"記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得手段と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出手段と、前記取得手段により取得された時系列データを、前記検出手段による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記予測手段により予測された障害の発生を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システム。前記パラメータは、画像形成に係る部位の動作を制御する画像形成パラメータであり、前記予測手段は、前記補正手段による補正後の画像形成パラメータの時系列データに基づいて、画像形成に係る部位における障害の発生を予測する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。前記パラメータは、用紙搬送の過程で検出される用紙搬送パラメータであり、前記予測手段は、前記補正手段による補正後の用紙搬送パラメータの時系列データに基づいて、用紙搬送に係る部位における障害の発生を予測する、ことを特徴とする請求項1に記載の障害予測システム。記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得手段と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出手段と、前記取得手段により取得された時系列データを、前記検出手段による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記予測手段により予測された障害の発生を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置。コンピュータに、記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得機能と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出機能と、前記取得機能により取得された時系列データを、前記検出機能による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正機能と、前記補正機能による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測機能と、前記予測機能により予測された障害の発生を通知する通知機能と、を実現するためのプログラム。本発明は、画像形成装置における障害の発生を精度良く予測することが可能な技術を提案することを目的とする。請求項1に係る本発明は、記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得手段と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出手段と、前記取得手段により取得された時系列データを、前記検出手段による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記予測手段により予測された障害の発生を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測システムである。請求項2に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記パラメータは、画像形成に係る部位の動作を制御する画像形成パラメータであり、前記予測手段は、前記補正手段による補正後の画像形成パラメータの時系列データに基づいて、画像形成に係る部位における障害の発生を予測する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項3に係る本発明は、請求項1に係る本発明において、前記パラメータは、用紙搬送の過程で検出される用紙搬送パラメータであり、前記予測手段は、前記補正手段による補正後の用紙搬送パラメータの時系列データに基づいて、用紙搬送に係る部位における障害の発生を予測する、ことを特徴とする障害予測システムである。