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特開2023-172018異常判定装置、駆動装置、画像形成装置、および制御プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023172018
(43)【公開日】2023-12-06
(54)【発明の名称】異常判定装置、駆動装置、画像形成装置、および制御プログラム
(51)【国際特許分類】
G03G 21/00 20060101AFI20231129BHJP
G01M 13/02 20190101ALI20231129BHJP
【ＦＩ】
G03G21/00 500
G03G21/00 386
G01M13/02
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022083562
(22)【出願日】2022-05-23
(71)【出願人】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000671
【氏名又は名称】ＩＢＣ一番町弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】橘 優太
(72)【発明者】
【氏名】張 光栄
(72)【発明者】
【氏名】石川 明正
(72)【発明者】
【氏名】島添 誠
(72)【発明者】
【氏名】立本 雄平
【テーマコード（参考）】
2G024
2H270
【Ｆターム（参考）】
2G024AB02
2G024AD03
2G024AD25
2G024AD27
2G024BA27
2G024CA09
2G024CA18
2G024DA09
2G024EA11
2G024FA02
2G024FA04
2G024FA05
2G024FA06
2G024FA14
2G024FA15
2H270LD08
2H270MB27
2H270MB35
2H270MD12
2H270MF08
2H270QA23
2H270QB07
2H270QB08
2H270RA01
2H270RB00
2H270ZC03
2H270ZC05
(57)【要約】
【課題】短時間の動作が行われることで、１回の動作では十分な長さの時系列データが確保できない場合であっても、精度よく異常を検出できる異常判定装置を提供する。
【解決手段】異常判定装置１１１は異なるタイミングで取得した複数の時系列データを、分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した時系列データを分析することで振幅を算出する分析部２３と、算出された振幅の大きさに応じて、分析対象とする部材の異常を判定する判定部２４を、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】異常判定装置１１１は異なるタイミングで取得した複数の時系列データを、分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した時系列データを分析することで振幅を算出する分析部２３と、算出された振幅の大きさに応じて、分析対象とする部材の異常を判定する判定部２４を、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
駆動部材の駆動状態を示す信号データの時系列データを取得する取得部と、
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出する分析部と、
算出された前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定する判定部と、
を備え、
前記分析部は、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、異常判定装置。
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出する分析部と、
算出された前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定する判定部と、
を備え、
前記分析部は、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、異常判定装置。
【請求項2】
前記分析部は、前後する２つの前記時系列データを結合する際に、位相が一致する位置で結合する、請求項１に記載の異常判定装置。
【請求項3】
前記分析部は、前の時系列データの最後尾のデータの位相と、後の時系列データの先頭のデータの位相が一致するように、後の前記時系列データの取得開始タイミングを設定する、請求項２に記載の異常判定装置。
【請求項4】
前記駆動部材は、間欠的または断続的に動作し、
前後する２つの前記時系列データの間の期間には、前記駆動部材の停止過程、および再起動過程の動作があり、前記取得部が取得する前記時系列データには、前記停止過程および再起動過程の期間における信号データが含まれない、請求項３に記載の異常判定装置。
前後する２つの前記時系列データの間の期間には、前記駆動部材の停止過程、および再起動過程の動作があり、前記取得部が取得する前記時系列データには、前記停止過程および再起動過程の期間における信号データが含まれない、請求項３に記載の異常判定装置。
【請求項5】
前記分析部は、取得した前記信号データから求められる前記駆動部材の前記停止過程、前記再起動過程、およびその後の定常回転状態を含めた回転量と、前記駆動部材の回転周期および前記分析対象とする部材の回転周期の比率から、前記分析対象の周波数成分の位相を推定する、請求項４に記載の異常判定装置。
