"画像を形成する記録材の搬送により劣化する画像形成装置の部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出手段と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出手段による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記部品の劣化度を累計する累計手段と、を備えたことを特徴とする部品劣化度算出装置。前記累計手段により累計された前記部品の劣化度の推移を表す近似曲線を求め、当該近似曲線を用いて前記部品の劣化度が限界値に到達する時期を予測する予測手段を備えた、ことを特徴とする請求項1に記載の部品劣化度予測装置。前記予測手段は、前記近似曲線として、経過日数と前記累計手段により累計された前記部品の劣化度との関係を表すグラフにおいて直近の期間に係る前記部品の劣化度の点を通過する近似曲線を求める、ことを特徴とする請求項2に記載の部品劣化度予測装置。記録材に画像を形成する画像形成手段と、前記画像形成手段により画像が形成される記録材の搬送により劣化する部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出手段と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出手段による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記部品の劣化度を累計する累計手段と、を備えたことを特徴とする画像形成装置。コンピュータに、画像を形成する記録材の搬送により劣化する画像形成装置の部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出機能と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出機能による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出機能と、前記算出機能により算出された前記部品の劣化度を累計する累計機能と、を実現させるためのプログラム。本発明は、種別の異なる記録材を使用可能な画像形成装置について、記録材の搬送に係る部品の劣化度を精度良く算出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、画像を形成する記録材の搬送により劣化する画像形成装置の部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出手段と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出手段による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記部品の劣化度を累計する累計手段と、を備えたことを特徴とする部品劣化度算出装置である。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、前記累計手段により累計された前記部品の劣化度の推移を表す近似曲線を求め、当該近似曲線を用いて前記部品の劣化度が限界値に到達する時期を予測する予測手段を備えた、ことを特徴とする部品劣化度予測装置である。請求項3に係る本発明は、請求項2に係る本発明において、前記近似曲線として、経過日数と前記累計手段により累計された前記部品の劣化度との関係を表すグラフにおいて直近の期間に係る前記部品の劣化度の点を通過する近似曲線を求める、ことを特徴とする部品劣化度予測装置である。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手段と、前記画像形成手段により画像が形成される記録材の搬送により劣化する部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出手段と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出手段による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出手段と、前記算出手段により算出された前記部品の劣化度を累計する累計手段と、を備えたことを特徴とする画像形成装置である。