請求項4に係る本発明は、記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得手段と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出手段と、前記取得手段により取得された時系列データを、前記検出手段による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正手段と、前記補正手段による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測手段と、前記予測手段により予測された障害の発生を通知する通知手段と、を備えたことを特徴とする障害予測装置である。請求項5に係る本発明は、コンピュータに、記録材に画像を形成する画像形成装置の内部状態を表すパラメータの時系列データを取得する取得機能と、前記画像形成装置で使用する記録材の種別の切り替わりを検出する検出機能と、前記取得機能により取得された時系列データを、前記検出機能による検出結果と記録材の種別毎に予め設定された補正特性とに基づいて補正する補正機能と、前記補正機能による補正後の時系列データを用いて、前記画像形性装置における障害の発生を予測する予測機能と、前記予測機能により予測された障害の発生を通知する通知機能と、を実現するためのプログラムである。請求項1,4,5に係る本発明によれば、用紙の種別の切り替わりに起因する監視パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減することができ、障害予測の精度を向上させることができる。請求項2に係る発明によれば、用紙の種別の切り替わりに起因する画像形成パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減することができ、画像形成に係る部位についての障害予測の精度を向上させることができる。請求項3に係る発明によれば、用紙の種別の切り替わりに起因する用紙搬送パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減することができ、用紙搬送に係る部位についての障害予測の精度を向上させることができる。本発明の一実施形態に係る障害予測システムについて図面を参照して説明する。本例の障害予測システムは、障害予測の対象となる画像形成装置と、画像形成装置の内部状態を表す監視パラメータの時系列変化を分析して、画像形成装置における障害の発生を予測する監視サーバ本発明に係る障害予測装置の一例と、を備えている。すなわち、監視サーバが、障害予測対象の画像形成装置から監視パラメータの時系列データを収集して分析して障害予測を行うものであり、例えば、画像形成装置から監視パラメータの時系列変化の傾向に異常が生じたことが検出された場合に、これを障害の予兆と判断して、画像形成装置に近い将来に障害が発生すると予測する。まず、障害予測の対象となる画像形成装置について説明する。画像形成装置は、用紙等の記録材に画像を形成して出力する画像形成機能を備えた装置である。画像形成装置としては、プリンタ文書印刷装置、コピー機文書複写装置、ファクシミリ装置文書転送装置などの装置が挙げられるほか、これらの装置の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。ここで、本例の画像形成装置は、その内部状態を示す複数の監視パラメータの値を画像形成動作中に随時検出する機能を有している。監視パラメータは、画像形成装置における障害発生の予測に寄与し得るパラメータとして予め定められたものであり、帯電電圧、現像バイアス、レーザ光量、トナー濃度等の画像形成パラメータや、用紙搬送タイミング、用紙スキュー等の用紙搬送パラメータが挙げられる。画像形成パラメータは、画像形成に係る各部の動作を制御するパラメータであり、使用する用紙の種別毎に異なる用紙特性を考慮して調整される。画像形成パラメータの検出値としては、制御の目標となる値目標値を用いてもよく、制御対象の部位に設けられたセンサにより測定された値測定値を用いてもよい。用紙搬送パラメータは、用紙搬送の過程で検出されるパラメータであり、搬送対象の用紙の種別に応じて調整される性質のものではないが、その用紙特性に応じて検出値が変化する。用紙搬送パラメータの検出値としては、用紙搬送の経路上に設けられたセンサにより測定された値測定値が用いられる。本例の画像形成装置では、1ページ或いは複数ページに係る画像形成処理の実行を指示するジョブ命令を受け付けると、当該ジョブ命令で指示された種別の用紙に画像を形成して出力する毎1ページ毎又は所定のページ数毎に各々の監視パラメータの値を検出し、当該ジョブ命令に係る全ての画像形成処理の終了後に、各監視パラメータの検出値を格納した状態情報を、自装置の識別情報である装置IDを付して監視サーバへ送信する。