歴情報取得管理部１３などが取得した種々の情報に基づき故障判定や故障予測を行なう故障判定部２４０、故障判定部２４０の故障判定や故障予測に際して使用される故障確率を推論する推論エンジン（故障確率推論部）２６０、あるいは故障判定結果や検査内容をカスタマーに通知する通知部２７０などを内部に有する故障診断部２００を備えている。
【０１２９】
故障判定部２４０は、推論エンジン２６０を利用して故障候補を絞り込む故障候補抽出部の機能を有しており、絞り込んだ故障候補、故障判定結果（故障の有無、故障箇所、故障内容）、故障予測結果（故障可能性の有無、故障箇所、故障内容）、あるいは検査内容や取得した動作状態信号などを通知部２７０に通知する。
【０１３０】
通知部２７０は、たとえば、故障判定部２４０から受け取った故障判定結果などを、お客様（画像形成装置１の操作者や所有者）、画像形成装置１をメンテナンス（保守、維持、管理）するカスタマーエンジニア、あるいは画像形成装置１を管理している管理センタなどのカスタマーエンジニアやカスタマーに通知する。
【０１３１】
たとえば、お客様に直接知らせる場合は、画像形成装置１にアラームを知らせるような、たとえば表示パネルやスピーカなどで知らせることができる。お客様は、それを見てあるいは聞いて、故障箇所や故障内容をサービスセンタに知らせることができる。また、画像形成装置１をメンテナンスするカスタマーエンジニアに直接知らせる場合は、公衆電話回線や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、携帯電話、ＰＨＳ（Personal Handy-phone System ）などの携帯端末を使って、故障発生などを連絡できる。また、故障箇所や故障内容のデータをカスタマーエンジニアが所有する端末に送ることもできる。
【０１３２】
また、画像形成装置１を管理している管理センタなどに知らせる場合は、カスタマーエンジニアに直接知らせる場合と同様に、公衆電話回線や携帯端末を使うこともできる。また、インターネットを利用した連絡もできる。これらの場合も、故障箇所や故障内容のデータを管理センタの端末に送ることもできる。
【０１３３】
また、画像形成装置１（故障状態特定部２４８）側で故障箇所や故障内容を特定せずに、故障診断部２００にて行なった故障診断の検査内容とそこで使用した動作状態信号などのデータを管理センタに通知し、管理センタ側で、故障候補の絞込みあるいは故障箇所や故障内容の特定などを行なうようにしてもよい。
【０１３４】
＜観測データ情報取得の構成例＞
図６は、故障診断装置において、観測データ情報を取得するための一構成例を示すブロック図であり、図５に示した部品状態情報取得部１２と故障診断部２００とについての一構成例を示したものである。また、図７は、取得した観測データに基づいて故障か否かを判定する際の判定手法の一例を説明する図である。
【０１３５】
ここでは、特に、駆動機構部９０の動作状態を検証する故障診断装置の実現に対応した例で示す。具体的には、ロールやロール対その他の可動部を駆動する動力源として、ステッピングモータやソレノイドあるいはクラッチを用いる例で説明する。たとえば、この図６では、各ブロック９１〜９４内でのステッピングモータ１１２、１２２、およびクラッチ１３２（纏めて駆動部材ともいう）を駆動する駆動回路や、ステッピングモータ１１２などの動作状態を検出する機能要素に着目して、それらを構成する回路部材とその接続関係とを示している。
【０１３６】
なお、駆動機構部９０の各ブロックは、必ずしも、ステッピングモータやソレノイドあるいはクラッチの全てを備えているとは限らないが、ここでは、これら全てを備えているものとして説明する。なお、ステッピングモータ（ＳＭ）１１２は、図１のモータ９６〜９９に相当する。ソレノイド（ＳＯ）１２２は、図２のソレノイド６１２に相当する。また、クラッチ（ＣＬ）１３２は、図２のクラッチ６１０に相当する。
【０１３７】
図示する故障診断装置３は、駆動機構部９０の動作状態を示す信号として、モータ、ソレノイド、あるいはクラッチなどの駆動部材に流れる動作電流を反映した信号と、これら駆動部材を動作させた際の、その駆動部材が属する駆動機構部９０（ブロック）の振動状態を反映した信号の双方を用いる点に特徴を有する。以下具体的に説明する。
【０１３８】
故障診断装置３は先ず、故障診断動作を制御するメイン機能部であるコントロール回路１０２と、駆動機構部９０の動作状態を示す信号として、モータ、ソレノイド、あるいはクラッチなどの駆動部材に流れる動作電流を反映した信号を取得する機能部として、直流電源１０４と、ステッピングモータ１１２を駆動する第１駆動部１１０と、ソレノイド１２２を駆動する第２駆動部１２０と、クラッチ１３２を駆動する第３駆動部１３０と、動作電流検出抵抗１４２を有する駆動部動作電流検出部１４０とを備えている。
【０１３９】
駆動部動作電流検出部１４０は、駆動機構部９０が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号として、ステッピングモータ１１２などの駆動部材の動作電流を示す信号を検出する動作状態信号検出部の一例である。動作電流検出抵抗１４２は、電流検出部材の一例である。
【０１４０】
ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２のそれぞれの所定端子（１１２ｃ，１２２ａ、１３２ａ）には、直流電源１０４から所定電圧（たとえば＋２４Ｖ）の直流電圧が印加されるようになっている。
【０１４１】
動作電流検出抵抗１４２の一方の端子１４２ａには、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２の各動作電流Ｉsm，Ｉso，Ｉslが入力され、他方の端子１４２ｂは接地されるようになっている。つまり、１つの動作電流検出抵抗１４２が、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの複数の駆動部材について共通に使用することで、電力供給を受けて駆動される部品（モータ、ソレノイド、クラッチなど）の駆動時観測情報を取得する構成としている。
【０１４２】
モータ、ソレノイド、クラッチなどは、本実施形態のように、通常、共通の電源（本例の直流電源１０４）を用いる場合が多いので、このような構成を採ることで、大元に回路電流検出のためのセンサを設けておくと、１つのセンサで全ての駆動部品の電流を観測できる。
【０１４３】
なお図では示さないが、動作電流検出抵抗１４２には、装置内のその他の部材、たとえばランプやファンの電流も流れるように構成している。したがって、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの動作を停止（オフ）させた場合であっても、動作電流検出抵抗１４２に流れる電流はゼロとはならない。
【０１４４】
コントロール回路１０２は、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２の動作を制御するための各種の制御信号を生成する駆動信号生成部１５０と、印刷用紙の搬送タイミングを算出する計測部１６２と、駆動部動作電流検出部１４０により得られる動作状態信号や計測部１６２により得られる用紙通過時間を所定の手順に従って処理して所定の特徴量を求め、予め取得しておいた正常状態での特徴量である基準特徴量と実働状態での特徴量である実働特徴量とを比較することにより、駆動機構部９０の故障の有無（動作異常か否か）を診断する故障診断部２００とを有する。
【０１４５】
駆動信号生成部１５０は、各駆動部材の動作開始や動作停止を制御する制御部の一例である。用紙検知部材をなす各用紙タイミングセンサ６９と計測部１６２とで、各用紙タイミングセンサ６９間を所定区間として、その間の印刷用紙の搬送時間を動作状態信号として検出する用紙通過時間検出部１６０の全体が構成される。また、用紙通過時間検出部１６０は、ブロックごとに、そのブロックの動作状態を示すブロック動作状態信号を検出するブロック動作状態信号検出部としての機能も備える。
【０１４６】
計測部１６２の出力信号のうちの一方（時間検知信号Ｓtime）は故障診断部２００に入力され、他方（エラー信号Ｓerr ）は、駆動信号生成部１５０と故障診断部２００に入力される。故障診断部２００は、用紙通過時間検出部１６０にて検知した用紙通過時間に基づいて、ブロック単位で故障の有無を判定し、故障と判定されたブロック（駆動機構）について、さらに、詳細に故障診断を行なうことが可能となっている。
【０１４７】
計測部１６２では、用紙が用紙タイミングセンサ６５，６６，６７，６８，７８，７９を通過する時間を監視して、予定の時間外に通過した場合にはジャムが発生したとして用紙搬送用の駆動部を停止させる。この停止動作には、異常な印刷や用紙自体がクラッシュして機構の破損を防ぐ意味も持っている。これらのジャム検知を目的とした用紙タイミングセンサは、現在市販されている殆ど全ての複写機に標準的に装備されている。したがって、ブロック単位での故障判定に用紙通過時間を利用することは、通常新たにセンサを設ける必要がないという意味で、コストの点でメリットがある。
【０１４８】
駆動信号生成部１５０は、ステッピングモータ１１２の動作を制御するための制御信号（本例ではＯＮ／ＯＦＦ，ＣＬＫ，Ｆｗ／Ｒｅｖ）を生成するステッピングモータ駆動信号生成部（以下ＳＭ駆動信号生成部ともいう）１５２と、ソレノイド１２２の動作を制御するための制御信号（本例ではＯＮ／ＯＦＦ）を生成するソレノイド駆動信号生成部（以下ＳＯ駆動信号生成部ともいう）１５４と、クラッチ１３２の動作を制御するための制御信号（本例ではＯＮ／ＯＦＦ）を生成するクラッチ駆動信号生成部（以下ＣＬ駆動信号生成部ともいう）１５６とを有する。
【０１４９】
計測部１６２の入力端ＩＮ１〜ＩＮ６のそれぞれには、対応する用紙タイミングセンサ６９から検知信号ＳＯ１〜ＳＯ６（各１ビット／計６ビット）が入力されるようになっている。計測部１６２は、用紙タイミングセンサ６９からの検知信号ＳＯ１〜ＳＯ６に基づいて、用紙先端部が各センサを通過する時間を算出し、算出した用紙通過時間を現す時間検知信号Ｓtimeを故障診断部２００に渡す。
【０１５０】
また、計測部１６２は、算出した通過時間が、予め定められている基準の時間範囲内（所定のタイミングの範囲内）にあるか否かを判定する。基準の時間範囲外の場合、記録用紙の搬送工程に故障が発生したと判断し、以降の用紙搬送工程を中止するよう、駆動信号生成部１５０にエラー信号Ｓerr を通知する。これを受けて、駆動信号生成部１５０内の駆動信号生成部１５２，１５４，１５６は、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、クラッチ１３２の動作を停止させることで、駆動機構部９０を停止させ、用紙搬送を停止する。この時は通常ジャムが発生したと呼ばれる。
【０１５１】
ステッピングモータ１１２の動作電流Ｉsmは、このモータドライバ回路１１４を通して、駆動部動作電流検出部１４０の動作電流検出抵抗１４２に導かれる。また、ソレノイド１２２の動作電流Ｉsoが動作電流検出抵抗１４２に導かれる。また、クラッチ１３２の動作電流Ｉclが動作電流検出抵抗１４２に導かれる。
【０１５２】
動作状態信号検出部の一例である駆動部動作電流検出部１４０は、動作電流検出抵抗１４２の他に、増幅回路１４３とＡ／Ｄ変換器１４８とを有する。Ａ／Ｄ変換器１４８には、故障診断部２００の端子ＯＵＴ６からクロック信号ＣＬＫ２が入力される。Ａ／Ｄ変換器１４８によりデジタル化された動作電流を表す検知データＤcurrは、故障診断部２００の入力端子ＩＮ６〜ＩＮ１７に入力される。なお、本例のＡ／Ｄ変換器１４８としては、１２ビットのものを用いる。なお、１２ビットに限らず、分解能やメモリ容量あるいはコストなどを考慮して決定すればよく、それ以下もしくはそれ以上としてもよい。
【０１５３】
増幅回路１４３は、オペアンプ（演算増幅器；ＯＰ）１４４と、オペアンプ１４４の非反転端子（＋）と動作電流検出抵抗１４２の端子１４２ａとの間に設けられた入力抵抗１４５と、オペアンプ１４４の反転端子（−）と出力との間に設けられた負帰還抵抗１４６と、オペアンプ１４４の反転端子（−）と接地との間に設けられた抵抗１４７とを備えて構成されている。図示するように、抵抗１４７の接地側は、動作電流検出抵抗１４２の接地点の極近傍であるのが好ましい。
【０１５４】
増幅回路１４３は、オペアンプ１４４、入力抵抗１４５、負帰還抵抗１４６、および抵抗１４７によって、非反転型増幅器を構成する。動作電流検出抵抗１４２の一端１４２ａは、入力抵抗１４５を介してオペアンプ１４４の非反転端子（＋）に接続されており、負帰還抵抗１４６の抵抗値Ｒ１４６と抵抗１４７の抵抗値Ｒ１４７の比（抵抗比）により、増幅回路１４３の増幅率が決定される。本例では、非反転型増幅器を構成するので、その増幅率は、１＋Ｒ１４７／Ｒ１４６となる。
【０１５５】
駆動機構部９０の動作電流を検出する際には、直流電源１０４からステッピングモータ１１２などの駆動部材への電力供給路途中に設けられた動作電流検出抵抗１４２を利用する。動作電流検出抵抗１４２としては、たとえば１Ω以下など、抵抗値が低い抵抗体を用いるのがよい。このような抵抗体としては、温度特性や抵抗値精度に優れたもの、たとえば、銅ニッケル合金などからなるものが好ましい。
【０１５６】