【請求項6】
前記分析部は、複数の時系列データを結合した後の時系列データの長さが、前記分析対象の回転周期の整数倍となるように、最後に結合する時系列データの長さを調整する、請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置。
【請求項7】
前記分析部は、結合した前記時系列データから直交検波により前記対象周波数の振幅を算出する、請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置。
【請求項8】
前記分析対象とする部材は、前記駆動部材、前記駆動部材に連結された駆動機構の構成部材、または駆動される被駆動部材である、請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置。
【請求項9】
前記分析対象とする部材の回転周期に対応する前記対象周波数は、前記回転周期の整数倍の高調波周波数である、請求項８に記載の異常判定装置。
【請求項10】
前記駆動部材により駆動される被駆動部材はトナー補給部であり、前記駆動機構は、トナー補給部に連結されたトナー補給機構である、請求項８、または請求項９に記載の異常判定装置。
【請求項11】
前記分析部は、前後の時系列データを結合する際に、前の時系列データを保持し、次の時系列データの取得を待つ、待機状態において、
前記駆動部材への電力供給がＯＦＦされた場合、または所定時間以上経過した場合には、前記保持した前記時系列データを廃棄し、新たな時系列データの取得を行う、請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置。
前記駆動部材への電力供給がＯＦＦされた場合、または所定時間以上経過した場合には、前記保持した前記時系列データを廃棄し、新たな時系列データの取得を行う、請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置。
【請求項12】
駆動部材と、
駆動部材の駆動状態を示す信号データを出力するセンサーと、
前記信号データの時系列データを取得して、異常を判定する請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置と、
を備える駆動装置。
駆動部材の駆動状態を示す信号データを出力するセンサーと、
前記信号データの時系列データを取得して、異常を判定する請求項１から請求項５のいずれかに記載の異常判定装置と、
を備える駆動装置。
【請求項13】
用紙に画像形成する画像形成部と、
請求項１２の駆動装置と、を備える画像形成装置。
請求項１２の駆動装置と、を備える画像形成装置。
【請求項14】
駆動部材の駆動状態を示す信号データの時系列データを取得するステップ（ａ）と、
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出するステップ（ｂ）と、
算出した前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定するステップ（ｃ）とを含み、
前記ステップ（ｂ）では、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出するステップ（ｂ）と、
算出した前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定するステップ（ｃ）とを含み、
前記ステップ（ｂ）では、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、駆動異常を判定する異常判定装置、駆動装置、画像形成装置、および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
電子写真式プリンター等の画像形成装置では、現像装置、給紙装置、トナー補給装置、等の各種の被駆動部材をモータ等の駆動部材により駆動する。
【0003】
安定した品質を維持するためには、これらの被駆動部材の回転状況を監視し、異常を検知したり、寿命予測を行ったりすることが求められる。
【0004】
特許文献１の画像形成装置では、エンコーダにより、転写部、定着部、等の歯車駆動系の歯車の時系列の回転信号を検出し、この回転信号をＦＦＴ（高速フーリエ変換）することで、周波数ごとの振幅を求め、正常時と比較して振幅が大きくなった周波数により特定される歯車に関する駆動異常を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２００９－１８０３０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、画像形成装置の駆動部材は、必ずしも長時間の駆動が行われるものだけではなく、間欠的、または断続的に短い時間で動作する駆動部材もある。短い時間の回転信号では、十分な期間の周期分の時系列データを確保できず、精度よく駆動異常を検出できないおそれがある。
【0007】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、短時間の動作が行われることで、１回の動作では十分な長さの時系列データが確保できない場合であっても、精度よく異常を検出できる異常判定装置、駆動装置、および画像形成装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。
【0009】
（１）駆動部材の駆動状態を示す信号データの時系列データを取得する取得部と、
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出する分析部と、