なお、この状態情報には、ジョブ命令で指示された用紙の種別を示す用紙情報も含められる。ここで、画像形成装置で検出される監視パラメータ画像形成パラメータ及び用紙搬送パラメータは、使用する用紙の種別の切り替わり用紙特性の変化によって、時系列変化の傾向に不連続性が生じる。このような監視パラメータの時系列変化の傾向の不連続性は、画像形成装置に発生する障害の予測にとってノイズとなり、障害予測の精度の低下に繋がる。そこで、本発明では、画像形成装置で検出される監視パラメータの時系列変化の傾向に不連続性を与える要因となる用紙の種別の切り替わり用紙特性の変化を考慮して障害予測を行うことで、障害予測の精度の低下を防ぐ。図1には、第1実施例に係る障害予測システムの構成例を示してある。本例の障害予測システムは、画像形成装置状態情報収集部11、第1状態情報時系列データ保存部12、用紙情報データベース13、第2状態情報時系列データ保存部14、用紙補正特性抽出部15、時系列データ変化点検出部16、障害予兆判定部17、障害予兆通知部18を有している。本例では、これらの機能部11~18を、障害予測の対象となる複数台の画像形成装置との通信を有線又は無線により行える監視サーバに設けてあり、当該監視サーバが各画像形成装置の障害予測を行う構成となっている。なお、これらの機能ブロック11~18の一部又は全部を画像形成装置に設け、各々の画像形成装置が独自に自己の障害予測を行う構成としてもよい。画像形成装置状態情報収集部11は、予め定められたタイミングで、画像形成装置から状態情報を収集する。例えば、印刷出力のページ毎1枚の画像形成処理を実行する毎のタイミングや、印刷処理のジョブ1回の印刷命令により1枚又は複数枚を印刷する一連の処理毎のタイミングなどで、状態情報の収集を行う。本例では、障害予測対象となる複数台の画像形成装置から状態情報を収集する。状態情報には、その収集元の画像形成装置を識別する装置IDが対応付けてあり、以降の処理では、この装置IDにより各画像形成装置を識別して、画像形成装置毎に処理が実行される。ここで、本例の画像形成装置状態情報収集部11が収集する状態情報は、用紙の種別を示す用紙情報、各画像形成パラメータ感光体電位、感光体帯電電流、半導体レーザ光量、現像機トナー濃度、1次転写電流、2次転写電流、定着機ヒートロール温度、プロコンパッチ濃度等の検出値、各用紙搬送パラメータ用紙搬送タイミング、用紙スキュー等の検出値といった、画像形成装置の画像形成プロセスに関わるデータ群である。なお、上記で挙げた状態情報は、電子写真方式の画像形成装置に関する状態情報の一例であり、上記の状態情報に限定されるものではない。第1状態情報時系列データ保存部12は、画像形成装置状態情報収集部11により収集された状態情報を、予め定められた単位の期間について保存蓄積する。本例では、各状態情報にその収集タイミングを示す日時情報例えば、状態情報の収集日時やジョブの実行日時が付されて、第1の時系列データとして保存される。ここで、本例の第1状態情報時系列データ保存部12において時系列データを保存する期間は、第2状態情報時系列データ保存部14にデータを送信するまでの期間であり、例えば、1ジョブ分である。なお、所定の保存データ量を超える時系列データは破棄し、順次サイクリックに上書きするようにしてある。すなわち、本例の第1状態情報時系列データ保存部12は、直近の一定期間分の時系列データを保存する。用紙情報データベース13は、一般的に使用される用紙の種別毎に設定された画像形成パラメータの値制御の目標値を保持する。用紙の種別毎に設定される画像形成パラメータは、一般的に、転写プロセス以降の画像形成に関わるパラメータ2次転写電圧補正量、定着温度補正量、デカーラ強度などであり、その種別用紙特性を考慮した値が設定される。また、使用される用紙の光沢度に応じて、転写プロセス前の画像形成に関わるパラメータ感光体電位、半導体レーザ光量などが設定される場合もある。本例では、標準紙を基準として、標準紙の画像形成パラメータの目標値に対する変位量差分の平均値を補正変位量として用紙の種別毎に保持しており、後段の処理において、画像形成パラメータの時系列データの補正に使用される。更に、本例の用紙情報データベース13では、画像形成パラメータの補正変位量に加えて、用紙搬送パラメータの補正変位量を保持する。