動作電流検出抵抗１４２に電流が流れると、その両端（１４２ａと１４２ｂとの間）には電圧降下（電位差）が生じる。この電位差を検出すれば、各ブロック９１〜９４の駆動部材を流れる電流を検出することができる。増幅回路１４３は、この動作電流検出抵抗１４２の両端の電位差を検知し、増幅して、Ａ／Ｄ変換器１４８に渡す。
【０１５７】
なお、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２の各動作電流Ｉsm，Ｉso，Ｉcl（以下纏めて動作電流Ｉｏともいう）を区別して検知するため、実際の電流検出時には、各駆動信号生成部１５２，１５４，１５６からステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、クラッチ１３２などへ、個別に制御信号ＯＮ／ＯＦＦを一定時間（たとえば１００〜２００ｍｓ（ミリ秒）程度）オン状態を与え、その間に、動作電流検出抵抗１４２の両端に発生する電圧を増幅回路１４３で増幅した後、故障診断部２００の端子ＯＵＴ６から出力されるクロック信号ＣＬＫ２に同期して、Ａ／Ｄ変換器１４８でデジタル信号（検知データＤcurr）に変換する。
【０１５８】
たとえば、診断対象をステッピングモータ１１２とする場合には、ＳＭ駆動信号生成部１５２が御信号ＯＮ／ＯＦＦをオン状態としてから、２００ｍｓ間、動作電流検出抵抗１４２で得られる動作電流Ｉsmに対応する電圧（動作電流検出抵抗１４２の両端電圧）をＡ／Ｄ変換器１４８で検知データＤcurrに変換する。また、診断対象をソレノイド１２２とする場合には、ＳＯ駆動信号生成部１５４が制御信号ＯＮ／ＯＦＦをオン状態としてから、１００ｍｓ間、動作電流検出抵抗１４２で得られる動作電流Ｉsoに対応する電圧（動作電流検出抵抗１４２の両端電圧）をＡ／Ｄ変換器１４８で検知データＤcurrに変換する。
【０１５９】
Ａ／Ｄ変換器１４８に与えるクロック信号ＣＬＫ２の周波数としては、たとえば、２００ｍｓ期間ではサンプル数ｎが約１３６５で、１００ｍｓ期間ではサンプル数ｎが約６８３程度となる値とする。なお、ここでは、サンプル数ｎを、２００ｍｓ期間では約１３６５、１００ｍｓ期間では約６８３としたが、このサンプル数ｎ自体は、余り厳密に制約されるものではない。
【０１６０】
検知データＤcurrとして故障診断部２００に取り込まれる各サンプル点ｋ（ｋ＝１〜ｎ）のデータｖｋの集合（計ｎ個）に、故障判定に必要な特徴部分を含んでいればよく、各データｖｋを保存するためのメモリ容量やデータ処理時の計算速度などを考慮して決定すればよい。この点では、故障診断部２００は、メモリ容量や計算速度に基づいてクロック信号ＣＬＫ２の周波数を切替可能な構成としておくのがよい。
【０１６１】
ここで、動作電流が多量に流れる場合には、動作電流検出抵抗１４２によって目立った電圧降下が発生し、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの駆動部材に定格の電圧を供給できなくなる問題が生じる。この場合には、抵抗体（たとえば１Ω以下）からなる動作電流検出抵抗１４２に代えて、ホール素子を用いた電流センサやコイルにより検知される誘導起電力を積分することで電流を検知するタイプのものを、電流検出部材として用いるとよい。
【０１６２】
なお、ホール素子やコイルを利用して電流を検出する仕組みは周知の技術であるので、ここではその構成の図示を割愛するとともにその作用説明も割愛する。ホール素子やコイルなどを利用すると、電流検出部材の両端には電圧降下が殆ど生じないので、前述の問題を解消できる。なお、抵抗体を用いる場合、電圧降下の問題があるものの、簡易な構成で動作電流を検知できる利点がある。
【０１６３】
故障診断部２００は、たとえば、動作電流検出抵抗１４２で検知された動作電流を反映した検知データＤcurrに基づき、動作電流の実効値、時間軸上で突出したピークを有する衝撃電流、オン後の過渡応答、あるいは周波数軸上で突出したピークを有する狭帯域電流などを監視対象とし、それらを検出して解析を行ない、故障診断に好適な特徴量を抽出する。なお、解析には、たとえば動作電流の実効値の大小関係や時間的な変化の差を解析する手法の他、高速デジタルフーリエ変換による周波数スペクトル解析などにより、特定ピークの周波数やその大きさを調べる手法を採ることができる。
【０１６４】
動作電流の実効値を特徴量としてその大小関係に基づく判定を用いると、比較的簡易な判定が可能である。大小関係の判定の際には、たとえば図７に示すように、平均値と分散（標準偏差）を特徴量として使用した分布特性を利用する手法を用いることもできる。たとえば、３σを閾値に設定し、平均から±３σ内は正常、それ以外は異常とするなどである。
【０１６５】
一方、衝撃電流などの発生時点が正確に分かると、タイミングチャートと照らし合わせて機械の詳細な情報を得ることができ、また起動時の電流や衝撃電流の過渡応答を把握して故障の検知や機械の経年変化の解析を行なうことができる。また、高速デジタルフーリエ変換を利用すれば、起動時の電流や衝撃電流をスペクトルに変換してそれらの特性を数値化して記録することができ、電流変化を明確に認識することができる。
【０１６６】
また、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの複数の駆動部材に流れる動作電流を、１つの動作電流検出抵抗１４２で検知する構成としているので、駆動部動作電流検出部１４０は、全駆動部材について、一箇所にて動作電流Ｉｏを検知できる。よって、複数の駆動回路を有する装置であっても、駆動部動作電流検出部１４０をコンパクトかつ低コストに構成することができる。
【０１６７】
また、故障診断装置３は、駆動機構部９０の動作状態を示す信号として、モータ、ソレノイド、あるいはクラッチなどの駆動部材を動作させた際の、その駆動部材が属する駆動機構部９０（ブロック）の振動状態を反映した信号（たとえば作動音信号）を取得する機能部として、加速度センサ１８２を有する駆動機構振動検出部１８０を備えている。
【０１６８】
振動検出部１８０は、駆動機構部９０が所定期間動作している間の動作状態を示す動作状態信号として振動を反映した信号を検出する動作状態信号検出部の一例であって、図１に示す駆動機構振動検出部８０に相当する。
【０１６９】
加速度センサ１８２は、動作状態信号を検出するセンサ部材の一例であって、図１に示す振動センサ８２に相当する。１つの加速度センサ１８２が、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの複数の駆動部材について共通に使用される構成となっている。
【０１７０】
動作状態信号検出部の一例である振動検出部１８０は、加速度センサ１８２の他に、チャージアンプ（積分型増幅器）１８４とＡ／Ｄ変換器１８８とを有する。Ａ／Ｄ変換器１８８は、Ａ／Ｄ変換器１４８と同様のもので、故障診断部２００との接続関係もＡ／Ｄ変換器１４８と同様である。
【０１７１】
加速度センサ１８２は、駆動部材の振動加速度に比例した電気信号を検知する。加速度センサ１８２は、一般的な圧電式を用いているため、チャージアンプ１８４により、電荷信号を電圧信号に変換する。
【０１７２】
振動センサ８２として加速度センサ１８２を利用した構成では、音響センサなどを利用した場合より、外部ノイズの影響を受け難い点で有利である。また、ステッピングモータ１１２などの各駆動部材について、１つの加速度センサ１８２で振動を検知するので、振動検出部１８０は、全駆動部材について、一箇所にて振動を検知できる。よって、複数の駆動回路を有する装置であっても、振動検出部１８０をコンパクトかつ低コストに構成することができる。
【０１７３】
振動検出部１８０における振動の検出においても、モータ、ソレノイド、あるいはクラッチなどの駆動部材に流れる動作電流を検出する場合と同様に、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２の各動作状態における振動を区別して検知するため、実際の振動検出時には、各駆動信号生成部１５２，１５４，１５６からステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、クラッチ１３２などへ、個別に制御信号ＯＮ／ＯＦＦを一定時間（たとえば１００〜２００ｍｓ程度）オン状態を与え、その間に、加速度センサ１８２に発生する電荷をチャージアンプ１８４で電圧に変換、増幅した後、故障診断部２００の端子ＯＵＴ６から出力されるクロック信号ＣＬＫ２に同期して、Ａ／Ｄ変換器１８８でデジタル信号（検知データＤosci）に変換する。
【０１７４】
故障診断部２００は、検知データＤcurrについての解析と同様に、たとえば、加速度センサ１８２で検知された加速度（振動に起因したもの）を反映した検知データＤosciに基づき、加速度の実効値、時間軸上で突出したピークを有する加速度、オン後の過渡応答、あるいは周波数軸上で突出したピークなどを監視対象とし、それらを検出して解析を行なう。加速度の実効値の大小関係に基づく判定を用いると比較的簡易な判定が可能である。
【０１７５】
なお、図では示さないが、加速度センサ１８２に代えて、音響センサを振動センサ８２として使用することもできる。画像形成装置１内における音の発生要因としては、部品どうしの衝突や、印刷用紙が位置合せ部品に当接するとき、印刷用紙が撓んでシュートに当たるときなど、印刷用紙の搬送過程でその印刷用紙と部品とが衝突して生じるものの他、ステッピングモータ１１２やソレノイド１２２などの駆動部材のオン／オフ時などにも発生する。このような音は発生時間が特定されているために検出も比較的容易であり、これらを対象とした、その後の音圧の経年推移などの監視が可能である。
【０１７６】
そこで、故障診断部２００は、音響センサで検知された、機械から発生する音に基づいて故障を検知する方法を採る。たとえば、時間軸上で突出したピークを有する衝撃音や、周波数軸上で突出したピークを有する狭帯域音を監視対象とし、それらを検出して解析を行なう。解析には、たとえば音圧レベルの大きさや時間的な変化の他、高速デジタルフーリエ変換による周波数スペクトル解析などにより、特定ピークの周波数やその大きさを調べる手法を採ることができる。
【０１７７】
衝撃音などの発生時点が正確に分かるとタイミングチャートと照らし合わせて機械の詳細な情報を得ることができ、また衝撃音の変化を把握して故障の検知や機械の経年変化の解析を行なうことができる。また、高速デジタルフーリエ変換を利用すれば、衝撃音をスペクトルに変換して衝撃音の特性を数値化して記録することができ、衝撃音の変化を明確に認識することができる。
【０１７８】
なお、複写機能やプリンタ機能を備えた画像形成装置１から発生する衝撃音は、設置環境の背景雑音と機械本体の定常騒音とが重なり合った中に埋没してしまうことがある。また衝撃音には変化がないにも拘わらず背景雑音のみが変化する場合もある。たとえば、機械設置環境の背景雑音は、昼と夜、機械近傍に作業者がいるかいないかなどにより変化する。これらの場合、故障と誤検出する場合も生じるので、これらを考慮した解析手法、すなわち背景雑音を含まず純粋に衝撃音のみの特性を検出する手法を採るのが望ましい。また、機械の経時変化により、部品同士の衝突音が変化する（たとえば大きくなる）こともある。よって、衝撃音自体の経年変化を正確に抽出し把握する解析手法を採るのが望ましい。
【０１７９】
＜故障診断装置のブロック対応＞
図８は、図６に示した故障診断装置３を構成する場合における、駆動機構部９０のブロック分割との対応を説明する図である。先ず、図８（Ａ）はその第１例を示しており、駆動部動作電流検出部１４０と故障診断部２００とを除く各機能部分（たとえば各駆動部１１０，１２０，１３０や駆動信号生成部１５０）を駆動機構部９０のブロック９１〜９４ごとに設け、これに対して、駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０と故障診断部２００とを、全ブロックに対して１系統を共通に設けている点に特徴を有する。なお、直流電源１０４も、全ブロックに対して共通に設けるようにしてもよい。
【０１８０】
こうすることで、動作電流検出抵抗１４２には、ブロック９１〜９４の各々から動作電流Ｉｏが流れるので、駆動部動作電流検出部１４０は、全ブロックおよび全駆動部材について、一箇所にて動作電流Ｉｏを検知できるようになるので、故障診断装置３をコンパクトかつ低コストに構成することができる。よって、小型の画像形成装置１に適用するのに都合がよい。
【０１８１】
一方、図８（Ｂ）はその第２例を示しており、第１例の構成に加えて、駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０もブロック９１〜９４ごとに設け、故障診断部２００を全ブロックに対して１系統を共通に設けている点に特徴を有する。この第２例の場合、動作電流Ｉｏをブロック９１〜９４ごとに検知し、ブロック９１〜９４ごとの検知結果を故障診断部２００に入力する構成とする。
【０１８２】
こうすることで、構成がやや大規模にはなるものの、動作電流Ｉｏを検知する動作電流検出抵抗１４２や加速度を検知する加速度センサ１８２あるいは作動音を検知する図示しない音響センサを、ブロックの物理的な配置に応じて、適切な場所に配置することで、検知対象部材の近傍で検知することができる。これらはアナログ信号系統であるが、ブロックごとに検知した後に、デジタルデータＤcurr，Ｄosciに変換してから一箇所の故障診断部２００に渡すことができる。