算出された前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定する判定部と、
を備え、
前記分析部は、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、異常判定装置。
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出する分析部と、
算出された前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定する判定部と、
を備え、
前記分析部は、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、異常判定装置。
【0010】
（２）前記分析部は、前後する２つの前記時系列データを結合する際に、位相が一致する位置で結合する、上記（１）に記載の異常判定装置。
【0011】
（３）前記分析部は、前の時系列データの最後尾のデータの位相と、後の時系列データの先頭のデータの位相が一致するように、後の前記時系列データの取得開始タイミングを設定する、上記（２）に記載の異常判定装置。
【0012】
（４）前記駆動部材は、間欠的または断続的に動作し、
前後する２つの前記時系列データの間の期間には、前記駆動部材の停止過程、および再起動過程の動作があり、前記取得部が取得する前記時系列データには、前記停止過程および再起動過程の期間における信号データが含まれない、上記（３）に記載の異常判定装置。
前後する２つの前記時系列データの間の期間には、前記駆動部材の停止過程、および再起動過程の動作があり、前記取得部が取得する前記時系列データには、前記停止過程および再起動過程の期間における信号データが含まれない、上記（３）に記載の異常判定装置。
【0013】
（５）
前記分析部は、取得した前記信号データから求められる前記駆動部材の前記停止過程、前記再起動過程、およびその後の定常回転状態を含めた回転量と、前記駆動部材の回転周期および前記分析対象とする部材の回転周期の比率から、前記分析対象の周波数成分の位相を推定する、上記（４）に記載の異常判定装置。
前記分析部は、取得した前記信号データから求められる前記駆動部材の前記停止過程、前記再起動過程、およびその後の定常回転状態を含めた回転量と、前記駆動部材の回転周期および前記分析対象とする部材の回転周期の比率から、前記分析対象の周波数成分の位相を推定する、上記（４）に記載の異常判定装置。
【0014】
（６）前記分析部は、複数の時系列データを結合した後の時系列データの長さが、前記分析対象の回転周期の整数倍となるように、最後に結合する時系列データの長さを調整する、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置。
【0015】
（７）前記分析部は、結合した前記時系列データから直交検波により前記対象周波数の振幅を算出する、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置。
【0016】
（８）前記分析対象とする部材は、前記駆動部材、前記駆動部材に連結された駆動機構の構成部材、または駆動される被駆動部材である、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置。
【0017】
（９）前記分析対象とする部材の回転周期に対応する前記対象周波数は、前記回転周期の整数倍の高調波周波数である、上記（８）に記載の異常判定装置。
【0018】
（１０）前記駆動部材により駆動される被駆動部材はトナー補給部であり、前記駆動機構は、トナー補給部に連結されたトナー補給機構である、上記（８）、または上記（９）に記載の異常判定装置。
【0019】
（１１）前記分析部は、前後の時系列データを結合する際に、前の時系列データを保持し、次の時系列データの取得を待つ、待機状態において、
前記駆動部材への電力供給がＯＦＦされた場合、または所定時間以上経過した場合には、前記保持した前記時系列データを廃棄し、新たな時系列データの取得を行う、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置。
前記駆動部材への電力供給がＯＦＦされた場合、または所定時間以上経過した場合には、前記保持した前記時系列データを廃棄し、新たな時系列データの取得を行う、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置。
【0020】
（１２）駆動部材と、
駆動部材の駆動状態を示す信号データを出力するセンサーと、
前記信号データの時系列データを取得して、異常を判定する上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置と、
を備える駆動装置。
駆動部材の駆動状態を示す信号データを出力するセンサーと、
前記信号データの時系列データを取得して、異常を判定する上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の異常判定装置と、
を備える駆動装置。
【0021】
（１３）用紙に画像形成する画像形成部と、
上記（１２）の駆動装置と、を備える画像形成装置。
上記（１２）の駆動装置と、を備える画像形成装置。
【0022】
（１４）駆動部材の駆動状態を示す信号データの時系列データを取得するステップ（ａ）と、
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出するステップ（ｂ）と、