本例では、標準紙を基準として、標準紙の用紙搬送パラメータの測定値に対する変位量差分の平均値を予め実験的に求めて補正変位量として保持しており、後段の処理において、用紙搬送パラメータの時系列データの補正に使用される。すなわち、本例の用紙情報データベース13は、各々の監視パラメータについて、標準紙に対する補正変位量標準紙以外の用紙に係る監視パラメータの時系列データの補正に使用する補正変位量を用紙の種別毎に保持する。図2には、用紙情報データベース13のデータ例を示してある。図2の例では、用紙の種別用紙種A、用紙種B、用紙種C、毎に、用紙特性項目、画質特性項目、用紙走行特性項目が設定されている。用紙特性項目としては、サイズ、用紙タイプ、コート有無、坪量g/m2、用紙色等が含まれる。画質特性項目としては、2次転写電圧補正量、定着温度補正量等が含まれる。用紙走行特性項目としては、デカーラ強度、エアーアシスト強度、用紙給紙部補正量、レジ部バラツキ補正量、スキューバラツキ補正量等が含まれる。第2状態情報時系列データ保存部14は、第1状態情報時系列データ保存部12に保存されている第1の時系列データを補正し、補正結果に対して統計処理を施した後に、障害予測に使用する第2の時系列データとして保存する。ここで、本例の第2状態情報時系列データ保存部14において時系列データを保存する期間は、障害予測の処理のために必要な期間長の過去を含む期間であり、例えば、1ヶ月間である。なお、保存の期間を超える時系列データは破棄し、順次サイクリックに上書きするようにしてある。第2状態情報時系列データ保存部14の動作を具体的に説明すると、第1状態情報時系列データ保存部13から時系列順にジョブ毎の用紙情報と各監視パラメータ画像形成パラメータ及び用紙搬送パラメータの値を取得し、用紙情報に基づいて用紙の種別の切り替わりを検出し、切り替え後の用紙の種別に応じた監視パラメータ毎の補正変位量標準紙に対する補正変位量を用紙情報データベース13から用紙補正特性抽出部15を通じて取得し、この補正変位量を用いて各監視パラメータの値に補正を加え、補正結果に対して統計処理を施した後に、監視パラメータ毎の第2の時系列データ補正後の時系列データの格納データ列に追加していく。なお、用紙の種別が標準紙のジョブについては、監視パラメータの値を補正せずに統計処理を施して、第2の時系列データに追加する。ここで、統計処理では、例えば、印刷処理のジョブ単位で、平均値や分散値例えば、標準偏差値等の統計値を算出する。すなわち、第2状態情報時系列データ保存部14では、各種別の用紙の時系列データを標準紙に対する補正変位量で補正することで、標準紙の時系列データへの変換を行う。第2状態情報時系列データ保存部14における監視パラメータの時系列データの補正について更に説明する。図3には、第1実施例に係る時系列データの補正を概念的に示してある。図3の例では、パラメータAについて、標準紙の用紙特性に対する用紙1の用紙特性の平均的な変位量aと、標準紙の用紙特性に対する用紙2の用紙特性の平均的な変位量bがそれぞれ補正変位量平均値補正量として予め定められ、用紙情報データベース13に格納されている。なお、パラメータAは、画像形成パラメータと用紙搬送パラメータのいずれでもよい。パラメータAについての補正では、第1状態情報時系列データ保存部13から第1の時系列データを順次読み出して第2の時系列データに追加していく過程で、用紙1の時系列データが取得された場合すなわち、用紙1への切り替わりが検出された場合には、この時系列データに代えて、時系列データの各値を用紙1に係る補正変位量aで補正-aした結果を統計処理して第2の時系列データに追加する。同様に、第1状態情報時系列データ保存部13から第1の時系列データを順次読み出して第2の時系列データに追加していく過程で、用紙2の時系列データが取得された場合すなわち、用紙2への切り替わりが検出された場合には、この時系列データに代えて、時系列データの各値を用紙2に係る補正変位量bで補正-bした結果を統計処理して第2の時系列データに追加する。図4には、用紙の厚み別の用紙通過タイミング平均値及び標準偏差の例を示してある。なお、用紙の厚みは、用紙特性の一例である。また、用紙通過タイミングは、用紙搬送パラメータの一例であり、画像形成装置の用紙給紙部に関する障害予測などに用いられる。用紙通過タイミングは、例えば、用紙給紙部のフィードロール前後にすなわち、用紙搬送方向に沿って2つのタイミングセンサを配置しておき、これらのタイミングセンサ間を用紙が通過するのに要した時間を計時することで測定検出される。図4の例によれば、薄紙、標準紙、厚紙の順に、すなわち、用紙の厚みが増すにつれて用紙通過タイミングが速くなっている。