【０１８３】
第１例の構成では、各ブロックの動作電流Ｉｏの信号線を動作電流検出抵抗１４２の端子１４２ａまで引き延ばさなければならないなど、アナログ信号系統の引回しが長くなりがちで、ノイズの影響を受け易い。これに対して、第２例の構成では、ブロックごとに動作電流を検知する構成であるので、アナログ信号系統の引回しを短くすることができ、ノイズの影響を受け難い（耐ノイズ性に優れる）。
【０１８４】
また、第１例の構成では、作動音や加速度を一箇所で検知する構成であるので、大型の装置の場合、振動センサの配置位置が検知対象ブロックからかなり離れた状態になり得るので、感度低下や背景雑音の影響を受け易いなど、検知性能上の問題を生じ得る。これに対して、第２例の構成では、ブロックごとに検知する構成であるので、検査対象部材の極近傍で振動を検知可能となるから、これらの問題に対して、第１例よりも優位である。よって、第２例の構成は、大型の画像形成装置１に適用するのに都合がよい。
【０１８５】
また、ブロックごとに動作電流や振動を検知する構成であるので、このブロックごとに検知される動作状態信号に基づいてブロックごとに故障の有無を判定し、故障と判定されたブロックについて、さらに、詳細に故障診断を行なうことができる。詳細な故障診断の対象範囲を予めブロック単位で絞っておくことで、詳細な故障診断を行なうべき箇所を減らすことができる。用紙通過時間を利用することでブロック単位での故障判定を行なう構成は、画像形成装置のように被搬送体を搬送する機構を備えた装置への適用に限定されるが、この第２例の構成を利用すれば、あらゆる装置にブロック単位での故障判定を行なう仕組みを適用できる。
【０１８６】
＜故障診断部の一構成例＞
図９は、故障診断部２００の構成例を示す機能ブロック図である。故障診断部２００は、駆動回路と、モータ、ソレノイド、およびクラッチなどの駆動部材と、この駆動部材と連結したギア、ベアリング、ベルト、あるいはロールなどを、１つのモータを共通に使用して、そのモータの駆動力が伝達される範囲（典型例としては図２で示す単位）ごとにブロックに分けて、ブロックのそれぞれについて、故障候補を抽出したり、故障の有無を診断したり、将来の故障の可能性を診断（故障推定）したりする点に特徴を有する。よって、１つのブロックは、モータは必ず１つであるが、ソレノイドやクラッチその他の駆動部材を複数備える場合もある。以下、具体的に説明する。
【０１８７】
図示するように、故障診断部２００は、部品状態情報取得部１２の一例として図８に示した駆動部動作電流検出部１４０あるいは振動検出部１８０などの動作状態信号検出部からの動作状態信号（前例では検知データＤcurr，Ｄosci）を、一定時間、所定の手順に従って処理し、処理済みデータに基づいて所定の特徴量を求める動作状態特徴量取得部２１０と、図６に示した計測部１６２により得られる用紙通過時間を所定の手順に従って処理し、処理済みデータに基づいて所定の特徴量を求める用紙通過時間特徴量取得部２２０とを備える。
【０１８８】
なお、動作状態特徴量取得部２１０は、図５に示した部品状態情報取得部１２、履歴情報取得管理部１３、環境情報取得部１４、消耗材情報取得部１５、あるいは仕様情報取得部１６からの情報も取得する。
【０１８９】
動作状態特徴量取得部２１０や用紙通過時間特徴量取得部２２０は、何れも、図６に示した駆動部動作電流検出部１４０や計測部１６２においてセンサ部材を用いて自動的に取得される種々の動作状態信号を受け取る動作状態信号受取部の一例である。
【０１９０】
また、故障診断部２００は、故障診断時の判定指標となる基準特徴量を所定の記憶媒体（好ましくは不揮発性の半導体メモリ）２３２に格納する基準特徴量格納部２３０を備える。なお図示しないが、基準特徴量格納部２３０には、記憶媒体２３２の他に、記憶媒体２３２に基準特徴量を書き込むための書込制御部や、記憶された基準特徴量を記憶媒体２３２から読み出すための読出制御部が設けられる。
【０１９１】
記憶媒体２３２は、画像形成装置１において動作状態特徴量取得部２１０や用紙通過時間特徴量取得部２２０によって取得される種々の動作状態信号の履歴情報を保持する履歴記憶部の機能を持つ。
【０１９２】
基準特徴量としては、たとえば、駆動機構部９０を構成する機構部材（モータやソレノイドなどの駆動部材を含む）や機構部材を駆動する電気部材（駆動信号生成部１５０や駆動回路）が正常に動作している正常状態で、各特徴量取得部２１０，２２０により取得された特徴量を使用する。あるいは、各特徴量取得部２１０，２２０で得られる特徴量に代えて、画像形成装置１におけるステッピングモータ１１２などの動作電流や振動の定格値を利用してもよい。
【０１９３】
また、故障が検知された場合に、その故障箇所や故障状態を判定するための基準特徴量として、各構成部材が故障時に、各特徴量取得部２１０，２２０により取得された特徴量を使用する。この故障状態に関する基準特徴量は、当該装置の各部材を強制的に故障状態にして特徴量取得部２１０，２２０により検知したものであってもよいし、管理センタなどに集約されるメンテナンス情報に基づいて取得した情報を用いてもよい。画像形成装置１と管理センタとをネットワーク接続しておき、記憶媒体２３２に格納されている故障時の情報を定期的に更新するようにしてもよい。
【０１９４】
また、故障診断部２００は、記憶媒体２３２に格納しておいた基準特徴量と故障診断時に各特徴量取得部２１０，２２０で得られる特徴量である実働特徴量とを比較することにより、診断対象ブロックに故障が発生しているか否かや、将来故障が生じる可能性など故障に関わる診断処理を行なう故障判定部２４０と、故障診断部２００内の各機能部や駆動信号生成部１５０を制御する制御部２５０とを備える。
【０１９５】
故障判定部２４０は、動作状態特徴量取得部２１０にて取得される動作状態信号に関わる特徴量に基づいて故障判定処理を行なう動作状態故障判定部２４２と、用紙通過時間特徴量取得部２２０にて取得される用紙通過時間に関わる特徴量に基づいて故障判定処理を行なう用紙通過故障判定部２４４と、用紙通過時間特徴量取得部２２０にて取得される用紙通過時間に関わる特徴量に基づいて故障予測処理を行なう用紙通過故障予測部２４６とを有する。
【０１９６】
また、故障判定部２４０は、動作状態故障判定部２４２や用紙通過故障判定部２４４が故障判定をした場合や用紙通過故障予測部２４６が故障予測判定をした場合に、記憶媒体２３２に保持しておいた故障時の情報を参照して、その故障がどのような状態のものであるのかを特定する故障状態特定部２４８を有する。
【０１９７】
制御部２５０は、用紙通過時間検出部１６０からの信号を用いて用紙通過故障判定部２４４にて故障診断された結果を利用して、故障箇所を特定する診断対象ブロックや処理順序を決定する診断対象ブロック決定部２５２と、基準特徴量の取得と実働特徴量の取得や診断の各モードを切り替えるため切替部として、第１切替部（ＳＷ１）２５４および第２切替部（ＳＷ２）２５６を有している。
【０１９８】
また、制御部２５０は、時刻情報（年月日や時分秒）を取得するシステム時計２５８を有する。システム時計２５８は、図示しない時計用チップを有しており、時刻情報を取得する。このシステム時計２５８は、電源断時や停電時などに時刻情報が消滅しないよう、バックアップ用電池を備えており、常に現時点の時刻を保持している。
【０１９９】
また、故障診断部２００は、故障判定部２４０の故障判定や故障予測に際して使用される故障確率を推論する推論エンジン２６０と、故障判定結果や検査内容をカスタマーに通知する通知部２７０を備える。
【０２００】
＜＜電子計算機を利用した構成＞＞
図１０は、ＣＰＵやメモリを利用してソフトウェア的に故障診断装置３を構成する、すなわちパーソナルコンピュータなどのコンピュータ（電子計算機）の機能を利用して故障診断装置３をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【０２０１】
後述するベイジアンネットワーク手法を適用した本発明に係る故障診断方法や故障診断装置を、電子計算機（コンピュータ）を用いてソフトウェアで実現するために好適なプログラムあるいはこのプログラムを格納したコンピュータ読取可能な記憶媒体を発明として抽出することもできる。
【０２０２】
もちろん、このようなコンピュータを用いた構成に限らず、図５〜図９を用いて示した各機能部の機能をなす専用のハードウェアの組合せにより故障診断装置３や故障診断部２００を構成することもできる。ソフトウェアにより処理を実行させる仕組みとすることで、ハードウェアの変更を伴うことなく、処理手順などを容易に変更できる利点を享受できるようになる。
【０２０３】
電子計算機に一連のベイジアンネットワーク処理を利用した故障診断機能をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ（組込マイコンなど）、あるいは、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）、論理回路、記憶装置などの機能を１つのチップ上に搭載して所望のシステムを実現するＳＯＣ（System On a Chip：システムオンチップ）、または、各種のプログラムをインストールすることで各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
【０２０４】
記録媒体は、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取装置に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気などのエネルギの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取装置にプログラムの記述内容を伝達できるものである。
【０２０５】
たとえば、コンピュータとは別に、カスタマーにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクＦＤを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory ）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini Disc ）を含む）、または半導体メモリなどよりなるパッケージメディア（可搬型の記憶媒体）により構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でカスタマーに提供される、プログラムが記録されているＲＯＭやハードディスク装置などで構成されてもよい。または、ソフトウェアを構成するプログラムが、有線あるいは無線などの通信網を介して提供されてもよい。
【０２０６】
たとえば、ベイジアンネットワーク処理における故障確率の算出（更新を含む）機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、ハードウェアにて構成する場合と同様の効果は達成される。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体がベイジアンネットワークを利用した故障診断処理機能を実現する。
【０２０７】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することで、ベイジアンネットワークを行なう機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム；基本ソフト）などが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能などが実現される場合であってもよい。
【０２０８】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能などが実現される場合であってもよい。
【０２０９】
なお、故障診断装置３を複写機能を持つ画像形成装置１に組み込む形態の場合、図１０に示す電子計算機には、たとえば、複写アプリケーションやプリンタアプリケーション、ファクシミリ（ＦＡＸ）アプリケーション、あるいは他のアプリケーション用の処理プログラムなど、従来の画像形成装置（複合機）におけるものと同様のソフトウェアが組み込まれる。また、ネットワーク９を介して外部とのデータを送受信したりするための制御プログラムも組み込まれる。
【０２１０】
このとき、ベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障箇所判定処理機能を実現するプログラムコードを記述したファイルとしてプログラムが提供されるが、この場合、一括のプログラムファイルとして提供されることに限らず、コンピュータで構成されるシステムのハードウェア構成に応じて、個別のプログラムモジュールとして提供されてもよい。たとえば、既存の複写装置制御ソフトやプリンタ制御ソフト（プリンタドライバ）に組み込まれるアドインソフトとして提供されてもよい。
【０２１１】
たとえば、故障診断装置３を構成するコンピュータシステム９００は、コントローラー部９０１と、ハードディスク装置、フレキシブルディスク（ＦＤ）ドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk ROM）ドライブ、半導体メモリコントローラなどの、所定の記憶媒体からデータを読み出したり記録したりするための記録・読取制御部９０２とを有する。