算出した前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定するステップ（ｃ）とを含み、
前記ステップ（ｂ）では、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出するステップ（ｂ）と、
算出した前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定するステップ（ｃ）とを含み、
前記ステップ（ｂ）では、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する、処理をコンピューターに実行させるための制御プログラム。
【発明の効果】
【0023】
本発明によれば、異常判定装置は、駆動部材の駆動状態を示す信号データの時系列データを取得する取得部と、前記時系列データを分析し、分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数の振幅を算出する分析部と、算出された前記振幅の大きさに応じて、分析対象とする前記部材の異常を判定する判定部と、備え、前記分析部は、異なるタイミングで取得した複数の前記時系列データを、前記分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した前記時系列データを分析することで、前記振幅を算出する。これにより、短時間の動作が行われることで、１回の動作では十分な長さの時系列データが確保できない場合であっても、精度よく駆動異常を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】本発明の実施形態に係る異常判定装置、およびこれを備えた駆動装置の概略構成を示す模式図である。
【図2】複数の駆動装置を備えた画像形成装置の概略構成を示す模式図である。
【図3】直交検波の計算の流れを示す分析部の機能ブロック図である。
【図4】第１、第２積算値の合成処理を示す模式図である。
【図5A】異常判定処理の前段処理（結合処理）を示すフローチャートである。
【図5B】異常判定処理の後段処理（異常判定）を示すフローチャートである。
【図6】ステップＳ４１（またはＳ７１）の処理を示すサブルーチンフローチャートである。
【図7】モータの速度波形および２つの時系列データの結合処理を説明するための模式図である。
【図8】モータの速度波形および３つの時系列データの結合処理を説明するための模式図である。
【図9A】比較例１で算出した振幅波形の例である。
【図9B】実施例１で算出した振幅波形の例である。
【図9C】比較例２で算出した振幅波形の例である。
【図9D】比較例３で算出した振幅波形の例である。
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。しかしながら、本発明の範囲は、開示される実施形態に限定されない。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【0026】
【0027】
図１に示すように、駆動装置１０は、装置制御基板１１、駆動部材としてのモータ１２、および駆動機構１３を含む。駆動装置１０により被駆動部材を回転駆動させる。駆動装置１０は、画像形成装置１の各種構成部品の駆動に用いられる。
【0028】
本実施形態において、駆動部材はモータ等の動力源である。また、異常駆動の分析対象とする部材には、この駆動部材そのもの、および、駆動部材からの駆動を被駆動部材へ伝達する駆動機構の構成部材が含まれる。また、分析対象とする部材には、被駆動部材を含めてもよい。また分析対象とする部材の回転周期に対応する対象周波数は、単に部材の回転周期（例えば６９９ｍｓｅｃ）にそのまま対応した（逆数にした）周波数（例えば１．４３Ｈｚ）であってもよく、その２倍波、３倍波等の高調波周波数（例えば１．４３Ｈｚの２倍、３倍）であってもよい。
【0029】
図２に示すように画像形成装置１は、複数の駆動装置１０、および、画像形成部３０、給紙部４０、トナー補給機構５０、等を備える。
【0030】
画像形成部３０は、電子写真方式を用いた画像形成を行う。Ｙ／Ｍ／Ｃ／Ｋの各色に対応したトナーとキャリを混合した２成分現像剤が収容された複数の現像器３１、感光体ドラム、中間転写ベルト３２、２次転写部、定着部、等を含む。給紙部４０は、複数の給紙トレイと、この給紙トレイに収納された用紙を１枚ずつ捌いて搬送するピックアップ部４１を含む。トナー補給機構５０は、各色に対応したトナーボトル５１、およびトナー補給部５２を含む。トナー補給部５２は、搬送スクリュー、攪拌パドル、等で構成される。
【0031】
画像形成装置１の各種構成部品は、複数の駆動装置１０それぞれにより回転駆動される。例えば、図２に示すように、ある駆動装置１０は、トナー補給部５２を駆動し、別の駆動装置１０は現像器３１を駆動し、他の駆動装置１０はピックアップ部４１を駆動する。
【0032】
これらの複数の駆動装置１０のうち、いくつかは連続的に長時間（数十秒～）駆動するが、いくつかの駆動装置１０は、間欠的、または断続的に短い間だけ動作する。例えばトナー補給部５２は、現像器３１のトナーの消費に応じた量のトナーを補給する。そのため印刷する画像の印字率に応じて、駆動装置１０が不定期に、断続的に、駆動し、トナー補給部５２から現像器３１へトナーが補給される。また、ピックアップ部４１では、給紙する際に、用紙の間隔に応じて、間欠的（１回１秒未満）な駆動が繰り返される。
【0033】