そこで、薄紙については、用紙通過タイミングの検出値に-1.6=96.2-97.8[msec]の補正を施し、厚紙については、用紙通過タイミングの検出値に2.6=96.2-93.6[msec]の補正を施すようにする。図5aには、標準紙を100枚出力した後に厚紙を100枚出力した場合の補正前の時系列データの例を示してあり、図5bには、厚紙の時系列データ部分に2.6[msec]の補正を施した後の時系列データの例を示してある。図5a、bに示すように、用紙の種別に応じて時系列データを補正することで、用紙の切り替わりによる時系列変化の不連続性を解消した連続的な時系列データを得ることができ、用紙搬送に関わる部位本例では、用紙給紙部についての障害予測の精度を向上させることができる。なお、図4、5では、用紙搬送パラメータを例にして補正の具体例を説明したが、画像形成パラメータについても、同様な補正を行うことで連続的な時系列データを得ることができ、画像形成に関わる部位についての障害予測の精度を向上させることができる。時系列データ変化点検出部16及び障害予兆判定部17は、用紙搬送パラメータのように該当部品の磨耗的な劣化によって生じる機械系障害の予測と、画像形成パラメータのように複数のパラメータが変化して生じる画像系障害の予測では、それぞれ構成が異なる。まず、機械系障害の予測について説明する。時系列データ変化点検出部16は、第2状態情報時系列データ保存部14に用紙搬送パラメータ毎に保存されている補正後の時系列データに基づいて、予め定められた傾向予測アルゴリズムにより、用紙搬送パラメータの今後の時系列変化の傾向を推定する。傾向予測アルゴリズムとしては、例えば、ベイズ線形回帰モデルを用いたアルゴリズムが挙げられる。図6には、画像形成装置の用紙給紙部における用紙搬送タイミング用紙搬送パラメータの一例の時系列データに基づく障害予測の事例を示してある。なお、図6では、横軸をプリント数画像形成の枚数とし、縦軸を基準状態からの偏差としたグラフ上に、補正後の時系列データ31から推定される今後の時系列変化の傾向を表す予測分布の平均値カーブ予測曲線32及びその広がり本例では、±1σを示す曲線33と、閾値での予測分布34と、正常範囲の上限を示す閾値35とを示してある。障害予兆判定部17は、時系列データ変化点検出部16による推定結果例えば、図6の予測曲線32に基づいて、用紙搬送パラメータの値が予め定められた閾値例えば、図6の閾値35を超える時期を予測算出し、予測結果の時期の情報をアラート警告として出力する。なお、用紙搬送パラメータと障害の種別や部位等を特定する情報とを対応付けておき、アラート対象の用紙搬送パラメータから障害の種別や部位等を特定して、アラートに付随して出力することが好ましい。また、用紙搬送パラメータの値が正常範囲であっても、用紙情報データベース13を参照することにより、用紙特性によっては正常範囲外異常範囲に陥ることが予測される場合は、アラートを出力するように構成してもよい。この場合には、その用紙特性をアラートに付随して出力することが好ましい。次に、画像系障害の予測について説明する。時系列データ変化点検出部16は、第2状態情報時系列データ保存部14に画像形成パラメータ毎に保存されている補正後の時系列データに基づいて、予め定められた変化点検出アルゴリズムにより、画像形成パラメータの時系列変化の傾向の変化点を検出する。変化点検出アルゴリズムとしては、例えば、画像形成パラメータの時系列データの変動の程度を算出し、算出結果の値が予め定められた閾値を越えるか否かで変化点を検出するアルゴリズムが挙げられる。障害予兆判定部17は、時系列データ変化点検出部16により変化点が検出された画像形成パラメータ群複数の画像形成パラメータについて、予め定められた障害予兆判定アルゴリズムにより障害予測を行い、予測された障害についてアラート警告を出力する。障害予兆判定アルゴリズムとしては、例えば、障害の事象種別毎に分類された画像形成パラメータ群の各々について、予め設定された重み付け係数を乗算した結果の和を指標値として求め、この指標値が予め定められた閾値を超えるか否かで、その画像形成パラメータ群に対応する障害の有無を予測するアルゴリズムが挙げられる。図7には、画像形成パラメータの時系列データに基づく障害予測の事例を示してある。なお、図7では、横軸を日数日時経過とし、縦軸を変化点の検出結果に基づく指標値としたグラフ上に、補正後の時系列データ31から画像形成パラメータ群毎に算出された指標値の推移を表すデータ列41と、正常範囲の上限を示す閾値42とを示してあり、データ列41が閾値42を超えた際にアラートが出力されている。