【０２１２】
コントローラー部９０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）９１２、読出専用の記憶部であるＲＯＭ（Read Only Memory）９１３、随時書込みおよび読出しが可能であるとともに揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（Random Access Memory）９１５、および不揮発性の記憶部の一例であるＲＡＭ（ＮＶＲＡＭと記述する）９１６を有している。ＮＶＲＡＭ９１６には、たとえば、使用時間、頻度、コピー／プリント枚数などで重み付けした各パーツの故障確率の情報を格納する。
【０２１３】
上記において“揮発性の記憶部”とは、故障診断装置３の電源がオフされた場合には、記憶内容を消滅してしまう形態の記憶部を意味する。一方、“不揮発性の記憶部”とは、故障診断装置３のメイン電源がオフされた場合でも、記憶内容を保持し続ける形態の記憶部を意味する。記憶内容を保持し続けることができるものであればよく、半導体製のメモリ素子自体が不揮発性を有するものに限らず、バックアップ電源を備えることで、揮発性のメモリ素子を“不揮発性”を呈するように構成するものであってもよい。また、半導体製のメモリ素子により構成することに限らず、磁気ディスクや光ディスクなどの媒体を利用して構成してもよい。
【０２１４】
また、コンピュータシステム９００は、カスタマーインタフェースをなす機能部として、キーボードやマウスなどを有する指示入力部９０３と、操作時のガイダンス画面や処理結果などの所定の情報をカスタマーに提示する表示出力部９０４と、各機能部との間のインタフェース機能をなすインタフェース部（ＩＦ部）９０９とを有する。なお、故障診断装置３を複写機能を持つ画像形成装置１に組み込んで一体化させる場合、処理対象の画像を読み取る画像読取部（スキャナユニット）９０５と、処理済みの画像を所定の出力媒体（たとえば印刷用紙）に出力する画像形成部９０６も設けられる。
【０２１５】
インタフェース部９０９としては、処理データ（画像データを含む）や制御データの転送経路であるシステムバス９９１の他、たとえば、画像読取部９０５とのインタフェース機能をなすスキャナＩＦ部９９５、画像形成部９０６や他のプリンタとのインタフェース機能をなすプリンタＩＦ部９９６、およびインターネットなどのネットワーク９との間の通信データの受け渡しを仲介する通信ＩＦ部９９９を有している。
【０２１６】
表示装置９０４は、たとえば、表示制御部９４２とＣＲＴ（Cathode Ray Tube；陰極線管）やＬＣＤ（Liquid Crystal Display；液晶）などでなるディスプレイ部９４４とを有する。たとえば、表示制御部９４２が、ディスプレイ部９４４上に、ガイダンス情報や画像読取部９０５が取り込んだ全体画像などを表示させる。また、故障判定結果や検査内容をカスタマーに通知する際の表示デバイスとしても利用される。なお、表示面上にタッチパネル９３２を有するディスプレイ部９４４とすることで、指先やペンなどで所定の情報を入力する指示入力部９０３を構成することもできる。
【０２１７】
画像読取部９０５は、画像入力端末の機能を備えており、たとえばＣＣＤ固体撮像素子の全幅アレイを使用して、読取位置へ送られた原稿に光を照射することで、原稿上の画像を読み取り、この読み取った画像を表す赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂのアナログビデオ信号をデジタル信号へ変換する。
【０２１８】
画像形成部９０６は、たとえば画像読取部９０５にて得られた画像信号により表される画像を、電子写真式、感熱式、熱転写式、インクジェット式、あるいは同様な従来の画像形成処理を利用して、普通紙や感熱紙上に可視画像を形成する（印刷する）。
【０２１９】
このため、画像形成部９０６は、たとえばイエローＹ，マゼンタＭ，シアンＣ，ブラックＫの２値化信号などの印刷出力用データを生成する画像処理部９６２と、故障診断装置３をデジタル印刷システムとして稼働させるためのラスタ出力スキャンベースのプリントエンジン９６４を備える。
【０２２０】
このような構成において、ＣＰＵ９１２は、システムバス９９１を介してシステム全体の制御を行なう。ＲＯＭ９１３は、ＣＰＵ９１２の制御プログラムなどを格納する。ＲＡＭ９１５は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory ）などで構成され、プログラム制御変数や各種処理のためのデータなどを格納する。また、ＲＡＭ９１５は、所定のアプリケーションプログラムによって取得した電子ドキュメント（文字データのみに限らず画像データを含んでよい）や自装置に備えられている画像読取部９０５で取得した画像データ、さらには外部から取得した電子データなどを一時的に格納する領域を含んでいる。
【０２２１】
たとえば、ベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障診断処理機能をコンピュータに実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を通じて配布される。あるいは、このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭではなくＦＤに格納されてもよい。また、ＭＯドライブを設け、ＭＯに前記プログラムを格納してもよく、またフラッシュメモリなどの不揮発性の半導体メモリカードなど、その他の記録媒体にプログラムを格納してもよい。さらに、他のサーバなどからインターネットなどのネットワーク９を経由してプログラムをダウンロードして取得したり、あるいは更新したりしてもよい。
【０２２２】
なお、プログラムを提供するための記録媒体としては、ＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどの他にも、ＤＶＤなどの光学記録媒体、ＭＤなどの磁気記録媒体、ＰＤなどの光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、ＩＣカードやミニチュアカードなどの半導体メモリを用いることができる。記録媒体の一例としてのＦＤやＣＤ−ＲＯＭなどには、後で説明する故障診断装置３におけるベイジアンネットワークを利用して故障確率算出処理機能や故障診断処理機能を実現する際の、一部または全ての機能を格納することができる。
【０２２３】
また、ハードディスク装置は、制御プログラムによる各種処理のためのデータを格納したり、画像読取部９０５で取得した画像データや外部から取得した印刷データなどを大量に一時的に格納したりする領域を含んでいる。また、ハードディスク装置、ＦＤドライブ、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブは、たとえば、ＣＰＵ９１２にコンテンツ取得やアドレス取得あるいはアドレス設定などの処理をソフトウェアにて実行させるためのプログラムデータを登録するなどのために利用される。
【０２２４】
なお、故障診断装置３の各機能部分の全ての処理をソフトウェアで行なうのではなく、これら機能部分の一部を専用のハードウェアにて行なう処理回路９０８を設けてもよい。ソフトウェアで行なう仕組みは、並列処理や連続処理に柔軟に対処し得るものの、その処理が複雑になるに連れ、処理時間が長くなるため、処理速度の低下が問題となる。これに対して、ハードウェア処理回路で行なうことで、高速化を図ったアクセラレータシステムを構築することができるようになる。アクセラレータシステムは、処理が複雑であっても、処理速度の低下を防ぐことができ、高いスループットを得ることができる。
【０２２５】
画像形成装置１に適用した本実施形態の故障診断装置３の場合であれば、処理回路９０８としては、図４に示した用紙通過時間、駆動電流、振動、作動音、あるいは光量などの観測データ情報（ＮＤ１２０）、あるいは温度や湿度などの環境情報（ＮＤ１４０）を取得するためのセンサ系統のデータ取得機能部９０８ａが該当する。
【０２２６】
＜＜ベイジアンネットワークを利用した故障診断の詳細＞＞
図１１は、故障診断部２００において故障診断時に利用するベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【０２２７】
ベイジアンネットワークは、変数間の因果関係を表す有向非巡回グラフであり、親が与えられると、条件つき確率分布を変数に関連づけるものである。ベイジアンネットワークは、確率理論を使用して問題領域をモデル化する。他に関する情報が与えられたとすると、問題のベイジアンネットワーク表現を使用して、変数のサブセットに関する情報を提供する。
【０２２８】
ベイジアンネットワークは、変数(ノード；楕円で表示）のセットおよび有向エッジ（変数間の接続）を示すアーク（矢印で表示）のセットから構成される。アークと呼ばれる矢印は、因果関係を示し、矢印の方向に原因から結果へと結ばれている。
【０２２９】
各ノード（変数）は、相互に排他的な状態のセットを持つ。各ノードには、原因から結果が発生する確率（条件付き確率表）を予め設定しておく。ノードは、有向エッジ（directed edge）とともに、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ；Directed Acyclic Graph ）を形成する。親ｗ1,…,ｗnを持つ各変数ｖについて、条件つき確率テーブルＰ(ｖ|ｗ1,…,ｗn)が定義される。ｖが親を持たない場合に、このテーブルが、周辺確率Ｐ(ｖ)に減少する。
【０２３０】
入ってくる矢印をもたないノードは、そのノードの発生確率だけ設定される。ベイジアンネットワークの大きな特徴は、直接観測できない状態（たとえば、故障の有無など）を直接観測（または入手）できる情報から確率推論し、直接観測できない状態の（故障か否かの）確率算出できることにある。
【０２３１】
つまり、ベイジアンネットワークは、因果関係が複雑な問題領域を表わすため、複数の変数間の因果関係を順次結んでいき、グラフ構造を持つネットワークとして表現するようにしている。ベイジアンネットワークでは、設計変数間の依存関係を有向グラフにより表現する。そして、変数の集合がネットワークのノードを形成する、リンクまたは矢印の集合がノード対を結ぶ、ノードＸからノードＹへの矢印の直感的な意味、はＸがＹに直接的影響を与える（ＹがＸに依存する）という性質を有するグラフ構造として提示される。  グラフは矢印の方向にサイクルを持たない有向非循環グラフである。
【０２３２】
なお、図では、ハッチングで示したノードは、直接観測できるノードである。ハッチング無しで示したノードの確率を計算することで、コンポーネントの状態（故障の有無の可能性）が分かる。各ノードの確率計算には、たとえば、ベイズの定理が使われるが、ノードが多く、かつループを作るようなネットワーク構成では、膨大な計算量のため事実上計算はできない。そこで、ベイジアンネットワークにおける確率を正確に更新するための効率的な様々な計算アルゴリズムが考案されていおり、計算ソフトウェアも幾つかのメーカから販売されている。たとえば、http://staff.aist.go.jp/y.motomura/bn2002/presen/motomura-tut.files/frame.htm；オンライン、を参照するとよい。
【０２３３】
図１１に示したベイジアンネットワークは、図４と対応するように示している、すなわち、たとえば図１１に示すように、本実施形態のベイジアンネットワークは、コンポーネント状態ノードＮＤ１を中心に、環境状態を表すコンポーネント観測情報ノード（環境ノード）ＮＤ２、履歴情報ノードＮＤ３、環境情報ノードＮＤ４、消耗材情報ノードＮＤ５、仕様情報ノードＮＤ６が因果関係を元に構成されている。
【０２３４】
コンポーネント状態ノードＮＤ１とは、コンポーネントの状態を表すノードであり、この部分の確率を計算して、故障か否かの判断を行なう。各ノード内には、因果関係の強さ表す確率データを纏めた確率表を予め入れておく。なお、確率データの初期値は、過去のデータや部品のＭＴＢＦ（Mean Time Between Failure ；平均故障間隔）を使うことができる。値が小さすぎる場合は、故障確率の大小関係が明らかになるような部品間の相対的な値を使ってもよい。
【０２３５】
コンポーネント観測情報ノードＮＤ２は、故障診断の判定に利用する、装置内でセンサを用いて自動的に取得される情報であり、本実施形態では、用紙搬送時間情報、駆動電流情報、あるいは振動情報などである。
【０２３６】
履歴情報ノードＮＤ３は、画像形成装置１の使用状況を表わすものであり、本実施形態では、フィード数の履歴情報を用いる。図４にて説明したように、フィード数は、画像形成装置１を処置位置に設置してから、あるいはコンポーネント交換後、フィード部がどの程度の用紙を送ったがという情報であり、ロールの摩耗や、ギアの摩耗、モータの軸受けの摩耗に対して、直接に影響を与えるもので、コンポーネントの状態を左右する。
【０２３７】
環境情報ノードＮＤ４とは、コンポーネントの状態に影響を与える周囲環境条件で、本実施形態では、温度と湿度である。図４にて説明したように、温度や湿度は、フィードロールの紙との摩擦係数、紙間摩擦係数に影響を与え、用紙搬送時間に影響を与える。