請求項5に係る本発明は、コンピュータに、画像を形成する記録材の搬送により劣化する画像形成装置の部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の種別、当該切り替え直前の種別の記録材が用いられた期間を検出する検出機能と、記録材の搬送枚数と前記部品の劣化度との関係を定めた種別毎の関係式を有し、前記検出機能による検出結果に応じて関係式を選択し、前記切り替え直前の種別が用いられた期間における前記部品の劣化度を算出する算出機能と、前記算出機能により算出された前記部品の劣化度を累計する累計機能と、を実現させるためのプログラムである。請求項1、4、6に係る本発明によれば、画像形成装置における記録材の搬送に係る部品の劣化度を、記録材の種別の違いによる劣化の進行具合の差異を考慮して算出することができ、当該部品の劣化度の算出精度が高められる。請求項2に係る本発明によれば、記録材の搬送に係る部品の劣化度が限界値に到達する時期の予測精度を高めることができる。請求項3に係る本発明によれば、記録材の搬送に係る部品の劣化度の推移をより的確に表した近似曲線を用いた予測を行うことができ、当該部品の劣化度が限界値に到達する時期の予測精度が高められる。本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。まず、本発明の一実施形態に係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、プリンタ印刷装置、コピー機複写装置、ファクシミリ装置などの装置が挙げられるほか、印刷複写ファクシミリ等の機能を複合的に備えた複合機も含まれる。図16には、本例の画像形成装置における画像形成部の構造を例示してある。本例の画像形成装置は、一般にタンデム型と呼ばれる中間転写方式であり、代表的な機能部として、電子写真方式により各色成分のトナー像が形成される複数の画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kと、各画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kにより形成された各色成分トナー像を中間転写ベルト15に順次転写一次転写させる一次転写部10と、中間転写ベルト15上に転写された重畳トナー画像を用紙P記録材の一例に一括転写二次転写させる二次転写部20と、二次転写された画像を用紙P上に定着させる定着器34と、を備えている。また、本例の画像形成装置は、各部の動作を制御する制御部40、利用者への情報の提示や利用者からの指示を受け付けるためのユーザインタフェースUI41、を備えている。本例において、画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kの各々は、矢印A方向に回転する感光体ドラム1111Y,11M,11C,11Kを有する。また、感光体ドラム11の各々の周囲には、感光体ドラム11を帯電する帯電器12、感光体ドラム11上に露光ビームBmを照射して静電潜像を書き込む露光器13、各色成分トナーが収容されて感光体ドラム11上の静電潜像をトナーにより可視像化する現像器14、感光体ドラム11上に形成された各色成分トナー像を一次転写部10にて中間転写ベルト15に転写する一次転写ロール16、感光体ドラム11上の残留トナーを除去するドラムクリーナ17、といった各種の電子写真用デバイスが順次配設されている。これらの画像形成ユニット1Y,1M,1C,1Kは、中間転写ベルト15の上流側から、イエローY、マゼンタM、シアンC、黒Kの順に、略直線状に配置されており、中間転写ベルト15に対して接離可能に構成されている。また、本例の画像形成装置は、用紙搬送系として、用紙収容部から用紙Pを取り出して二次転写部20へと送り込む給紙動作を行う給紙機構部31と、二次転写部20を通過した用紙Pを定着器34側へと搬送する搬送ベルト32と、用紙Pを定着器34の入口へとガイドする定着入口ガイド33と、定着器34から排紙された用紙Pをガイドする排紙ガイド35と、排紙ガイド58によりガイドされた用紙Pを装置外部に排出する排紙ロール36と、を備えている。