なお、画像形成パラメータ群と障害の種別や部位等を特定する情報とを対応付けておき、アラート対象の画像形成パラメータ群から障害の種別や部位等を特定して、アラートに付随して出力することが好ましい。ここで、機械系障害の予測と画像系障害の予測のいずれにおいても、複数の閾値を設け、1番目の閾値を超えた場合にレベル1のアラートを出力し、2番目の閾値を超えた場合にレベル2のアラートを出力、といった具合に、緊急度合を異ならせた複数段階のアラートを出力する構成としてもよい。障害予兆通知部18は、障害予兆判定部17から出力されるアラート及び障害の種別や部位等の付随情報を、障害予測システムの利用者に通知する。アラートの通知の仕方は任意であり、例えば、障害の発生が予測される画像形成装置宛てにアラートの情報を送信して、その画像形成装置に設けられた操作パネル上に表示出力させる構成や、リモートセンターの端末宛てにアラートの情報を送信して、その端末に設けられた表示パネル上に、障害の発生が予測される画像形成装置を識別して表示出力させる構成が挙げられる。図8には、第1実施例に係る障害予測の処理フローの例を示してある。なお、図8の処理フローは、画像系障害の予測に関するものであるが、機械系障害の予測に関しても、時系列データ変化点検出部16及び障害予兆判定部17を除いて、画像系障害の予測と同様な処理が行われる。まず、画像形成装置状態情報収集部11が、障害予測対象の画像形成装置から予め定められたタイミングで状態情報用紙情報、画像形成パラメータ、用紙搬送パラメータを収集しステップS11、第1状態情報時系列データ保存部12が、画像形成装置状態情報収集部11により収集された状態情報を時系列データとして保存するステップS12。次に、第2状態情報時系列データ保存部14が、各監視パラメータについて、第1状態情報時系列データ保存部12に保存されている時系列データの各値を時系列順に取得し、また、その補正に使用する用紙補正特性平均値変位量を用紙情報データベース13から用紙補正特性抽出部15を通じて取得するステップS13。そして、用紙情報データベース13から取得した平均値変位量を用いて、各監視パラメータの時系列データの平均値を補正するステップS14。次に、時系列データ変化点検出部16が、監視パラメータ毎に、第2状態情報時系列データ保存部14による補正後の時系列データに基づいて時系列変化の傾向の変化点を検出しステップS15、障害予兆判定部17が、時系列データ変化点検出部16による変化点の検出結果に基づいて、画像系障害の発生について予測しステップS16、障害予兆通知部18が、障害予兆判定部17による障害予測の結果を通知するステップS17。このような構成により、プロダクション分野等で使用される画像形成装置において、使用する用紙の種別の切り替わりに起因する監視パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減し、障害予測の精度を向上させることができる。第1実施例では、用紙の種別用紙特性に応じた平均的な変位量を用いて補正を行う例を挙げたが、第2実施例では、用紙の種別用紙特性に応じたデータの広がりの影響も含めて補正を行う例について説明する。なお、第2実施例に係る障害予測システムの構成は、第1実施例と基本的に同様であるため、以下では、主な相違部分についての説明に留める。一般的に、用紙特性の相違は、標準紙に対する平均的な変位量だけでなく、データの広がり具合にも影響する。用紙特性によりデータの広がり具合が変化し、且つ、一般的な画像形成装置にて検出可能な監視パラメータとしては、例えば、用紙搬送タイミング、用紙スキュー、用紙レジ等の用紙搬送系に関わる用紙搬送パラメータがある。第2実施例では、データの広がりの影響も含めて補正を行うために、用紙情報データベース13に、第1実施例で説明した標準紙に対する補正変位量に加えて、用紙特性によってデータの広がり具合が変化する監視パラメータの各々について、標準紙の分散値に対する分散値比を用紙の種別毎に保持させる。本例では、分散値として、標準偏差値を用いる。なお、標準紙に対する補正変位量及び標準紙の標準偏差値に対する標準偏差値比は、予め実験的に用紙の種別毎に求められる。第2状態情報時系列データ保存部14は、標準紙に対する補正変位量を用いて、標準紙以外の用紙に係る監視パラメータの時系列データの補正を行うだけでなく、標準紙の標準偏差値に対する標準偏差値比が設定された監視パラメータについては、この標準偏差値比を用いてデータの広がり量もあわせて補正を行う。