【０２３８】
消耗材情報ノードＮＤ５は、用紙厚さや用紙種別、あるいは色剤色種や色剤タイプ、あるいは残量など、装置が使用する消耗材の情報である。たとえば、用紙種別や用紙厚さによって、ロールと用紙の間の摩擦や用紙間摩擦が異なり、また周囲の温度や湿度の影響も異なる。同様に、適切な色剤が使用されていなければ、画像形成に影響を与える。つまり、消耗材の仕様が故障診断に影響を与える。
【０２３９】
仕様情報ノードＮＤ６は、仕向地や特殊部品などの情報である。たとえば、寒冷地仕様や沿岸地仕様の装置は、寒冷地や海岸に適した部材が使用されている。仕向地に応じた部品が使用されている装置の故障診断を行なう際には、元々の部品仕様を考慮せずに判断したのでは、その部品について算出された故障率が同じであったとしても、正確な判断ができない。つまり、製品仕様やそれに基づく部品仕様が故障診断に影響を与える。
【０２４０】
図１２は、ベイジアンネットワークを故障診断装置３に適用する場合における、各コンポーネント観測情報ノード間の関係、すなわち用紙タイミングセンサ６９やブロック分割した駆動機構部９０との関係を説明する図である。
【０２４１】
本実施形態では、コンポーネント観測情報ノードＮＤ２の一例である用紙搬送通過時間（搬送タイミングや搬送時間を表わす動作状態信号）を示す複数のノードＮＤ２-ND122を、被搬送体の一例である印刷用紙の搬送方向にシリアルにアークで接続し、それぞれの通過時間情報を示すノードへ、前述の他のノードからアークで接続し、因果関係を持たせる。つまり、用紙搬送通過時間の各ノードＮＤ２-ND122に原因系と結果系のベイジアンネットワークが接続される構成を採る。搬送系において、被搬送体の搬送状況を順にセンサで検知する構成を採ることに対応したものであり、診断プロセスにおいて、故障箇所の切分けが容易になる利点がある。図１２では、用紙搬送通過時間ノードＮＤ２-ND122ａ〜ND122ｃの３つしか示していないが、いくつでもよい。
【０２４２】
図１に示した画像形成装置１の場合、用紙搬送通過時間ノードＮＤ２-ND122は、用紙タイミングセンサ６９の数分である６つになる。ベイジアンネットワークの確率計算のトリガを、ジャム発生を基本としているためである。
【０２４３】
なお、図１に示した各用紙タイミングセンサ６９の配置関係から分かるように、各用紙タイミングセンサ６９を用いた用紙搬送時間の監視により、用紙タイミングセンサ６９が設けられている位置近傍のローラやそのローラを駆動するモータやプランジャなどの駆動部材が属する駆動機構部９０単位で分けられた所定ブロックにおける搬送異常（たとえば用紙引込みや用紙繰出しに関わるジャムの発生）の有無を判断することができる。
【０２４４】
また、それぞれの原因系、結果系のベイジアンネットワークは、コンポーネント観測情報ノードＮＤ２、履歴情報ノードＮＤ３、あるいは環境情報ノードＮＤ４など、複数のノードで構成されている。また、結果系のベイジアンネットワークの中には、全くノードを含まない場合でもよい（結果系２，３はなしなど）。
【０２４５】
また、原因系、結果系のネットワークから、因果関係は、用紙搬送通過時間ノードＮＤ２-ND122ａ，-ND122ｃように、１つの通過時間情報ノードにしかアークが接続されていないものに限らず、図の点線のアークでも接続された用紙搬送通過時間ノードＮＤ２-ND122ｂのように、２つ以上の通過時間情報ノードに接続されてもよい。
【０２４６】
＜＜故障診断装置の全体動作の処理手順＞＞
図１３は、図９に示した故障診断部における、ベイジアンネットワークを利用した故障診断（故障有無判定に限らず故障予測も含む）に関わる処理手順の全体概要を示すフローチャートである。また、図１４は、ジャム発生時に、ベイジアンネットワークを利用して故障箇所を特定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０２４７】
ここで示す処理手順は、用紙通過時間に基づく故障判定処理において、実働特徴量Ｔｆ（用紙通過時間）が基準時間範囲に入っていない場合すなわちジャムが発生している場合に限って、動作状態信号に基づく故障箇所（故障候補）の特定処理を行なう一方で、実働特徴量Ｔｆが基準時間範囲に入っている場合には、実働特徴量Ｔｆに基づいて故障予測処理を行なう点を特徴とする。以下具体的に説明する。
【０２４８】
＜基準特徴量収集処理＞
先ず、故障診断部２００は、故障診断を行なうための基礎データとして、基準特徴量を収集する。たとえば制御部２５０は、基準特徴量収集処理を開始すると、先ず、第１切替部２５４および第２切替部２５６の双方をデータ収集側に切り替える（Ｓ５００）。用紙通過時間検出部１６０は、ステップＳ３００と同様にして、画像形成装置１が通常動作（たとえば複写）をしている間に、各用紙タイミングセンサ６９間についての用紙通過時間を検出し、検出結果を故障診断部２００の用紙通過時間特徴量取得部２２０に渡す（Ｓ５０２）。そして、このようなデータ取得をｑ回繰り返す（Ｓ５０４）。
【０２４９】
用紙通過時間特徴量取得部２２０は、用紙通過時間検出部１６０が収集したｑ回分の用紙通過時間データに基づき、それぞれの用紙タイミングセンサ６９間の組合せについて、それぞれの平均値Ｔｑと標準偏差σｔを求める（Ｓ５０６）。基準特徴量格納部２３０は、この平均値Ｔｑと標準偏差σｔとを故障予測診断を行なうため基準特徴量（Ｔｑｓ，σｔｓ）として、各用紙タイミングセンサ６９の組合せが分かるように、記憶媒体２３２に格納する（Ｓ５０８）。
【０２５０】
たとえば、動作状態特徴量取得部２１０は、１回の測定に際して、たとえば式（１）に従って、１００〜２００ｍｓ間取り込んだ検知データＤcurr，Ｄosciの何れか一方について、各サンプル点ｋ（ｋ＝１〜ｎ）のデータｖｋを２乗し、積分することで、故障判定に必要な特徴量Ｖｎを得る。式（１）は、概ね動作電流の実効値に対応する値を求めることと等しい。所定期間の波形データをこのようにして数値データ化することで、波形パターンの比較ではなく、数値データの比較によって、簡単に故障診断できるようになる。
【０２５１】
【数１】
2005309077.tif 000003
【０２５２】
ここで、本例では、正常な状態での、駆動機構部９０の動作状態信号（デジタル化された検知データＤcurr，Ｄosciの何れか一方）に基づく特徴量Ｖｎの測定をｍ回（たとえば１００回程度）行ない、後の故障判定に使用する基準値を求める。
【０２５３】
たとえば、各測定で得られる特徴量Ｖｎの平均値Ｖｍと標準偏差σｖと求め、この求めた平均値Ｖｍと標準偏差σｖとを、故障を検出するため基準として用いる基準特徴量とする。基準特徴量格納部２３０は、この基準特徴量（Ｖｍ，σｖ）を動作状態特徴量取得部２１０から受け取り、記憶媒体２３２（たとえば不揮発性メモリ）に格納する。
【０２５４】
一方、動作状態信号の収集のため、制御部２５０は、実際に画像形成装置１に複写するといった通常動作をさせないように駆動信号生成部１５０に指示を出し、検査対象ブロック内の駆動機構部９０の各部材を単体で動作させる（Ｓ５１０）。動作状態信号検出部の一例である駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０は、この単体動作状態にて、ステップＳ１０１と同様にして、検査対象ブロック内の各駆動部材について、動作状態信号（デジタル化された検知データＤcurr，Ｄosciの何れか一方）を収集する（Ｓ５１２）。そして、このようなデータ取得をｍ回繰り返す（Ｓ５１４）。
【０２５５】
たとえば、駆動信号生成部１５０の各駆動信号生成部１５２，１５４，１５６は、画像形成装置１内の全てのブロック９１〜９４およびそのブロック内のステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２などの各駆動部材を順次動作させる。駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０は、この動作に同期して、前述したように、約１００ｍｓ〜２００ｍｓ間、検知データＤcurr，Ｄosciを収集する。
【０２５６】
動作状態特徴量取得部２１０は、駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０が収集した検知データＤcurr，Ｄosciに基づき、前述のようにして、データ処理を行ない、故障判定に必要な特徴量Ｖｎを求め、さらにｍ回分の特徴量Ｖｎに基づいて、故障判定を行なうため基準特徴量としての、特徴量Ｖｎの平均値Ｖｍと標準偏差σｖとを求める（Ｓ５１６）。基準特徴量格納部２３０は、この基準特徴量、すなわち平均値Ｖｍと標準偏差σｖとを、ブロック９１〜９４やそのブロック内のステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、およびクラッチ１３２などの各駆動部材と対応付けて、記憶媒体２３２に格納する（Ｓ５１８）。
【０２５７】
以上の処理によって、基準特徴量収集は完了する。このように、基準特徴量収集では、基本的に正常な状態での画像形成装置１の動作状態信号と用紙通過時間とを収集して、特徴量を抽出するための前述のような所定のデータ処理をして、記憶媒体２３２に基準特徴量として格納するという手順を踏む。
【０２５８】
なお、この基準特徴量収集は、通常、画像形成装置１の出荷時や、市場で動いている画像形成装置１で部品交換を実施したときなどに行なうのがよい。記憶媒体２３２に不揮発性メモリを使用するのが好ましいのは、画像形成装置１の電源をオフしても、このようにして取得し記憶媒体２３２に格納した基準特徴量が消失しないようにするためである。
【０２５９】
＜タイミングデータ収集およびジャム判定処理＞
次に、故障診断部２００の制御部２５０は、用紙通過時間情報の収集（タイミングデータ収集）およびジャム判定処理を起動する（Ｓ７００）。
【０２６０】
先にも述べたように、故障診断の判定に利用する観測データは、装置内のコンポーネント（モータ、ソレノイド、クラッチ）を単体で動作させたときの駆動電流、振動、音や、特定部品の温度、ランプの光量変化、用紙が通過するタイミング時間である。また、観測データに基づき、実働状態にて取得したデータと、予め正常状態で測定したデータの各分布に基づいて故障の有無を判定する。たとえば、平均から±３σ内は正常、それ以外は異常とする。異常でない、すなわちジャムが発生しないときは、たとえば、１００回分などのタイミングデータを揮発性メモリなどの記憶媒体２３２に過去データとして格納しておく。
【０２６１】
そして、たとえば制御部２５０は、故障箇所判定処理を開始すると、先ず、第１切替部２５４を診断１側に、また第２切替部２５６を診断２側に、それぞれ切り替える（Ｓ６００）。用紙通過時間検出部１６０は、画像形成装置１が通常動作（たとえば複写）をしている間に、各用紙タイミングセンサ６９間についての用紙通過時間を検出し、検出結果を故障診断部２００の用紙通過時間特徴量取得部２２０に渡す（Ｓ６０２）。
【０２６２】
用紙通過時間特徴量取得部２２０は、用紙通過時間情報（タイミングデータ）を収集すると、用紙通過時間情報を用紙通過故障判定部２４４に渡す（Ｓ７０２）。
【０２６３】
用紙通過故障判定部２４４（あるいは用紙通過時間検出部１６０においてでもよい）は、各用紙タイミングセンサ６９を印刷用紙が通過する時間（実働特徴量Ｔｆ）が、予め決められた基準の時間範囲に入っているかどうかを判定する（Ｓ６０４）。基準の時間範囲に入っていなければ、用紙通過時間検出部１６０は、ジャムが発生したと判定し（Ｓ７０４）、駆動信号生成部１５０と故障判定部２４０にエラー信号Ｓerr を通知する（Ｓ６０４−ＮＯ，Ｓ６０６）。また、用紙通過故障判定部２４４は、基準特徴量格納部２３０に登録されている過去のデータを更新する（Ｓ７０６）。
【０２６４】
ジャムが発生したと判定されると、駆動信号生成部１５０内の駆動信号生成部１５２，１５４，１５６は、ステッピングモータ１１２、ソレノイド１２２、クラッチ１３２の動作を停止させることで、駆動機構部９０を停止させ、用紙搬送を停止する（Ｓ６０８）。
【０２６５】
＜診断対象ブロック特定処理＞
また、ジャムが発生すると、制御部２５０は、故障発生箇所すなわちジャム発生箇所の特定処理、すなわち診断対象ブロック特定処理のためのデータ処理を起動する（Ｓ７０８）。たとえば、制御部２５０の診断対象ブロック決定部２５２は、用紙通過時間検出部１６０からの用紙通過時間データを用いて、故障診断を実施するブロックを決定する（Ｓ６１０）。
【０２６６】
具体的には、用紙通過時間検出部１６０にてジャムを検知した用紙タイミングセンサ６９の位置から、検査対象のブロック数と検査の順位を決める。たとえば図１で説明すると、第３センサ６７がジャムを検出した場合には、検査すべきブロックは、第２ブロック９２、および第１ブロック９１の２箇所となる。なお、第３センサ６７が直接関わっている故障の可能性の高いブロックが第２ブロック９２であるから、最初に第２ブロック９２について検査を実施するよう、検査の順位を設定するようにしてもよい。
【０２６７】
＜故障箇所特定処理＞
次に、故障診断部２００は、ベイジアンネットワークを利用した故障箇所の特定処理を起動する（Ｓ７２０）。このとき、用紙通過故障判定部２４４は、ジャムの発生した場所（第１〜４ブロック）の割出結果（Ｓ７０８）と、そのブロック内のタイミングセンサの過去データを推論エンジン２６０に送る（Ｓ７２２）。
【０２６８】