すなわち、給紙機構部31により用紙収容部から二次転写部20へと給紙された用紙Pは、二次転写部20にて中間転写ベルト15上のトナー像が静電転写された後、中間転写ベルト15から剥離された状態で搬送ベルト32へと搬送される。そして、搬送ベルト32により、定着器34の動作速度に合わせて、定着入口ガイド33を介して定着器34まで搬送される。定着器34に搬送された用紙P上の未定着トナー像は、定着器34によって熱及び圧力を加える定着処理を受けることで用紙P上に定着される。その後、定着画像が形成された用紙Pは、排紙ガイド35及び排紙ロール36を介して、装置外部に設けられた排紙収容部図示せずへと搬送される。図1には、本発明の一実施形態に係る画像形成装置の機能ブロックを例示してある。本例の画像形成装置は、画像形成の対象となる用紙記録材の搬送により劣化する部品について、これまでの劣化度を算出する劣化度算出機能、及び、劣化度が限界値に到達する将来時期について予測する寿命予測機能を有しており、これらの機能に関わる処理部として、パラメータ条件選択/変更部51、予測式選択/変更部52、劣化度算出部53、残ライフ日数算出部54、コントローラ55、データ記憶部56、表示部57などを有している。劣化度算出及び寿命予測の対象の部品としては、用紙の搬送経路に設けられる種々の部品を対象とすることができ、例えば、用紙搬送系の各部に設けられたロール部材やベルト部材など、記録材の搬送に伴って劣化する部品以下、消耗品というが対象とされる。このような消耗品は、サイズ、紙質、坪量などの種別が同じ用紙を用いている搬送している間には劣化が連続的に進行するが、画像形成に用いられる搬送される用紙の種別が切り替わると、その切り替わり前後で劣化の進行が不連続に変化する。ここで、例えば、消耗品の劣化度を予測する予測式に用紙の種別をパラメータとして含めることを考えると、非線形の影響やパラメータ間の干渉などが顕著になり、精度の良い予測式を作成することが困難である。そこで、本例の画像形成装置では、後述するように、用紙の種別を複数の用紙条件に分類して、用紙条件毎の予測式記録材の搬送枚数と部品の劣化度との関係を定めた関係式を用意しておき、画像形成に用いられる搬送される用紙の種別に応じた予測式を選択し、該当する種別の用紙が用いられた期間における消耗品の劣化度増分を算出し、当該算出した劣化度増分を累計して現状の消耗品の劣化度を算出することで、消耗品の劣化度の算出精度の向上を図っている。以下では、指定された画像を用紙に形成して出力するプリント印刷処理の実行を指示するプリント命令に基づいて、消耗品の劣化度算出及び寿命予測を行う場合について説明するが、これに限定するものではなく、例えば、原稿を画像読み取りして得られる原稿画像を用紙に形成して出力するコピー複写処理の実行を指示するコピー命令に基づいて、消耗品の劣化度算出及び寿命予測を行うこともできる。なお、上記のプリント命令或いはコピー命令などには、画像の形成先となる用紙記録材の種別サイズ、紙質、坪量などを示す用紙条件を特定する情報が設定されているものとする。具体的には、例えば、複数の用紙収容部を備えた画像形成装置について、各用紙収容部に対応付けてその用紙収容部に収容される用紙の用紙条件を予め設定しておき、プリント命令或いはコピー命令などにおいて、用紙条件を特定する情報として、用紙収容部を識別する情報を設定するようにする。コントローラ55制御部40は、外部の端末等からプリント命令を受信したことに応じて、当該プリント命令に基づくプリント処理を制御する。また、コントローラ55は、プリント命令に基づくプリント処理の実行に際し、消耗品の劣化度に関する予測式後述するにおいて説明変数として用いられるパラメータの値を取得する。例えば、用紙の搬送経路にある定着器34に設けられた定着ロール消耗品の一例に関する予測式のパラメータとして、装置内の温度及び湿度、プリント枚数、用紙条件、定着ロールを回転駆動するモータの稼働時間などが取得される。コントローラ55により取得された各パラメータの値は、データ記憶部56に記憶される。本例では、プリント命令毎のパラメータ値をデータ記憶部56に履歴として記憶させているが、劣化度の算出に必要最低限のデータのみを記憶するようにしてもよい。