具体的には、第2状態情報時系列データ保存部14は、用紙の種別に応じた各監視パラメータの時系列データの補正に先立って、その時系列データの近似曲線を算出し、近似曲線の中心値を平均値として、時系列データの標準偏差値を算出する。次に、近似曲線の中心値と標準偏差値に対し、標準偏差値比に基づいて、時系列データを補正する。図9には、第2実施例に係る時系列データの補正を概念的に示してある。図9の例では、パラメータAについて、初期状態及び正常状態における標準紙の用紙特性及び±1σの標準偏差の位置と、標準紙に対する用紙1の用紙特性の平均的な変位量a及び±1σの標準偏差の位置と、標準紙に対する用紙2の用紙特性の平均的な変位量b及び±1σの標準偏差の位置とが示されている。パラメータAについての補正では、用紙1の時系列データについて、予め定められた長さの期間について近似曲線を算出し、この近似曲線と用紙1の時系列データの各値との差分を算出し、用紙1についての±1σの標準偏差で除算することで、データのばらつきを初期状態及び正常状態における標準偏差を単位に算出する。同様の処理を、用紙2の時系列データについても行う。そして、標準紙のばらつきの大きさに対する各種別の用紙のばらつきの大きさの比で時系列データを補正する。例えば、標準紙のばらつきの大きさに対する用紙1のばらつきの標準偏差値比が1.2であり、用紙1の近似曲線から算出された標準偏差値で変換されたばらつきが0.6σであれば、用紙1の時系列データの補正標準紙の時系列データへの変換では、平均変位量を補正するとともに、ばらつき量を0.5σ=0.6σ/1.2として補正する。図4に示した例によれば、標準紙に対する薄紙の標準偏差値比は1.33=0.8/0.6となり、標準紙に対する厚紙の標準偏差値比は1.17=0.7/0.6となる。図10には、図5aに示した時系列データを、第2実施例の手法により補正した後の時系列データを示してある。図10の例によれば、用紙の切り替わりによる時系列変化の不連続性を解消した連続的な時系列データを得ることができ、障害予測の精度を向上させることができる。なお、標準偏差値比は、障害予測の対象箇所の劣化状況に伴って変化するが、本例では、標準偏差値比の変化自体を劣化状況に伴う障害の予兆として取り扱うため、初期状態及び正常状態の標準偏差値比を継続的に利用することが出来る。図11には、第2実施例に係る障害予測の処理フローの例を示してある。なお、図10の処理フローは、画像系障害の予測に関するものであるが、機械系障害の予測に関しても、時系列データ変化点検出部16及び障害予兆判定部17を除いて、画像系障害の予測と同様な処理が行われる。まず、画像形成装置状態情報収集部11が、障害予測対象の画像形成装置から予め定められたタイミングで状態情報用紙情報、画像形成パラメータ、用紙搬送パラメータを収集しステップS21、第1状態情報時系列データ保存部12が、画像形成装置状態情報収集部11により収集された状態情報を時系列データとして保存するステップS22。次に、第2状態情報時系列データ保存部14が、各監視パラメータについて、第1状態情報時系列データ保存部12に保存されている時系列データの各値を時系列順に取得し、また、その補正に使用する用紙補正特性平均値変位量及び標準偏差値比を用紙情報データベース13から用紙補正特性抽出部15を通じて取得するステップS23。そして、各監視パラメータについて、予め定められた長さの期間について時系列データの近似曲線を算出しステップS24、算出した近似曲線と時系列データの各値との差分から、時系列データのばらつき量標準偏差値を算出しステップS25、算出した標準偏差値と用紙情報データベース13から取得した標準偏差値比とに基づいて、データばらつき補正量を算出しステップS26、このデータばらつき補正量と用紙情報データベース13から取得した平均値変位量を用いて、時系列データの平均値及びばらつきを補正するステップS27。次に、時系列データ変化点検出部16が、監視パラメータ毎に、第2状態情報時系列データ保存部14による補正後の時系列データに基づいて時系列変化の傾向の変化点を検出しステップS28、障害予兆判定部17が、時系列データ変化点検出部16による変化点の検出結果に基づいて、画像系障害の発生について予測しステップS29、障害予兆通知部18が、障害予兆判定部17による障害予測の結果を通知するステップS30。