再び図１を参照する。装置制御基板１１上には、異常判定装置１１１、駆動回路１１２、および電流検出部１１３が配置される。異常判定装置１１１（制御部または制御装置ともいう）は、ＣＰＵ、メモリ等で構成され、Ａ／Ｄ変換器２１、周期カウンタ２２、分析部２３、および判定部２４として機能する。Ａ／Ｄ変換器２１、および／または周期カウンタ２２は取得部として機能し、センサーである電流検出部１１３、またはエンコーダ１２１からの信号データを取得する。なお、図１の例では、駆動部材の駆動状態の検知を電流検出部１１３およびエンコーダ１２１の両方で検知する例を示しているが、どちらか一方の系列を省略してもよい。異常判定装置１１１は、ＣＰＵに換えて、またはＣＰＵとともに、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、等のハードウェア回路で構成されてもよい。
【0034】
モータ制御部としても機能する異常判定装置１１１により駆動パターン（速度指令）が駆動回路１１２に出力され、駆動パターンに応じてモータ１２が回転制御される。駆動回路１１２に流れた電流は、電流検出部１１３により検出され、検出値は、Ａ／Ｄ変換器２１でデジタルデータ化されてサンプリングされる。電流検出部１１３には、ノイズ除去のフィルタ、および周波数分析のために（対象の周波数範囲）に応じたアンチエイリアシングフィルタが含まれてもよい。
【0035】
モータ１２の回転速度は、モータ１２に内蔵された、または、別途配置したエンコーダ１２１により検知できる。モータ１２の回転数に比例した周波数のパルス信号は、周期異常判定装置１１１内部の周期カウンタ２２におりカウントされ、異常判定装置１１１内部で演算処理することで速度換算される。なお、モータ１２としては、ＤＣブラシレスモータ、ＤＣブラシモータ、ＡＣモータ、ステッピングモータ等、をもちいることができる。このうち、ステッピングモータを用いる場合には、（電流検出部１１３、およびエンコーダ１２１を用いない）オープンループ制御であり、異常判定装置１１１、および駆動回路１１２により生成される駆動信号（パルス）に追従した回転動作を行う。
【0036】
本実施形態において、異常判定装置１１１は、直交検波の手法を用いて、分析対象として、駆動部材であるモータ１２、またはこれにより回転駆動する駆動機構、または被駆動部材（以下、これらを総称して分析対象部材という）の駆動異常を判定する。周波数分析を行う手法としては、直交検波の他にＦＦＴがあるが、ＦＦＴに比べて、直交検波の方が、計算負荷が少なく、異常判定装置１１１のような組み込み機器のＣＰＵで実装する場合には好適である。直交検波を行う場合には、予め分析対象の周波数が既知である必要がある。
【0037】
本実施形態では、分析対象は、駆動部材であるモータ１２、またはこれにより回転駆動する駆動機構、または被駆動部材である。これら分析対象の定常回転速度におけるそれぞれの周波数は、予め異常判定装置１１１のメモリに記録されている。なお、分析対象の周波数はそれ自体で記述してもよく、モータ１２の１回転に対する分析対象との回転数比で記述してもよい。回転数比で記述した場合には、定常回転速度におけるモータ１２の周波数との比により分析対象の周波数を特定できる。
【0038】
（直交検波、及びデータ数Ｍ）
直交検波で分析する際には、時系列データを分析する。この時系列データは、Ａ／Ｄ変換器２１により取得された電流データ、または周期カウンタ２２により取得された速度に関する信号データである。本実施形態では、時系列データに対して、以下に説明する直交検波の処理を施すことにより時系列データの電流または速度における、対象の周波数成分に関する振幅を求め、振幅により駆動異常を判定する。
直交検波で分析する際には、時系列データを分析する。この時系列データは、Ａ／Ｄ変換器２１により取得された電流データ、または周期カウンタ２２により取得された速度に関する信号データである。本実施形態では、時系列データに対して、以下に説明する直交検波の処理を施すことにより時系列データの電流または速度における、対象の周波数成分に関する振幅を求め、振幅により駆動異常を判定する。
【0039】
図３は、直交検波の計算の流れを示す分析部２３の機能ブロック図である。分析部２３は、第１の三角関数演算器７１、第２の三角関数演算器７２、乗算器７３、７４、積算器７５、７６、および合成処理器７７を含む。第１、第２の三角関数演算器は互いに異なる三角関数の演算を行い、例えば、それぞれ余弦演算、および正弦演算（またはこの逆）を行う。
【0040】
時系列データｘ［ｉ］は、サンプリング周期Ｔｓで連続して取得したデータである。データ番号ｉ（ｉは０からの連続した番号）にＴｓを乗じたものが時間ｔである。時系列データｘのデータ数Ｍ（直交検波の解析に用いる目標データ数のこと、以下目標データ数Ｍともいう）は、分析対象周波数成分の周期Ｔを整数倍することで求められる。このようなことから、データ数Ｍ＝Ｔ／Ｔｓ×Ｎ（Ｎは周期数で１以上の整数）という関係となる。周期数Ｎは、１では少なく、これよりも多い整数が好ましい。分析対象部材の構造、特性により周期数Ｎの適正値は、異なるが、トナー補給部５２においては、３以上であり、本実施形態では、Ｎ＝３を用いている。時系列データｘ［ｉ］のデータ長（時間）が所定長に満たない場合には、所定長（Ｍ）になるように、複数の時系列データを結合して、所定長の時系列データｘを生成する（後述の図７）。
【0041】
第１の三角関数演算器７１および第２の三角関数演算器７２には、角度θ［ｉ］が入力される。角度θ［ｉ］は、データ番号ｉに応じて分析対象周波数ｆ、サンプリング周期Ｔｓにより設定される。
【0042】
第１の三角関数演算器７１は、入力された角度θの余弦関数値ｃｏｓ（θ［ｉ］）を算出する。第２の三角関数演算器７２は、入力された角度θの正弦関数値ｓｉｎ（θ［ｉ］）を算出する。
【0043】