また、本例では、プリント枚数として、対象の消耗品が画像形成装置に設けられてから交換されてからの用紙条件毎のプリント枚数を記憶し、モータの稼働時間として、対象の消耗品が画像形成装置に設けられてから交換されてからの累積稼働時間を記憶する。パラメータ条件選択/変更部51は、プリント命令の受信プリント処理の実行毎に、そのプリント命令で選択指定された用紙条件を特定する。また、当該特定結果に基づいて、用紙条件の変更切り替わり、当該切り替え直前の種別、当該直前の種別の記録材が用いられていた期間を検出する。すなわち、例えば、用紙条件Xに係るプリント命令を連続して受信している間は用紙条件の切り替わりは検出されず、用紙条件Xに係るプリント命令に続いて用紙条件Yに係るプリント命令を受信した場合に用紙条件の切り替わりが検出され、更に、当該切り替え直前の用紙条件X、当該直前の用紙条件Xの記録材が用いられていた期間が検出される。予測式選択/変更部52は、パラメータ条件選択/変更部51により特定された用紙条件に対応する予測式記録材の搬送枚数と部品の劣化度との関係を定めた関係式を、劣化度算出部53において使用する予測式として選択する。また、パラメータ条件選択/変更部51により用紙条件の切り替わりが検出された場合には、劣化度算出部53において使用する予測式を変更する。本例では、図2に例示するように、用紙条件サイズ、紙質、坪量などの種別毎に用意された複数の予測式の中から、劣化度算出部53において使用する予測式を選択する。図2の例では、定着ロール消耗品の一例に関する予測式のパラメータについて、用紙条件を除くパラメータ装置内の温度及び湿度、プリント枚数、モータの稼働時間を共通パラメータとし、用紙条件を、サイズA3、A4の2種類、紙質普通紙、コート紙の2種類、坪量A、Bの2種類についてグルーピングし、8種類のグループP1~P8に分けている。そして、共通パラメータと8種類の用紙条件P1~P8に対応して、定着ロールの劣化度を算出する8種類の予測式Pre1~Pre8が用意されている。共通パラメータに係る各係数α、β、γ、εは、各予測式Pre1~Pre8で同じ値であり、用紙条件P1~P8に係る各係数δ1~δ8は、各用紙条件に応じた値となる。各予測式は、消耗品本例では、定着ロールの劣化メカニズムの考察から作成してもよいし、負荷試験等の結果に基づいて実験的に作成してもよい。劣化度は、消耗品の劣化の程度を表す指標値であり、例えば、定着ロールの外径、表面状態ひずみ量、変形量、粗さ等などの値を用いることができる。予測式の具体例として、予測式Pre1=α温度β湿度γ累積稼働時間δ1プリント枚数εを作成する場合について説明する。本例では、実験にてデータを収集し、重回帰分析にて係数を決定する。まず、用紙条件P1サイズ;A4、紙質;普通紙、坪量;Aの用紙を用いてプリント処理を繰り返し、データを収集していく。このとき、予め定められたプリント枚数毎に例えば、1000枚から開始して2000枚毎に、装置内の温度及び湿度、累積稼働時間のデータを採取する。また、その際の劣化度Pre1として、例えば磨耗比率新品の定着ロールの外径と磨耗した定着ロールの外径との比を測定する。図3には、上記の作業により収集された劣化度、プリント枚数、温度、湿度、累積稼働時間のデータ実測値を例示してある。図3のデータ実測値に基づいて重回帰分析を行って予測式Pre1の係数を求めると、以下のようになる。なお、各係数値は、浮動小数点表記で示してある。α=2.591E-06β=0.001027γ=-2.733E-05δ1=-9.640E-06ε=-0.04695上記の係数を予測式Pre1に当て嵌め、各説明変数該当用紙条件のプリント枚数、温度、湿度、累積稼働時間を代入して目的変数劣化度を算出すると、図3のデータ実測値を精度よく算出できることが分かる。劣化度算出部53は、予測式選択/変更部52により選択された予測式を用いて、当該予測式に対応する用紙条件切り替え直前の用紙条件に合致する用紙を用いたプリント処理が行われていた期間における消耗品の劣化度増分を算出し、当該算出した劣化度増分を累計して、当該消耗品の劣化度を算出する。すなわち、選択された予測式に各パラメータ値該当用紙条件のプリント枚数、温度、湿度、累積稼働時間を代入して該当期間における消耗品の劣化度増分を算出し、その累計を求めることで当該消耗品の劣化度が算出される。