このような構成により、プロダクション分野等で使用される画像形成装置において、使用する用紙の種別の切り替わりに起因する監視パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減し、障害予測の精度を向上させることができる。図12には、第2実施例に係る他の事例として、用紙スキューの時系列データに基づく障害予測の事例を示してある。用紙スキューは、例えば、用紙の搬送路上に、用紙搬送の直交方向に沿って2つのタイミングセンサを配置しておき、一方のタイミングセンサ位置を用紙が通過した時間と他方のタイミングセンサ位置を用紙が通過した時間との差時間差を計時することで測定検出される。用紙スキューの量角度差は、用紙の搬送路に設けられた搬送ロールの磨耗劣化等が無い場合正常状態の場合は、図12aに示すように、0[mRad]付近でコントロールされるが、磨耗劣化等が生じた場合不良状態に近づいている場合には、図12bに示すように、徐々にスキュー量が拡大していく。この用紙スキューの時系列データも、用紙の種別の切り替わりに起因して時系列変化の傾向が不連続に変化する。そこで、用紙スキューの時系列データについて平均値及びばらつきの補正を行い、補正後の時系列データに基づいて今後の時系列変化の傾向を推定し、用紙スキューの値が予め定められた閾値を超える時期の予測を行う。以上のように、本例の障害予測システムでは、画像形成装置状態情報収集部11が、画像形成装置から、画像形成に係る用紙の種別を示す用紙情報と装置の内部状態を示す監視パラメータとを取得して、時系列データとして第1状態情報時系列データ保存部12に格納し、第2状態情報時系列データ保存部14が、用紙情報の時系列データに基づいて用紙の切り替わりを検出し、切り替え後の用紙の種別に応じた補正特性平均値変位量や標準偏差値比などを用紙情報データベース13から用紙補正特性抽出部15を通じて取得し、当該取得した補正特性に基づいて監視パラメータの時系列データを補正し、時系列データ変化点検出部16及び障害予兆判定部17が、補正後の時系列データを用いて画像形成装置に関する障害予測を行い、障害予兆通知部18が、障害予測の結果を通知するようにした。すなわち、本例の障害予測システムによれば、画像形成装置の内部状態を示す監視パラメータの時系列データに基づいて障害予測を行うにあたり、用紙の種別の切り替わりを検出して、基準となる用紙例えば、標準紙以外の種別の用紙が使用されていた期間の時系列データを、当該種別に対応付けて予め設定された補正特性に従って補正し、補正後の時系列データに基づいて障害予測を行う構成としたので、用紙の種別の切り替わりに起因する監視パラメータの時系列変化の不連続性の影響を軽減することができ、障害予測の精度を向上させることができる。ここで、本例の障害予測システムにおける監視サーバは、各種演算処理を行うCPUCentralProcessingUnit、CPUの作業領域となるRAMRandomAccessMemoryや基本的な制御プログラムを記録したROMReadOnlyMemory等の主記憶装置、各種のプログラムやデータを記憶するHDDHardDiskDrive等の補助記憶装置、各種の情報を表示出力するための表示装置及び操作者により入力操作に用いられる操作ボタンやタッチパネル等の入力機器とのインタフェースである入出力I/F、他の装置との間で有線又は無線により通信を行うインタフェースである通信I/F、等のハードウェア資源を有するコンピュータにより構成されている。そして、本発明に係るプログラムを補助記憶装置等から読み出してRAMに展開し、これをCPUにより実行させることで、本発明に係る障害予測装置の機能を管理装置300のコンピュータ上に実現している。すなわち、本発明に係る取得手段の機能を画像形成装置状態情報収集部11及び第1状態情報時系列データ保存部12により実現し、本発明に係る検出手段の機能を第2状態情報時系列データ保存部14により実現し、本発明に係る補正手段の機能を第2状態情報時系列データ保存部14及び用紙情報データベース13及び用紙補正特性抽出部15により実現し、本発明に係る予測手段の機能を時系列データ変化点検出部16及び障害予兆判定部17により実現し、本発明に係る通知手段の機能を障害予兆通知部18により実現している。なお、本発明に係るプログラムは、例えば、当該プログラムを記憶したCD-ROM等の外部記憶媒体から読み込む形式や、通信網等を介して受信する形式などにより、本例に係るコンピュータに設定される。また、本例のようなソフトウェア構成により各機能部を実現する態様に限られず、それぞれの機能部を専用のハードウェアモジュールで実現するようにしてもよい。"