乗算器７３は、角度θ［ｉ］ごとに、角度θ［ｉ］に対応するデータｘ［ｉ］と、角度θ［ｉ］に対応する余弦関数値ｃｏｓ（θ［ｉ］）とを乗算する。この演算は、番号ｉを更新する度に実行される。積算器７５は、角度θ［ｉ］ごとに得られた乗算器７３の演算結果を積算する。全ての角度θ［ｉ］についての乗算器７３の演算結果の積算値（すなわち、総和）を積算値Ｓ１とする。
【0044】
同様に、乗算器７４は、角度θ［ｉ］ごとに、角度θ［ｉ］に対応するデータｘ［ｉ］と、角度θ［ｉ］に対応する正弦関数値ｓｉｎ（θ［ｉ］）とを乗算する。この演算は、番号ｉを更新する度に実行される。積算器７６は、角度θ［ｉ］ごとに得られた乗算器７４の演算結果を積算する。全ての角度θ［ｉ］についての乗算器７４の演算結果の積算値（すなわち、総和）を積算値Ｓ２とする。
【0045】
合成処理器７７は、積算器７５によって計算された積算値Ｓ１と、積算器７６によって計算された積算値Ｓ２とに基づいて、振幅Ａ１と位相φ１を求める。図４は、合成処理を示す模式図である。図４に示すように式（１）により振幅Ａ１を求める。また、積算値Ｓ１と積算値Ｓ２との比の逆正接、ａｒｃｔａｎ（Ｓ２／Ｓ１）（式（２））によって位相φ１を計算できる。
【0046】
【数1】
【0047】
（駆動異常の判定処理）
次に、図５Ａから図８を参照し、異常判定装置１１１によって実行する駆動異常に関する異常判定処理を説明する。図５Ａは、異常判定処理の前段処理（結合処理）を示すフローチャートであり、図５Ｂは、図５Ａに続いて実行される後段処理（異常判定）を示すフローチャートである。図６は、図５ＡのステップＳ４１（またはＳ７１）のサブルーチンフローチャートである。
次に、図５Ａから図８を参照し、異常判定装置１１１によって実行する駆動異常に関する異常判定処理を説明する。図５Ａは、異常判定処理の前段処理（結合処理）を示すフローチャートであり、図５Ｂは、図５Ａに続いて実行される後段処理（異常判定）を示すフローチャートである。図６は、図５ＡのステップＳ４１（またはＳ７１）のサブルーチンフローチャートである。
【0048】
以下においては、駆動装置１０により駆動される被駆動部材として、トナー補給部５２を例にして説明する。また具体例としては、トナー補給部５２の回転周期は６９９ｍｓｅｃで、この３周期分（Ｎ＝３）のデータ、すなわち約２．１ｓｅｃ（２０９７ｍｓｅｃ）の長さ（以下、「目標データ数Ｍ」（前述の時系列データに含まれるデータ数Ｍと同じ）ともいう）の時系列データを収集する。また、対象周波数を、この回転周期にそのまま対応する対象周波数１．４３Ｈｚ（＝１／０．６９９）として、３周期分の時系列データに対して、図３に示した直交検波することにより振幅を求めるものとして説明する。また、トナー補給部５２の１回の動作は、目標データ数Ｍすなわち、３回転分よりも短く、２回、または３回の動作により得られた時系列データを結合することで、目標データ数Ｍ分の長さの時系列データを得る。
【0049】
（ステップＳ０１）
Ｐ値は、上位制御により設定されるカウント値である。Ｐ値その他のカウント値、および後述する時系列データは、異常判定装置１１１のメモリに保持される。画像形成装置１の電源がＯＦＦされた場合（異常判定装置１１１および駆動装置１０の電力供給もＯＦＦ）、または、対象の部材の停止時間が所定時間以上（例えば２４時間）経過した場合には、Ｐ値はリセットされる。また、Ｐ値のリセットに合わせて、保持されている時系列データもリセットされる。
Ｐ値は、上位制御により設定されるカウント値である。Ｐ値その他のカウント値、および後述する時系列データは、異常判定装置１１１のメモリに保持される。画像形成装置１の電源がＯＦＦされた場合（異常判定装置１１１および駆動装置１０の電力供給もＯＦＦ）、または、対象の部材の停止時間が所定時間以上（例えば２４時間）経過した場合には、Ｐ値はリセットされる。また、Ｐ値のリセットに合わせて、保持されている時系列データもリセットされる。
【0050】
異常判定装置１１１は、Ｐ値が０（ゼロ）であれば、すなわち、１回目の時系列データの取り込みであれば処理をステップＳ０２に進める。一方で異常判定装置１１１は、ゼロでなければ、すなわち２回目以降の時系列データの取り込みであれば処理をステップＳ０５に進める。
【0051】
（ステップＳ０２）
異常判定装置１１１は、各種データの初期化を行う。Ｓ１、Ｓ２、ｉをゼロとし、Ｍに目標データ数をセットする。これらのＳ１、Ｓ２、ｉ、Ｍは、図３で説明した記号に対応する。また、Ｎ＝３であり、目標データ数Ｍ（時系列データに含まれるデータ数）は、３周期分、すなわち約２．１ｓｅｃの長さに相当する数である。例えば、サンプリング周期Ｔｓが１ｍｓｅｃであれば、目標データ数Ｍは、約２１００個である。
異常判定装置１１１は、各種データの初期化を行う。Ｓ１、Ｓ２、ｉをゼロとし、Ｍに目標データ数をセットする。これらのＳ１、Ｓ２、ｉ、Ｍは、図３で説明した記号に対応する。また、Ｎ＝３であり、目標データ数Ｍ（時系列データに含まれるデータ数）は、３周期分、すなわち約２．１ｓｅｃの長さに相当する数である。例えば、サンプリング周期Ｔｓが１ｍｓｅｃであれば、目標データ数Ｍは、約２１００個である。
【0052】
（ステップＳ０３）
ここでは、異常判定装置１１１の分析部２３は、駆動部材であるモータ１２が回転開始し、定常回転状態になったか否かを判定する。図７は、モータ１２の速度波形および２つの前後する時系列データの結合処理を説明するための模式図である。図７の時間ｔ０、ｔ１はそれぞれ、ステップＳ０３（ＹＥＳ）、Ｓ４３（ＮＯ）、時間ｔ２、ｔ３、ｔ４はそれぞれステップＳ０５（ＹＥＳ）、Ｓ０６、Ｓ７２（ＹＥＳ）に対応する。