本例では、用紙条件の変更時点において、その変更前までの消耗品の劣化度を算出し、用紙条件の変更日時に対応付けてデータ記憶部56に記憶させる。すなわち、消耗品の劣化度の履歴をデータ記憶部56に蓄積している。また、本例では、劣化度の算出に用いた各パラメータ値該当用紙条件のプリント枚数、温度、湿度、累積稼働時間などについても、用紙条件の変更日時に対応付けて、データ記憶部56に履歴として蓄積している。残ライフ日数算出部54は、データ記憶部56に記憶された消耗品の劣化度の履歴劣化度算出部53による算出結果に基づいて、消耗品の劣化度の推移を表す近似曲線を求め、当該近似曲線を用いて消耗品の劣化度が限界値に到達する日時将来時期を予測し、当該予測した日時と現在日時との差分から残ライフ寿命を算出する。具体的には、例えば、定着ロールの劣化度の推移を表す近似曲線が、データ記憶部56に記憶されている限界値に到達するまでの経過日数定着ロールの交換等からの経過日数を算出し、現時点までの経過日数を差し引くことで、定着ロールの残ライフ日数を算出する。データ記憶部56には、消耗品の劣化度算出及び寿命予測に関わる種々のデータが記憶される。例えば、各パラメータ値装置内の温度や湿度、プリント枚数、用紙条件、モータの累積稼働時間の最新のデータが格納される。また、例えば、消耗品の劣化度に係る履歴データが格納される。より具体的には、用紙条件の変更日時の履歴データ、消耗品の劣化度の履歴データ、残ライフ日数の履歴データ、劣化度の限界値のデータ、劣化度算出時の各パラメータ値装置内の温度や湿度、プリント枚数、用紙条件、モータの累積稼働時間の履歴データ、などが格納される。表示部57UI41は、残ライフ日数算出部54による算出結果を表示装置により表示する。なお、消耗品の劣化度が限界値に到達する日時将来時期を表示してもよく、消耗品の残ライフを表示してもよい。また、劣化度算出部53により算出された現時点における消耗品の劣化度最新の劣化度を表示してもよく、消耗品の劣化度の推移をグラフ化して表示してもよい。すなわち、本例の画像形成装置は、用紙記録材の搬送により劣化する部品について、当該部品の劣化の進行に不連続性を与える用紙条件記録材の種別の切り替え、当該切り替え直前の用紙条件、当該直前の用紙条件の用紙が用いられた期間を検出する機能部と、用紙の搬送枚数と部品の劣化度との関係を定めた用紙条件毎の予測式関係式を有し、用紙条件に応じた予測式を選択して、切り替え直前の用紙条件が用いられた期間における部品の劣化度を算出する機能部と、当該算出された劣化度を累計する機能部と、を有する部品劣化度算出装置として動作する。なお、上述した画像形成装置の構成は例示に過ぎず、他の構成態様としてもよい。すなわち、本例のように、画像形成装置自身が部品劣化度算出装置を備えた構成ではなく、例えば、画像形成装置とは別体の装置例えば、画像形成装置と通信可能なサーバ装置に部品劣化度算出装置を設け、複数の画像形成装置に係る部品の劣化度の算出等を共通の部品劣化度算出装置で行うようにしてもよい。また、本例のように、用紙条件の変更切り替わりが検出される毎に、その前の期間前回の変更時点と今回の変更時点との間の期間における消耗品の劣化度増分を算出する構成ではなく、例えば、プリント命令の実行毎或いはN枚のプリント毎に、当該プリントによる消耗品の劣化度増分を算出するようにしてもよい。図4には、本例の画像形成装置による消耗品の劣化度の算出フローを例示してある。対象となる消耗品の交換後、最初に劣化度の算出を開始するとき、コントローラ55により各パラメータ値共通のパラメータデータと用紙条件8種類のうちの1つが設定されるステップS11、S12。また、この時点での日時データがデータ記憶部56に格納されるステップS13。各パラメータ値は最新のデータがデータ記憶部56に格納されている。この最新のパラメータ値のうち用紙条件に基づいて、対応する予測式が8種類の予測式の中から選択されるステップS14。そして、選択された予測式に最新の共通パラメータを代入して算出される劣化度増分が、現状の消耗品の劣化度として算出され、データ記憶部56に、ステップS13で格納された日時データに対応付けて格納されるステップS15。また、算出された現状の消耗品の劣化度は、消耗品の管理者等が閲覧可能なように、表示部57に表示されるステップS17。