推論エンジン２６０は、送られてジャムの場所と用紙タイミングセンサ通過時間を受け取り、用紙タイミングセンサ通過時間から、標準偏差を算出するなどのデータ処理を行なう（Ｓ７２４）。なお、この値が正常か異常かなどの結果を決定し、ベイジアンネットワーク計算処理に使う（Ｓ７３０）。
【０２６９】
この後、故障判定部２４０は、動作状態情報取得処理を起動し、動作状態特徴量取得部２１０と協働して、動作状態特徴量を取得する（Ｓ７４０）。たとえば、故障判定部２４０の用紙通過故障判定部２４４は、ジャム発生の場所から、そのブロック内にある部品（モータ、ソレノイドなど）を割り出す。これと同時に、動作状態特徴量取得部２１０へ、ジャム発生の場所を知らせる。動作状態特徴量取得部２１０は、この情報を元に、部品数を割り出し、データ収集の回数などを設定する。
【０２７０】
この後、ジャム発生の場所から、そのブロック内にある部品の駆動を行なう。たとえば、駆動信号生成部１５０と駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０とが連携して、最初に検査するブロックＮｉについて、ステッピングモータ１１２→ソレノイド１２２→クラッチ１３２の順に駆動して（Ｓ７２６）、それぞれを診断対象駆動部材として単体で動作させる（Ｓ６１２）。故障判定部２４０（詳しくは動作状態故障判定部２４２）は、電流や振動などの動作状態を示すデータが動作状態特徴量取得部２１０にて取り込まれるのを待機する（（Ｓ７２８）。
【０２７１】
駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０は、ステッピングモータ１１２などへの駆動トリガ信号を検知すると（Ｓ７４４）、単体動作状態で、検査対象ブロックＮｉ内の各駆動部材について、電流や振動などの動作状態データ（基準特徴量に対応する検知データＤcurr，Ｄosciの何れか一方）を収集し（Ｓ７４６）、収集した動作状態データを動作状態特徴量取得部２１０に渡す。
【０２７２】
また、動作状態特徴量取得部２１０は、駆動部動作電流検出部１４０や振動検出部１８０により収集された検知データＤcurr，Ｄosciに基づき、式（１）に従ってデータ処理を行ない、故障判定に必要な実働状態の特徴量Ｖｎを求め、これを実働特徴量Ｖｆとして動作状態故障判定部２４２に渡す（Ｓ６１６）。なお、収集した電流や振動などの生の動作状態データを実働特徴量Ｖｆとして動作状態故障判定部２４２に渡してもよい。
【０２７３】
なお、ステップＳ６１２〜Ｓ６１６において、参照符号smはステッピングモータ１１２についての処理であることを、参照符号soはソレノイド１２２についての処理であることを、参照符号clはクラッチ１３２についての処理であることを、それぞれ示している。
【０２７４】
また、動作状態特徴量取得部２１０は、駆動部材の情報だけでなく、特定部品の温度、あるいは動作状態における装置内の温度や湿度などの環境データ、あるいは装置仕様など、その他のベイジアンネットワークを利用した故障診断に必要な種々のデータも取得する（Ｓ６１８）。
【０２７５】
故障判定部２４０は、動作状態特徴量取得部２１０からデータ（実働状態の特徴量Ｖｎまたは生の動作状態データなど）を受け取ると、推論エンジン２６０と協働して、ベイジアンネットワークを利用して、故障箇所の候補を抽出し（Ｓ６２０）、その結果を通知部２７０に通知する。
【０２７６】
たとえば、動作状態故障判定部２４２は、動作状態特徴量取得部２１０から受け取った電流データや振動データ（実働状態の特徴量Ｖｎまたは生の動作状態データ）を推論エンジン２６０に渡す。推論エンジン２６０は、そのデータに基づき故障確率を計算する、すなわちベイジアンネットワーク計算処理を起動する（Ｓ７３０）。
【０２７７】
推論エンジン２６０は、たとえば、受け取った個々の部品電流データと振動データから、“ゼロ”、“小”、“正常”、“大”などを決定する。その結果と、Ｓ７２４でのタイミングデータの正常、異常の結果、さらに、履歴情報や環境情報などと合わせて、ベイジアンネットワーク計算処理を行なう。
【０２７８】
推論エンジン２６０は、算出した故障確率に基づき、故障箇所の候補を抽出し（Ｓ７３２）、その結果を故障状態特定部２４８に通知する。この際、推論エンジン２６０は、実働特徴量（平均値や中央値、あるいは標準偏差や分散σなど）で示される、各種の測定データの分布を考慮して、算出する故障確率を調整する。正常状態でも、同様にして、基準特徴量で示される、各種の測定データの分布を考慮して、算出する故障確率を調整しておく。そして、実働状態で測定した動作状態信号に基づく故障確率が、正常範囲に対してどの程度ずれているのかなどに基づいて、故障候補箇所の判定を行なう。
【０２７９】
要するに、動作状態信号の、当該動作状態信号について予め定められている正常範囲に対するずれの程度を参照して、ベイジアンネットワークモデルに基づく解析を調整するということである。
【０２８０】
たとえば、測定データの平均値や中央値（メジアン）が同じであっても、ばらつきが大きい場合には故障確率を高めに設定する。故障時にばらつきが大きくなる特質の故障モードの判定に有効である。
【０２８１】
また、ばらつきが同程度であれば、平均値が一定範囲内では、故障確率を同じにする。故障がなくても数値自体に揺らぎを持つ特質の測定データの場合に、判定の許容範囲を広くしなくても、誤判定を避けることができるようになる。判定の許容範囲を広くする必要がないので、判定精度の劣化もない。
【０２８２】
故障状態特定部２４８は、通知部２７０を介して、推論エンジン２６０にて抽出された故障箇所の候補を、表示デバイスや音声デバイスなどのマルチメディアデバイスにて、カスタマーに通知する（Ｓ６６０，Ｓ７３４）。
【０２８３】
ベイジアンネットワークを利用して故障判定を行なうことで、診断対象駆動部の故障の有無（故障箇所候補の特定）だけに限らず、実働特徴量Ｖｆや実働特徴量Ｖｆに基づき算出される故障確率が、正常時の故障確率からどの程度ずれているのかに基づき、動作電流や振動を監視したステッピングモータ１１２などの故障の内容や、他の動力伝達部材の故障可能性の有無や、その故障はどのような故障内容であるのかなどを判断することもできる。
【０２８４】
＜故障予測処理＞
一方、故障診断部２００は、上記ステップＳ６０４にて、実働状態の用紙通過時間（実働特徴量Ｔｆ）が正常範囲にある場合、故障予測処理を起動する。そして、故障診断部２００は画像形成装置１の通常動作で約１００程度の動作をさせて、用紙通過時間検出部１６０により各用紙タイミングセンサ６９間の用紙通過時間データを収集する（Ｓ６４０，Ｓ６４２）。
【０２８５】
用紙通過時間特徴量取得部２２０は、各用紙タイミングセンサ６９間の用紙通過時間Ｔｆについて式（１）と同様にしてデータ処理を行ない、故障予測に必要な実働状態の特徴量Ｖｎを求め、これを実働特徴量Ｖｆとして用紙通過故障予測部２４６に渡す（Ｓ６４４）。たとえば、用紙通過時間特徴量取得部２２０は、各用紙タイミングセンサ６９間の用紙通過時間Ｔｆの標準偏差σtfを実働特徴量Ｖｆとして計算する。
【０２８６】
なお、逐一、通常動作で約１００程度の動作をさせることに代えて、カスタマーによる通常操作に基づく１００回程度の動作分の用紙通過時間Ｔｆから実働特徴量Ｖｆ求めるようにしてもよい。
【０２８７】
また、この故障予測に際しても、特定部品の温度、あるいは動作状態における装置内の温度や湿度などの環境データ、あるいは装置仕様など、その他のベイジアンネットワークを利用した故障診断に必要な種々のデータを、動作状態特徴量取得部２１０を介して取得ようにするのがよい。
【０２８８】
故障判定部２４０（詳しくは用紙通過故障予測部２４６）は、用紙通過時間特徴量取得部２２０からデータを受け取ると、推論エンジン２６０と協働して、ベイジアンネットワークを利用して、故障を生じ得る箇所（故障可能性箇所）の候補を抽出する（Ｓ６５０）。たとえば、ベイジアンネットワークを利用して、その時点の故障確率を求め、基準特徴量格納部２３０に保存されている正常時における故障確率との変動の程度や変動履歴に基づいて、故障予測を行なう。
【０２８９】
故障は急に起きるとは限らず、故障の予兆・兆候を示すコンポーネントの故障確率が装置使用に連れて漸次変動するケースもある。ここで、故障に至らない場合にはその変動が一定範囲にあるが、故障に至る場合には、故障確率が漸次（概ね線形的に）上昇していくか、あるいはある時点で故障確率の変動が急に大きくなる、などの現象が見られる。よって、故障確率の変動の様子を監視する（履歴を取っていく）ことで、将来発生する故障を予測することができる。
【０２９０】
なお、ここでの故障予測処理時には、ベイジアンネットワークを利用していたが、これに限らず、たとえば、実働状態の標準偏差σｔｆが基準の標準偏差σｔｓに対して所定範囲内であるか否かに基づき故障予測を行なってもよい。
【０２９１】
たとえば、用紙通過故障予測部２４６は、この標準偏差σｔｆが、基準特徴量格納部２３０の記憶媒体２３２から取り出した対応する用紙タイミングセンサ６９間の基準特徴量（標準偏差σｔｓ）の３〜４倍以上であるか否かを判定する。そして、用紙通過故障予測部２４６は、実働状態の標準偏差σｔｆが基準の標準偏差σｔｓに対して所定範囲外（たとえば３〜４倍以上）である場合には、近い将来に故障が起こると判定する。一方、実働状態の標準偏差σｔｆが基準の標準偏差σｔｓに対して所定範囲内である場合には、正常であると判定する。
【０２９２】
通知部２７０は、上記各種の判定処理（故障箇所判定や故障予測判定）の結果通知を受け、それらの情報をカスタマーに通知する（Ｓ６６０）。
【０２９３】
以上説明したように、図１３に示す処理手順によれば、駆動部材とその駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材とを一単位とするブロックごとに故障の有無を判定し、故障と判定されたブロックについて、さらに、詳細に故障診断を行なうようにした。つまり、画像形成装置１の駆動機構部９０を、駆動機構のベースとなる駆動モータを動作単位とするブロック（本例では４ブロック）に分け、用紙通過時間検出機構と合わせて、ブロック単位で故障判定を行なうようにした。
【０２９４】
詳細な故障診断の対象範囲を予めブロック単位で絞っておくことで、詳細な故障診断を行なうべき箇所を減らすことができる。これにより、駆動部材や動力伝達部材を多数備えた装置であっても、故障診断処理時間の大幅な短縮を図ることができるようになった。
【０２９５】
また、ジャム故障を検出すると、駆動部材の動作を停止させるようにしたので、故障により駆動部材に電力が供給され続けることや、異常な動作を回避することができ、安全性を確保することができる。
【０２９６】
また、ジャムなどの搬送異常を発生させた原因となった故障箇所の特定処理に際して、用紙搬送通過時間情報、電力供給を受けて駆動される部品（モータ、ソレノイド、クラッチなど）の駆動時観測情報など故障を特徴付けるコンポーネント（部材）の情報をセンサなどを用いて自動的に収集する手段を有しており、その収集した情報や、その情報から抽出される特徴量（前例では分布に関わる情報）に基づいて、装置が自動的に、ベイジアンネットワークを利用して部品の故障確率を決定し、故障部品を特定するようにした。
【０２９７】
このため、故障診断に際して、予備知識や経験が不要となり、メンテナンスする人の力量に依存しない正確、均質、迅速な故障診断が可能になる。ユーザ入力による場合のようなばらつきが生じないし、ユーザ入力のアクションも不要になり、ユーザにストレスを与え得ることもない、使い勝手のよい仕組みを構築できる。
【０２９８】
加えて、コンポーネント（部材）の情報だけでなく、装置の温度や湿度などの内部状態情報、履歴情報、あるいは周辺環境情報なども自動的に収集して、その特徴量を元に、ベイジアンネットワークを利用して、部品の故障確率を決定し、故障部品を特定するようにしたので、より正確な故障診断が可能となる。
【０２９９】
たとえば、自動トラブルシューティング機構として、トラブルシューティング（ここでは故障診断）に必要な種々のデータを自動収集するプログラムを組み入れることで、診断の速度を上げることもできる。カスタマーからのデータの対話的収集を要しないので、カスタマーの手を煩わせない、簡便な診断システムを実現できる。
【０３００】
ベイジアンネットワークを利用した故障診断に必要な種々のデータを自動収集し、自動的に故障率を算出して故障箇所や故障の状態を特定するので、予備知識がなかったり、経験の少ないサービスマンでも、簡単な操作で正確な故障診断が可能となる。
【０３０１】
また、故障確率を算出する際、推論エンジン２６０は、実働特徴量（平均値や中央値、あるいは標準偏差や分散σなど）で示される、各種の測定データの分布を考慮して、故障確率を計算し、算出された故障確率に基づいて故障診断を行なうようにしたので、動作状態信号を監視するだけで、駆動部材の短絡故障や断線故障に限らず、ギア、ベアリング、ベルト、ロールなどの駆動部材の駆動力を他の部材に伝達する動力伝達部材について、故障や動作不良の有無やその状態を特定することができる。
【０３０２】
様々な部材について、また様々な故障状態について、柔軟に故障の有無や故障の状態、あるいは故障の生じる可能性を判定することができる。動力伝達部材に故障や動作不良が生じると、その影響が動作状態信号に現れ、多数のデータを取得して分布を調べると、動作状態の様子がより詳しく見えるようになるからである。