ここでは、異常判定装置１１１の分析部２３は、駆動部材であるモータ１２が回転開始し、定常回転状態になったか否かを判定する。図７は、モータ１２の速度波形および２つの前後する時系列データの結合処理を説明するための模式図である。図７の時間ｔ０、ｔ１はそれぞれ、ステップＳ０３（ＹＥＳ）、Ｓ４３（ＮＯ）、時間ｔ２、ｔ３、ｔ４はそれぞれステップＳ０５（ＹＥＳ）、Ｓ０６、Ｓ７２（ＹＥＳ）に対応する。
【0053】
分析部２３は、Ａ／Ｄ変換器２１の信号データ、またはエンコーダ１２１の信号データに対応する周期カウンタ２２の値により、定常速度Ｖに到達したことを判定できる（ステップＳ０３：ＹＥＳ）。なお、モータ１２としてステッピングモータを用いてオープンループ制御の場合には、異常判定装置１１１が生成し、駆動回路１１２が出力する駆動信号（パルス）により定常状態に達したことを判定できる。
【0054】
（ステップＳ０４（データ取り込み処理））
分析部２３は、以下に説明するステップＳ４１からＳ４４のデータ取り込み処理を実行する。
分析部２３は、以下に説明するステップＳ４１からＳ４４のデータ取り込み処理を実行する。
【0055】
（ステップＳ４１）
ここでの処理を図６のサブルーチンフローチャートに示す。異常判定装置１１１の分析部２３は、ステップＳ１００、Ｓ１１０、Ｓ１２０で、時系列データｘ（例えばＡ／Ｄ変換器２１による電流データ）を取得し、信号データを取得する度に、積算処理を行う。これらの処理は、上述の図３の積算値Ｓ１、Ｓ２を求める処理に対応する。以上で図６の処理を終了し、図５ＡのＳ４２以下の処理に戻る。
ここでの処理を図６のサブルーチンフローチャートに示す。異常判定装置１１１の分析部２３は、ステップＳ１００、Ｓ１１０、Ｓ１２０で、時系列データｘ（例えばＡ／Ｄ変換器２１による電流データ）を取得し、信号データを取得する度に、積算処理を行う。これらの処理は、上述の図３の積算値Ｓ１、Ｓ２を求める処理に対応する。以上で図６の処理を終了し、図５ＡのＳ４２以下の処理に戻る。
【0056】
（ステップＳ４２、Ｓ４３）
分析部２３は、取り込みが完了、すなわちｉが目標データ数Ｍに到達したならば（ｉ≧Ｍ）、データ取り込み処理Ｓ０４を終了し、図５Ｂに示す後段の処理（ステップＳ０８）に進める。一方で、取り込みが完了する前に、定常回転状態が継続しなくなったら（Ｓ４３：ＮＯ）、ステップＳ４４でＰ値をインクリメントする。以降は、ステップＳ０１以降の処理を繰り返す。ステップＳ４３（ＮＯ）は、図７の時間ｔ１に対応する。また、ここまでの時系列データは積算区間Ｔ１に対応する。以降は、異常判定装置１１１は、待機状態となり次のモータ１２の作動にともなう時系列データの取得を待つ。待機状態では、上述の上位制御によるリセットがされない限り、これまでの時系列データはメモリに保持されたままとなる。
分析部２３は、取り込みが完了、すなわちｉが目標データ数Ｍに到達したならば（ｉ≧Ｍ）、データ取り込み処理Ｓ０４を終了し、図５Ｂに示す後段の処理（ステップＳ０８）に進める。一方で、取り込みが完了する前に、定常回転状態が継続しなくなったら（Ｓ４３：ＮＯ）、ステップＳ４４でＰ値をインクリメントする。以降は、ステップＳ０１以降の処理を繰り返す。ステップＳ４３（ＮＯ）は、図７の時間ｔ１に対応する。また、ここまでの時系列データは積算区間Ｔ１に対応する。以降は、異常判定装置１１１は、待機状態となり次のモータ１２の作動にともなう時系列データの取得を待つ。待機状態では、上述の上位制御によるリセットがされない限り、これまでの時系列データはメモリに保持されたままとなる。
【0057】
（ステップＳ０５）
２回目以降は、Ｐが１以上なので、ステップＳ０５以下の処理が実行される。異常判定装置１１１は、モータ１２が回転開始し、定常回転状態になったら（ＹＥＳ）、次のステップＳ０６の同一位相ポイント探索処理を実行する。
２回目以降は、Ｐが１以上なので、ステップＳ０５以下の処理が実行される。異常判定装置１１１は、モータ１２が回転開始し、定常回転状態になったら（ＹＥＳ）、次のステップＳ０６の同一位相ポイント探索処理を実行する。
【0058】
（ステップＳ０６（同位相の探索処理））
図７では、全体の駆動速度に含まれる対象周波数成分の波形を太線で模式的に示している。なお、実際においては、このような大きな振幅で含まれているわけではなく、図７では見易さのために誇張して表示している。前の時系列データで最後尾データ、すなわち、定常回転状態から停止処理で減速する直前のｘ２での位相と、同一の位相になる次の時系列データの先頭データｘ３を探索する。これにより前の時系列データの最後尾のデータの位相と、後の時系列データの先頭のデータの位相が一致するように、後の時系列データの取得開始タイミングを設定する。図７のＳａは、モータ１２の停止過程における回転量（図７の波形において時間と速度を乗じた面積）であり、Ｓｂは、その後の再起動過程における回転量である。またＳｃは、速度Ｖでの定常回転状態になった後のモータ１２の回転量である。なお、Ｓａ、Ｓｂの回転量がばらつかない場合には、固定値を用いてもよい。
図７では、全体の駆動速度に含まれる対象周波数成分の波形を太線で模式的に示している。なお、実際においては、このような大きな振幅で含まれているわけではなく、図７では見易さのために誇張して表示している。前の時系列データで最後尾データ、すなわち、定常回転状態から停止処理で減速する直前のｘ２での位相と、同一の位相になる次の時系列データの先頭データｘ３を探索する。これにより前の時系列データの最後尾のデータの位相と、後の時系列データの先頭のデータの位相が一致するように、後の時系列データの取得開始タイミングを設定する。図７のＳａは、モータ１２の停止過程における回転量（図７の波形において時間と速度を乗じた面積）であり、Ｓｂは、その後の再起動過程における回転量である。またＳｃは、速度Ｖでの定常回転状態になった後のモータ１２の回転量である。なお、Ｓａ、Ｓｂの回転量がばらつかない場合には、固定値を用いてもよい。