次に、異なる用紙条件を指定したプリント命令が生じた場合に、用紙条件の変更が検出されステップS16、各パラメータ値の設定や変更時点の日時データの格納が行われるステップS12、S13。そして、対応する予測式が選択されステップS14、選択された予測式に最新の共通パラメータを代入して算出される劣化度増分を累計して現状の消耗品の劣化度が算出され、データ記憶部56に、ステップS13で格納した日時データに対応付けて格納されるステップS15。次に、異なる予測式を用いて算出した劣化度増分を累計して消耗品の劣化度を算出する処理について、図5を参照して説明する。図5において、横軸は基準日例えば、消耗品の交換日からの経過日数であり、縦軸は消耗品の劣化度である。第1手法では、経過日数を基準にした観点から、各予測式で算出した劣化度増分の加算を行う。すなわち、例えば、図5aに例示するように、用紙条件2に対応する期間30日~40日の開始時点30日の予測式Pre2の値D2aと当該期間の終了時点40日の予測式Pre2の値D2bを算出し、その差D2b-D2aを計算することで当該期間における劣化度の増分D2を算出し、当該算出した増分D2をこれまでの消耗品の劣化度用紙条件1に対応する期間0日~30日における劣化度の増分D1に加算して、消耗品の交換から40日を経過した時点A点における消耗品の劣化度を算出する。図5bには、上記の処理の結果として求められる消耗品の劣化度の推移を示してある。上記の処理の流れを、図6に例示する処理フローを参照して説明する。日時データは、劣化度算出開始時点とその後の用紙条件の変更すなわち、予測式の変更時点ごとに格納されている。したがって、消耗品の交換から40日を経過した時点A点の直近日時データは、用紙条件2になったときの経過日数30日である。このときの直近日時データ及びパラメータ温度、湿度、プリント枚数、モータの累積稼働時間を読み出しステップS21、当該パラメータと予測式Pre2を用いて30日時点の劣化度D2aを算出するステップS22。次に、現在日時データ及びパラメータを読み出しステップS23、当該パラメータと予測式Pre2を用いて40日時点の劣化度D2bを算出するステップS24。そして、劣化度D2bから劣化度D2aを差し引いて劣化度増分D2を算出するステップS25。その後、直近図5中のR点の劣化度データを読み出し、ステップS26、直近の劣化度データに劣化度増分D2を加算して現在の劣化度を算出しステップS27、データ記憶部56に格納するステップS28。ここで、消耗品の劣化度について説明しておく。消耗品の一例である定着ロールの劣化度としては、定着ロールの外径、表面状態ひずみ量、変形量、粗さ等などが用いられる。例えば、定着ロールの外径の変形量扁平度;定着ロールの径方向の断面において直交する2つの直径比や、定着ロールの外径の減少量などを用いて劣化度を表現できる。すなわち、図7aに例示するように、変形量や減少量の値に対して劣化度を関係付けする。図7aの例では、直線的な対応関係を設定しているが、曲線的な対応関係としてもよく、実験的或いは理論的に求めて予め設定しておく。このような関係付けを行うことで、限界の変形量や減少量を100パーセントとして、現在の劣化度を0~100の間の値として示すことができ、現在の状態が凡そ限界までのどの程度の位置であるかを特定することができる。例えば、現在値が80であれば、残ライフが20であると言える。なお、図7bには、算出した劣化度を限界に対してパーセント表示した例を示してある。次に、異なる予測式を用いて算出した劣化度増分を累計して消耗品の劣化度を算出する第2手法について、図8を参照して説明する。図8において、横軸は基準日例えば、消耗品の交換日からの経過日数であり、縦軸は消耗品の劣化度である。第2手法では、劣化度を基準にした観点から、各予測式で算出した劣化度増分の加算を行う。すなわち、例えば、図8aに例示するように、用紙条件1に対応する期間0日~30日における劣化度の増分D1と同じ値D2aとなる予測式Pre2上の経過日数を求め、当該経過日数に用紙条件2に対応する期間30日~45日の長さ15日を加算した時点の値D2bを算出し、その差D2b-D2aを計算することで当該期間における劣化度の増分D2を算出し、当該算出した増分D2をこれまでの消耗品の劣化度用紙条件1に対応する期間0日~30日における劣化度の増分D1に加算して、消耗品の交換から40日を経過した時点A点における消耗品の劣化度を算出する。