【０３０３】
また、検査結果をカスタマーに通知するようにしたので、迅速な対応通知が可能となり、ダウンタイムの大幅な低減が可能となる。
【０３０４】
また、用紙タイミングセンサ６９にて検知した用紙通過時間に基づいて取得した特徴量を判定指標とした判定において、実働状態の動作状態信号が正常範囲にある場合であっても、基準特徴量を求める場合と同様にして用紙通過時間を複数回測定し両者を比較する、つまり動作状態信号を複数回に亘って検出しその分布と正常範囲を示す分布とを比較することで、用紙搬送ロールについての故障予測診断を行なうようにしたので、簡単な判定により、故障発生を予測できるようになった。故障発生を予測できると、故障に至る前に計画的なメンテナンスが可能となり、メンテナンスコストの低減を図ることができる。
【０３０５】
このように、本実施形態の故障診断装置３によれば、様々な部材について、また様々な故障状態について、あるいは故障の生じる可能性について、予備知識や経験あるいはメンテナンスする人の力量を要することなく、正確、均質、迅速な故障診断が可能になった。
【０３０６】
＜故障診断手法の具体例＞
図１５および図１６は、上記構成の故障診断装置３の動作の具体的な事例を説明するものであって、用紙故障診断の構成例の中で、給紙トレイ５１から第３センサ（プレレジセンサ）６７までのベイジアンネットワークの一例である。ここで、図１５は、第１ブロック９１に属する駆動部材による用紙搬送の監視に資する第１センサ（フィードアウトセンサ）６５および第２センサ（フィードアウトセンサ）、つまりフィード部５３のベイジアンネットワークを表し、図１６は、第２ブロック９２に属する駆動部材による用紙搬送の監視に資する第３センサ（プレレジセンサ）６７のベイジアンネットワークを表している。
【０３０７】
また、図１７〜図２０は、本例で用いる確率表の一例を示す図表である。図１５および図１６の各ノードには、予め図１７〜図２０に示すような確率表を設定しておく。
【０３０８】
本例のベイジアンネットワークでは、用紙が用紙タイミングセンサ６９を通過する時間をベースに考えるので、第１センサ６５〜第３センサ６７が、先に用紙をセンシングする順に、シリアルにアークで結ばれている。モータ、ソレノイド、ギア、ロールなどの状態を表しているコンポーネント状態ノードを中心にネットワークが構成されている。各センサへのノードは、原因系のネットワークがアークで結ばれている。この例では、結果系のベイジアンネットワークはない。
【０３０９】
フィードモータの状態ノードは、図１５および図１６に示すように、フィードモータの電流ノードとフィードモータのフィード数履歴情報の２つのノードによって条件づけれている。フィードモータの状態ノードには、図１７に示すような確率表が設定されている。たとえば、フィード数履歴が５０００００枚以上と以下で、フィードモータの状態に差が現れる。５０００００枚以上の場合に、フィードモータの状態が異常（故障）になる確率が、５０００００枚以下より高くなる。
【０３１０】
また、フィードモータの電流条件は、電流値が、ゼロ、（正常より）小、正常、（正常より）大の４つの区分に分けられ、図１７の例では、それぞれの全ての場合に対して、フィードモータの状態が正常か異常（故障）かの確率が割り振られている。
【０３１１】
たとえば、フィードモータのフィード数履歴情報は、５０００００枚以下で、フィードモータの電流が正常であれば、フィードモータの状態が正常である確率が、９９％であること示す。逆に、フィードモータのフィード数履歴情報は、５０００００枚以上で、フィードモータの電流がゼロであれば、フィードモータの状態が正常である確率が、１％（異常が９９％で故障している可能性が大）であること示す。
【０３１２】
この値自体は、経験値によるものもあれば、実測によるデータも使うことができる。故障の可能性が最も高い部品を推測すると言う意味では、絶対値自体よりむしろ大小関係の方が重要となる。
【０３１３】
ここで例示したフィードモータの状態ノードの確率表は、画像形成装置１（故障診断装置３）に備えられている基準特徴量格納部２３０の不揮発性の記憶媒体２３２に格納されており、故障診断時に、たとえばフィードモータのフィード数履歴情報が呼び出される。
【０３１４】
また、電流データについても、たとえば、図９で示したような動作電流検出抵抗１４２を利用した電流センサによって、フィードモータを単体動作させた電流を検出して、予めカテゴリー分けした４つの区分のどの区分に当て嵌まるかが分かっている。
【０３１５】
なお、区分の数については、特に４つに限定されるものではない。より細かな確率を設定しようとすると、より多くの電流区分を設定してもよい。ただし、その場合、計算時間が掛る。
【０３１６】
この例では、原因側のノードは、全て観測できるので、故障箇所の確率推論のためのベイジアンネットワークにおける故障確率の計算時には、予め、分かっている情報や観測情報が使われる。
【０３１７】
また、フィードモータによる振動ノードには、図１８に示すような確率表が設定されている。このノードには、フィード部ギアノードとフィードモータの状態ノードの２つのノードによって条件付けられている。フィードモータの振動ノードは、振動データは、電流データと同じく、値によって４つに分類される。
【０３１８】
図１８において、フィードモータの状態が正常で、フィーダギア部が正常であれば、振動データは、正常の区分になる確率が９９％であること示す。逆に、両者とも異常であれば、振動データが正常になる確率は、０％で、振動が大きくなる確率が７０％、小さくなる確率が２０％、電流がゼロになる確率が１０％であることを示している。図１８では、観測データ（振動データ）が結果側にある点において、図１７と異なるが、ベイジアンネットワークでは、結果側からでも、遡って同様の計算が可能とである。
【０３１９】
図１９は、フィードモータのオン信号ノードに設定されている確率表の一例であり、図２０は、用紙情報ノードに設定されている確率表の一例である。なお、紙厚や用紙種別を示す用紙情報ノードに設定する確率表に関しては、図２０（Ａ）および図２０（Ｂ）に示すように、紙厚と用紙種別のそれぞれについて確率表を設けてもよいし、図２０（Ｃ）に示すように、紙厚と用紙種別の両者を纏めた確率表を設けてもよい。
【０３２０】
図１９および図２０で示すものは、原因側のノードを持たないノードの確率表の例であり、この確率表では、条件付けられることなく、単純に発生確率が設定されている。しかし、図１５および図１６の中に現れる原因側のノードを持たないノードは、全て観測可能である。
【０３２１】
図１９では、フィードモータのオン信号が正常か異常かの判定は、その信号がハイ（Ｈｉｇｈ）またはロー（Ｌｏｗ）かによって知ることができる。この判定は、電子回路を使うことで、容易に可能である。
【０３２２】
また、図３にて示したように、図２０の用紙情報に関しては、紙厚（坪量で表現）の検知には透過光検知用センサを用い、また、コート紙など用紙種別の検知には、反射光検知用センサを用いる。診断開始時に、予めフィードモータのオン信号、用紙情報が正常か否かの情報は入手されて、ベイジアンネットワークによる確率計算に使われる。
【０３２３】
図１５および図１６にて、ハッチングで示すノードでは、ベイジアンネットワークの確率計算が開始される前に、各情報の収集手段から確率が決定される。一方、ハッチング無しで示すノードの確率は、直接観測できない状態で、前述の確定したハッチングで示すノードの確率を元にしてベイジアンネットワークの確率推論に従って計算する。
【０３２４】
そして、故障箇所候補の抽出に際しては、これらのノードの中で最も故障確率が大きいノードの部品が故障していると推論する。推論により抽出した故障箇所候補の情報をカスタマーやカスタマーエンジニアに提示するに際しては、故障箇所候補は何処であるという情報だけでなく、その際の故障確率も合わせて提示するのがよい。
【０３２５】
搬送系における駆動部材に起因した故障を診断するに際して、駆動部材の動作状態を示す信号（たとえば駆動電流や振動など）について、故障を診断するためのベイジアンネットワークモデルに基づき解析することで、駆動機構を構成する個々の構成部材について、故障診断を行なうだけでなく、複数の観点から故障判定を行なうことも可能である。
【０３２６】
たとえば、用紙通過時間の履歴情報や、装置内の温度・湿度などの環境情報、装置が使用する用紙や色剤などの消耗材情報、あるいは装置の仕様情報など、動作状態信号以外にも取得される様々なデータについても、ベイジアンネットワークモデルに基づき解析することで、１つの事象について複数の特徴量に基づいて故障確率を求めて、複数の観点から故障判定を行なうことができ、１つの事象に対して複数の故障原因が存在し得る場合でも、複数の故障原因（故障発生箇所）や故障の状態を切り分けることができる。
【０３２７】
たとえば、図２１は、図１の第４ブロック９４（駆動機構部９０）のステッピングモータ１１２の動作電流Ｉsmと振動波形の双方を動作状態信号とし、正常時の特徴量（Ｖｎ１，Ｖｎ２）とベルト外れ故障時の特徴量（Ｖｆ１，Ｖｆ２）との関係を示した散布図である。ここでは、ヒストグラム図は図示を割愛するが、動作電流Ｉsmについての特徴量Ｖｎ１および振動についての特徴量Ｖｎ２の何れについても、正常時と故障時の各分布の一部が重なる。このため、１つの特徴量についての故障判定の手法では、大部分が誤判定になる。
【０３２８】
これに対して、１つの事象について複数の観点から判定を行なうことで、正常時の特徴量と故障時の特徴量とが複雑に入り組んだ分布を形成するような場合であっても、正常であるのか故障であるのかを切り分けることができる。
【０３２９】
このような手法としては、たとえば、多変量解析の手法で一般的な、線形判別分析、２次判別分析、あるいは正準判別分析などの手法を利用することも考えられるが、本実施形態のように、ベイジアンネットワークを利用した故障診断を行なうことで、前述のような手法を用いることなく、正常であるのか故障であるのかの判断や、故障発生箇所の切り分けが、正確かつ容易である。
【０３３０】
また、図２２は、用紙搬送ロールについての故障判定の具体例を説明する図である。ジャムが発生した場合、その直前の駆動機構部を含むブロックが故障していると考えられる。しかし、ジャムが発生していても、駆動部材の動作電流や振動には、正常時との差が殆ど現れない。このため、動作電流や振動に基づく特徴量Ｖｎを判定指標とする手法では、用紙搬送用のロールの故障（破損や摩耗など）を判定することは難しい。
【０３３１】
一方、用紙搬送用のロールの故障が発生すると、図２２に示すように、印刷用紙が各用紙タイミングセンサ６９を通過するタイミング時間の標準偏差が大きくなる特徴を持つ。このことを故障判定に利用することで、搬送ロール故障の判定が可能となる。
【０３３２】
たとえば、先ず、画像形成装置１の出荷時や部品交換時に、図１に示す各用紙タイミングセンサ６９を使って検出した用紙通過時間Ｓtimeに基づいて、各センサ間の時間分布を解析する。たとえば、その平均値Ｔｑと標準偏差σｔとを計算する。そして、この平均値Ｔｑと標準偏差σｔとを基準特徴量としてメモリ（本例では図９の記憶媒体２３２）に記憶しておく。
【０３３３】
次に、実働時にジャムを検出した場合、そのジャムを検出したセンサ以前のセンサ、たとえば、ジャムを第４センサ６８で検知したなら、第１〜第４の各センサ６５〜６８がジャムに関わっていると考えられる。そこで、それらのセンサ間の用紙搬送時間から求められる実働特徴量に基づく故障確率と、メモリに格納しておいた基準特徴量に基づく故障確率とを比較することによって、ロールの故障を判定する。
【０３３４】
また、前述の特徴量を定期的に測定して、その実働特徴量に基づく故障確率を算出し、メモリに格納しておいた基準特徴量に基づく故障確率と比較することで、近い将来に故障する部品を推定することができる。
【０３３５】
図２２（Ｂ）に示すように、部品が悪くなってきた場合、時間分布の標準偏差の広がりが大きくなるので、たとえば、センサ間の用紙搬送時間については、基準特徴量として格納している平均値Ｔｑからのずれが、同じく基準特徴量として格納している標準偏差σｔの３倍〜４倍程度になると、そこに関わっている部品（この場合用紙搬送用のロール）が近い将来故障すると考えられる。したがって、ばらつきが大きい場合には故障確率を高めにするなど、分布を考慮した故障確率の計算を行なうことで、ロールの故障や将来の故障発生を容易に判定することができる。
【０３３６】
なお、故障箇所候補の抽出に際しては、単純に最も故障確率が大きいノードの部品が故障していると推論するのではなく、正常時の故障確率に対する変動度合いも参照するようにしてもよい。この場合、変動度合いを常に参照するようにしてもよいし、全てのノードの故障確率が一定値（たとえば９０％）以下（あるいは未満）の場合に限って変動度合いを参照するようにしてもよい。
【０３３７】
たとえば、故障候補となり得るノードが２つあり、一方のノードの故障確率が８０％で、他方のノードの故障確率が８５％である場合において、正常時の故障確率に対する変動度合いが、一方のノードの方が大きい場合には、最も故障確率が大きい他方のノードの部品ではなく、故障確率は前記他方よりも小さいが、正常時に対する変動の大きい、前記一方のノードの部品が故障していると推論する。
【０３３８】