図8bには、上記の処理の結果として求められる消耗品の劣化度の推移を示してある。上記の処理の流れを、図9に例示する処理フローを参照して説明する。日時データは、劣化度算出開始時点とその後の用紙条件の変更すなわち、予測式の変更時点ごとに格納されている。したがって、消耗品の交換から40日を経過した時点A点の直近日時データは、用紙条件2になったときの経過日数30日である。このときの直近日時データ及びパラメータ温度、湿度、プリント枚数、モータの累積稼働時間を読み出しステップS31、当該パラメータと予測式Pre1を用いて30日時点の劣化度D1を算出するステップS32。次に、これと同じ劣化度D2aとなる予測式Pre2上の経過日数を求めステップS33、当該経過日数に用紙条件2に対応する期間30日~45日の長さ15日を加算した時点の劣化度D2bを算出するステップS34。そして、劣化度D2bから劣化度D2aを差し引いて劣化度増分D2を算出するステップS35。その後、直近図8中のR点の劣化度データを読み出し、ステップS36、直近の劣化度データに劣化度増分D2を加算して現在の劣化度を算出しステップS37、データ記憶部56に格納するステップS38。次に、異なる予測式を用いて算出した劣化度増分を累計して消耗品の劣化度を算出する第3手法について、図10を参照して説明する。図10において、横軸は基準日例えば、消耗品の交換日からの経過日数であり、縦軸は消耗品の劣化度である。第3手法では、用紙条件の変更時に経過日数をゼロにリセットして、各予測式で算出した劣化度増分の加算を行う。すなわち、例えば、図10aに例示するように、予測式Pre2を用いて経過日数が0日時点の値D2aを算出し、当該経過日数に用紙条件2に対応する期間30日~45日の長さ15日を加算した時点の値D2bを算出し、その差D2b-D2aを計算することで当該期間における劣化度の増分D2を算出し、当該算出した増分D2をこれまでの消耗品の劣化度用紙条件1に対応する期間0日~30日における劣化度の増分D1に加算して、消耗品の交換から40日を経過した時点A点における消耗品の劣化度を算出する。図10bには、上記の処理の結果として求められる消耗品の劣化度の推移を示してある。すなわち、第2手法では、用紙条件の変更に伴い、変更前の予測式における経過日数を変更後の予測式における経過日数に変換していたのに対し、第3手法では、用紙条件の変更に伴って経過日数をゼロにリセットしている点で異なる。次に、消耗品の残ライフ日数の算出について、図11を参照して説明する。図11において、横軸は基準日例えば、消耗品の交換日からの経過日数であり、縦軸は消耗品の劣化度である。まず、データ記憶部に格納されている劣化度と算出したときの経過日数データを読み出す。また、このときに、現在の経過日数と劣化度も算出しておく。そして、上述したような手法を用いて、用紙条件が変更された時点毎の消耗品の劣化度を累計する。図11a-1には、第1手法による累計事例の一例を示してあり、同図a-2には、第2手法による累計事例の一例を示してある。いずれの例においても、基準日以降に用紙条件の変更すなわち、予測式の変更が4回発生しており、各変更時点において消耗品の劣化の進行が不連続に変化していることが分かる。また、4回の予測式の変更があるので、データ点は、開始点と現在の点も含めて6点がある。図11bは、これらのデータ点を抜き出して、消耗品の劣化度累計値をグラフ上にプロットした図である。次に、これらのデータへ曲線の当て嵌めを行う。曲線の当て嵌めには、重回帰分析、基底関数多項式、対数、指数等を用いた回帰分析など、種々な方法を利用することができる。図11cには、同図bに曲線を当て嵌めた例を示してある。曲線の当て嵌めにより、曲線の式が求められると、その式に劣化度の限界値を代入することで、劣化度が限界値に到達する時期ライフ日数を求めることが出来る。そして、このライフ日数から現在の経過日数を差し引くことで、残ライフ日数を求めることができる。図12には、本例の画像形成装置による残ライフ日数の算出を行う場合の消耗品の劣化度の算出フローを例示してある。対象となる消耗品の交換後、最初に劣化度の算出を開始するとき、コントローラ55により各パラメータ値共通のパラメータデータと用紙条件8種類のうちの1つが設定されるステップS41、S42。