また、図１５および図１６では示していないが、環境情報ノードＮＤ４としての設置場所や仕様情報ノードＮＤ６も設定して、仕向地や特殊部品などの情報も参照して故障確率を計算するようにしてもよい。この場合にも、故障確率の大小だけに基づいて、故障候補箇所を特定するのではなく、確率の大小や正常時の確率に対する変動幅を、仕向地や特殊部品の状態に即して、総合的に判断して、故障候補の判定を行なう。こうすることで、仕様や設置場所をも参照して、装置が置かれている場所に応じた適切な故障候補箇所の判定ができるようになる。
【０３３９】
たとえば、寒冷地に設置されている装置に関して、寒冷地仕様に関係しない特質についての特徴量に基づく部材の故障確率が、他の部材の故障確率よりも小さい場合、先に説明した正常時の確率に対する変動幅を参照した判定と同様に、寒冷地仕様の部材の方が故障候補とするに適しているとすべきである。
【０３４０】
一方、寒冷地仕様の部材における寒冷地仕様に関わる特質についての特徴量に基づく部材の故障確率については、たとえ正常時の確率に対する変動幅が小さい場合であっても、故障確率が一定値以上になれば、その仕様を満足し得ない状態になっていると判断して、他のノードの確率に優先させて、この部材の方を故障候補とすべきである。
【０３４１】
なお、単純なシステムでは、故障の発生は、一箇所でしか存在しないと考えてよく、このような場合、最も直接的なアプローチとして、各故障が単独で存在する単純な確率、すなわち、他の故障が同時に存在するということとは無関係に、所定の故障が存在する確率を考えればよい。
【０３４２】
一方、複雑なシステムになると、複数の故障が同時に存在するということも起こり得る。このような場合、単一の故障、すなわち、最も故障確率が大きいノードの部品を故障箇所候補としてカスタマーに通知すると、誤解を与える可能性がある。このような場合、対となる複数の故障箇所やそれぞれの故障確率を対応付けてカスタマーやカスタマーエンジニアに提示するとよい。
【０３４３】
また、抽出した故障候補箇所や確率の提示に際しては、抽出した箇所についてだけでなく、全体の様子も合わせて提示するようにしてもよい。この場合、たとえば、図１５や図１６に示したベイジアンネットワーク構成図を提示し、故障候補箇所のノードを他のノードよりも強調表示（ハイライト）するあるいは表示色を違えるなど、グラフィック表示アーキテクチャを利用して、容易に峻別可能な表示態様にして提示するとともに、そのノードと対応付けて（たとえばノードを示す丸枠内や近傍に）確率を表示するとよい。確率を示す数字の表示も、他よりも大サイズにする、強調表示する、あるいは表示色を違えるなど、容易に峻別可能な表示態様にするとよい。
【０３４４】
なお、抽出した故障候補以外に関しては、全て同じ表示態様にしてもよいし、たとえば、確率を数段階に分け、その段階に応じて、強調表示するあるいは表示色を違えるなど、その段階が容易に峻別可能な表示態様にしてもよい。
【０３４５】
図２３は、画像形成装置１と通信回線を介して接続された管理センタにて故障診断を行なうようにした故障診断システムの一構成例を示す図である。
【０３４６】
図示する故障診断システム８００においては、先ず、図１０に示したような、データ取得機能部９０８ａを介して取得したデータを、ＣＰＵ９１２、ＲＡＭ９１５あるいはＮＶＲＡＭ９１６などのメモリを利用してソフトウェア処理にて処理するように構成された複数の画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…，Ｚ）が、構内ネットワーク（ＬＡＮ；Local Area Network）８０２に接続されている。構内ネットワーク８０２は、さらに通信回線８０４を介して、インターネットなどの外部通信網８０６と接続されている。
【０３４７】
各画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…，Ｚ）には、図４に示した用紙通過時間、駆動電流、振動、作動音、あるいは光量などの観測データ情報（ＮＤ１２０）、あるいは温度や湿度などの環境情報（ＮＤ１４０）を取得するためのセンサ系統のデータ取得機能部９０８ａが設けられ、測定データを、通信ＩＦ９９９や構内ネットワーク８０２を介して、外部に通知可能に構成されている。
【０３４８】
管理センタ８１０には、ホストコンピュータ８１２が設けられており、外部通信網８０６、通信回線８０４、構内ネットワーク８０２を介して、画像形成装置１（Ａ，Ｂ，…Ｚ）との間で、通信処理が可能になっている。
【０３４９】
ホストコンピュータ８１２には、上記実施形態で説明した故障診断装置３におけるデータ取得機能部９０８ａを除く、故障診断に関わる特徴量取得機能部分や、故障判定機能部分および推論エンジン機能部分などのデータ処理機能部分をソフトウェア処理にて実現するためのアプリケーションプログラムがインストールされている。たとえば、データ受取機能部としての特徴量取得機能部分は、図９に示した動作状態特徴量取得部２１０、用紙通過時間特徴量取得部２２０や制御部２５０などである。また、データ処理機能部分としては、たとえば、図９に示した故障判定部２４０、制御部２５０、推論エンジン２６０、通知部２７０などである。
【０３５０】
このような構成により、故障診断システム８００は、インターネットや構内ネットワーク８０２などの通信回線を利用して、装置外部の管理センタ８１０に、故障判定部２４０や推論エンジン２６０などを備える故障診断部を設けたシステムとなり、管理センタ８１０のホストコンピュータ８１２にて、画像形成装置１について故障診断を行なうように構成される。
【０３５１】
このようなシステム構成によっても、ジャムなどの搬送異常を発生させた原因となった故障箇所の特定処理に際して、用紙搬送通過時間情報、電力供給を受けて駆動される部品（モータ、ソレノイド、クラッチなど）の駆動時観測情報など故障を特徴付けるコンポーネント（部材）の情報をセンサなどを用いて自動的に収集する手段としてデータ取得機能部９０８ａを有しており、このデータ取得機能部９０８ａにより収集した測定データを、通信網を介して管理センタ８１０に送ることができる。
【０３５２】
よって、管理センタ８１０においては、測定データや、この測定データから抽出される特徴量（前例では分布に関わる情報）に基づいて、ホストコンピュータ８１２が自動的に、ベイジアンネットワークを利用して部品の故障確率を決定し、故障部品を特定することができる。
【０３５３】
よって、故障診断装置３を画像形成装置１内に備えている形態で説明した上記実施形態と同様に、故障診断に際して、予備知識や経験が不要となり、メンテナンスする人の力量に依存しない正確、均質、迅速な故障診断が可能になる。コンポーネント（部材）の情報だけでなく、装置の温度や湿度などの内部状態情報、履歴情報、あるいは周辺環境情報なども自動的に収集して、その特徴量を元に、ベイジアンネットワークを利用して、部品の故障確率を決定し、故障部品を特定することもできるので、より正確な故障診断が可能となる。
【０３５４】
管理センタにて、複数の画像形成装置についての故障診断を、インターネットなどを介して、一括して行なうことができるので、サービスマンは予め診断結果を見ることができ、修理に出向く際、準備すべきパーツなど迅速な対応が可能となる。
【０３５５】
また、故障に至る前に、予備診断（故障予測処理の一例）を行なうこともできるので、故障に至る前に計画的なメンテナンスが可能となり、大幅なサービスコストの低減を図ることができる。この点は、故障診断装置３を画像形成装置１内に備えている形態でも同様であるが、装置の設置場所に出向くことなく診断を行なってメンテナンス計画を立てることができる点で、一層大幅なサービスコストの低減を図ることができる。
【０３５６】
以上、本発明を実施形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されない。発明の要旨を逸脱しない範囲で上記実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれる。
【０３５７】
また、上記の実施形態は、クレーム（請求項）にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組合せの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。前述した実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適宜の組合せにより種々の発明を抽出できる。実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、効果が得られる限りにおいて、この幾つかの構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【０３５８】
たとえば、上記実施形態では、複写機能、プリンタ機能、ファクシミリ機能、あるいはそれらの機能を組み合わせて有する複合機などの画像形成装置に故障診断装置を適用した事例で示したが、故障診断装置が適用される装置は、画像形成装置に限らず、家電品や自動車などその他の任意の機器に適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【０３５９】
【図１】本発明に係る故障診断装置の一実施形態を搭載した画像形成装置の構成例を示す図である。
【図２】画像形成装置に使用される駆動機構部の一構成例を示す図である。
【図３】用紙情報収集部の構成および作用を説明する図である。
【図４】故障診断装置における機能概要を説明する図である。
【図５】画像形成装置に設けられる故障診断装置の構成例を示すブロック図である。
【図６】故障診断装置において、観測データ情報を取得するための一構成例を示すブロック図である。
【図７】取得した観測データに基づいて故障か否かを判定する際の判定手法の一例を説明する図である。
【図８】図６に示した故障診断装置を構成する場合における、駆動機構部のブロック分割との対応を説明する図である。
【図９】故障診断部の構成例を示す機能ブロック図である。
【図１０】電子計算機を利用して故障診断装置をソフトウェア的に実現する場合のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】故障診断部において故障診断時に利用するベイジアンネットワークの基本的な構成例を示すベイジアンネットワークモデル図である。
【図１２】ベイジアンネットワークを故障診断装置に適用する場合における、各コンポーネント観測情報ノード間の関係を説明する図である。
【図１３】図９に示した故障診断部における、ベイジアンネットワークを利用した故障診断に関わる処理手順の全体概要を示すフローチャートである。
【図１４】ジャム発生時に、ベイジアンネットワークを利用して故障箇所を特定する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】第１ブロックに属する駆動部材による用紙搬送の監視に資する第１センサおよび第２センサのベイジアンネットワークを表す図である。
【図１６】第２ブロックに属する駆動部材による用紙搬送の監視に資する第３センサのベイジアンネットワークを表す図である。
【図１７】フィードモータの状態ノードに設定されている確率表の一例である。
【図１８】フィードモータによる振動ノードに設定されている確率表の一例である。
【図１９】フィードモータのオン信号ノードに設定されている確率表の一例である。
【図２０】用紙情報ノードに設定されている確率表の一例である。
【図２１】図１の第４ブロックのステッピングモータの動作電流Ｉsmと振動波形の双方を動作状態信号とし、正常時の特徴量（Ｖｎ１，Ｖｎ２）とベルト外れ故障時の特徴量（Ｖｆ１，Ｖｆ２）との関係を示した散布図である。
【図２２】用紙搬送ロールについての故障判定の具体例を説明する図である。
【図２３】画像形成装置と通信回線を介して接続された管理センタにて故障診断を行なうようにした故障診断システムの一構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０３６０】
１…画像形成装置、３…故障診断装置、１２…部品状態情報取得部、１３…履歴情報取得管理部、１４…環境情報取得部、１５…消耗材情報取得部、１６…仕様情報取得部、３０…画像形成部、５０…給紙搬送機構部、６９…用紙タイミングセンサ、７０…排紙搬送機構部、８０…駆動機構振動検出部、９０…駆動機構部、１０２…コントロール回路、１４０…駆動部動作電流検出部（動作状態信号検出部）、１５０…駆動信号生成部、１６０…用紙通過時間検出部、１６２…計測部、１８０…駆動機構振動検出部、２００…故障診断部、２１０…動作状態特徴量取得部（動作状態信号受取部）、２２０…用紙通過時間特徴量取得部（動作状態信号受取部）、２３０…基準特徴量格納部、２３２…記憶媒体（履歴記憶部）、２４０…故障判定部、２４２…動作状態故障判定部、２４４…用紙通過故障判定部、２４６…用紙通過故障予測部、２４８…故障状態特定部、２５０…制御部、２５２…診断対象ブロック決定部、２５４，２５６…切替部、２６０…推論エンジン、２７０…通知部
【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１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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