また、この時点での日時データがデータ記憶部56に格納されるステップS43。各パラメータ値は最新のデータがデータ記憶部56に格納されている。この最新のパラメータ値のうち用紙条件に基づいて、対応する予測式が8種類の予測式の中から選択されるステップS44。そして、選択された予測式に最新の共通パラメータを代入して算出される劣化度増分が、現状の消耗品の劣化度として算出され、データ記憶部56に、ステップS13で格納された日時データに対応付けて格納されるステップS45。次に、異なる用紙条件を指定したプリント命令が生じた場合に、用紙条件の変更が検出されステップS47、各パラメータ値の設定や変更時点の日時データの格納が行われるステップS42、S43。そして、対応する予測式が選択されステップS44、選択された予測式に最新の共通パラメータを代入して算出される劣化度増分を累計して現状の消耗品の劣化度が算出され、データ記憶部56に、ステップS13で格納した日時データに対応付けて格納されるステップS45。また、残ライフ日数の算出を行う設定がなされている場合には、現状の消耗品の劣化度の算出及び格納ステップS45を行った後に、残ライフの算出を行うステップS46、S47。なお、残ライフ日数の算出を行うか否かは、例えば、消耗品の管理者等による操作入力によって設定される。図13には、消耗品の残ライフ日数の算出フローを例示してある。まず、過去の経過日数と消耗品の劣化度をデータ記憶部56から読み出しステップS51、現在の経過日数に基づいて現時点の消耗品の劣化度を算出し、各経過日数時点の消耗品の劣化度を曲線に当て嵌めステップS52、得られた曲線式と劣化度の限界値とに基づいて、劣化度が限界値に到達する将来時期ライフ日数を求めステップS53、その日数から現在の経過日数を差し引いて残ライフ日数を算出しステップS54、算出された残ライフ日数を表示装置により表示するステップS55。図14には、曲線の当て嵌めの変形例を示してある。曲線の当て嵌めは、過去及び現在の経過日数とその時点の劣化度を用いて行う。ここで、用紙条件が変更になる度に予測式が変更されて劣化度の算出が行われるため、滑らかな曲線に各劣化度がのりにくい傾向にある。一方、それぞれ用紙条件に対応した予測式を用いるので、劣化度の精度的には良い。そこで、図14に例示するように、経過日数と劣化度との関係を表すグラフにおいて、直近の期間最後に用紙条件が変更されてから現時点までの期間に係る劣化度の点図中のA点を通過するように曲線の当て嵌めを行うことで、残ライフ日数の予測精度の向上を図る。例えば、3次多項式近似の場合には、以下の式を用いて演算されるただし、yは劣化指標を示し、xは経過日数を示す。y=a0a1xa2x2a3x3すなわち、上記の式で、A点直近の期間に係る劣化度の点を通過するようにa0~a3の各係数の関係を求め、係数を1つ消去して、残りの係数を求める例えば、通常の最小2乗法による最適化演算により算出可能。図16には、本例の画像形成装置に係るコンピュータのハードウェア構成を例示してある。本例では、各種演算処理を行うCPUCentralProcessingUnit81、CPU81の作業領域となるRAMRandomAccessMemory82や基本的な制御プログラムを記録したROMReadOnlyMemory83等の主記憶装置、本発明の一実施形態に係るプログラムや各種データを記憶するHDDHardDiskDrive84等の補助記憶装置、各種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/F85、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/F86、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、本発明の一実施形態に係るプログラムを補助記憶装置84等から読み出してRAM82に展開し、これをCPU81により実行させることで、上述したキャリブレーションの制御に係る各機能部をコンピュータ上に実現している。なお、本発明の一実施形態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。"