【0059】
（ステップＳ６１、Ｓ６２）
本実施形態では、解析対象の周波数成分の位相を、信号データから求められる駆動部材（モータ１２）駆動部材の回転量（Ｓａ＋Ｓｂ＋Ｓｃ）と、駆動部材の回転周期ｆ０および分析対象とする部材の回転周期ｆの比率ｎから算出する。具体的には、モータ１２の定常時のモータ周波数ｆ０と、分析対象の周波数ｆの比ｎ（ｎ＝ｆ／ｆ０）を利用し、Ｓａ＋Ｓｂ＋Ｓｃで求められるｘ２以降の回転量をＶ／ｎ（Ｖはモータ定常速度）で除することにより位相（φ）を推定する（ステップＳ６１）。なお、分析対象とする部材が、駆動部材（モータ１２）そのものの場合には、当然ながら比ｎ＝１である。そして、φが分析対象の周期Ｔの丁度整数倍になった場合（ステップＳ６２：ＹＥＳ）、分析対象の速度成分におけるｘ２の位相と同じ位相になった（ｘ３）と推定し、次のステップＳ０７へ処理を進める。
本実施形態では、解析対象の周波数成分の位相を、信号データから求められる駆動部材（モータ１２）駆動部材の回転量（Ｓａ＋Ｓｂ＋Ｓｃ）と、駆動部材の回転周期ｆ０および分析対象とする部材の回転周期ｆの比率ｎから算出する。具体的には、モータ１２の定常時のモータ周波数ｆ０と、分析対象の周波数ｆの比ｎ（ｎ＝ｆ／ｆ０）を利用し、Ｓａ＋Ｓｂ＋Ｓｃで求められるｘ２以降の回転量をＶ／ｎ（Ｖはモータ定常速度）で除することにより位相（φ）を推定する（ステップＳ６１）。なお、分析対象とする部材が、駆動部材（モータ１２）そのものの場合には、当然ながら比ｎ＝１である。そして、φが分析対象の周期Ｔの丁度整数倍になった場合（ステップＳ６２：ＹＥＳ）、分析対象の速度成分におけるｘ２の位相と同じ位相になった（ｘ３）と推定し、次のステップＳ０７へ処理を進める。
【0060】
（ステップＳ０７）
分析部２３は、ここでは、ステップＳ０４と同じデータ取り込み処理を実行する。ステップＳ０７に含まれるＳ７１～Ｓ７４の処理は、ステップＳ４１～Ｓ４４と同じであり説明を省略する。
分析部２３は、ここでは、ステップＳ０４と同じデータ取り込み処理を実行する。ステップＳ０７に含まれるＳ７１～Ｓ７４の処理は、ステップＳ４１～Ｓ４４と同じであり説明を省略する。
【0061】
図７に示す時間ｔ４（ｘ４）のように、２回目のデータ取り込み処理で、整数倍となり、かつ、目標データ長（例えばＮ＝３の３周期分のデータ数Ｍ）に達した場合（Ｔ２１≧Ｍ×Ｔｓ）までの取り込みが完了した場合（Ｓ７２：ＹＥＳ）には、処理を図５Ｂに示す後段の処理に進める。
【0062】
一方で、２回目で目標データ長（データ数Ｍ）に到達しなかった場合（Ｓ７２：ＮＯ）、次に駆動するタイミングでＳ０１～Ｓ０７を実行することにより３回目（またはそれ以降）のデータ取り込みを行う。図８では、３回目のデータ取り込みにより、時間ｔ７で、目標データ長に達した例を示している。
【0063】
（ステップＳ０８）
図５Ａに示した結合処理により異なるタイミングにおける複数の時系列データを結合することで、得られた目標の長さの時系列データを用いて式（１）により、分析部２３は、振幅Ａ１を算出する。
図５Ａに示した結合処理により異なるタイミングにおける複数の時系列データを結合することで、得られた目標の長さの時系列データを用いて式（１）により、分析部２３は、振幅Ａ１を算出する。
【0064】
（ステップＳ０９、Ｓ１０）
異常判定装置１１１の判定部２４は、分析部２３が算出した振幅Ａ１が予め設定した閾値ｘを超えた場合には、異常が発生したと判定し（Ｓ０９：ＹＥＳ）、異常の判定結果を出力する。例えば、画像形成装置１に対して、分析対象を示す識別情報とともに異常信号を出力する。これを受けた画像形成装置１は、操作パネル等に、分析対象に関して、交換や、点検を促す警告を表示する。
異常判定装置１１１の判定部２４は、分析部２３が算出した振幅Ａ１が予め設定した閾値ｘを超えた場合には、異常が発生したと判定し（Ｓ０９：ＹＥＳ）、異常の判定結果を出力する。例えば、画像形成装置１に対して、分析対象を示す識別情報とともに異常信号を出力する。これを受けた画像形成装置１は、操作パネル等に、分析対象に関して、交換や、点検を促す警告を表示する。
【0065】
このように、本実施形態に係る異常判定装置１１１は、異なるタイミングで取得した複数の時系列データを、分析対象の周波数成分の位相に基づいて、結合し、結合した時系列データを分析することで振幅を算出する分析部２３と、算出された振幅の大きさに応じて、分析対象とする部材の異常を判定する判定部２４を、を備える。これにより、短時間の動作が行われることで、１回の動作では十分な長さの時系列データが確保できない場合であっても、精度よく異常を検出できる。
【0066】
【0067】
（共通実験条件）
分析対象（被駆動部材）：トナー補給部５２、
分析対象の周波数ｆ：１．４３０Ｈｚ（１周期６９９ｍｓｅｃ）、
サンプリング周期Ｔｓ：１ｍｓｅｃ（サンプリング周波数１０００Ｈｚ）
正常波形：駆動に異常がないトナー補給部５２、
異常波形：内部機構の組立不良により駆動に異常があるトナー補給部５２、
振幅の算出方法：直交検波を用いた。
分析対象（被駆動部材）：トナー補給部５２、
分析対象の周波数ｆ：１．４３０Ｈｚ（１周期６９９ｍｓｅｃ）、
サンプリング周期Ｔｓ：１ｍｓｅｃ（サンプリング周波数１０００Ｈｚ）
正常波形：駆動に異常がないトナー補給部５２、
異常波形：内部機構の組立不良により駆動に異常があるトナー補給部５２、
振幅の算出方法：直交検波を用いた。
【0068】
（個別実験条件）
比較例１：連続して駆動させ、各時点における過去１周期分（６９９ｍｓｅｃ）の時系列データを用いて振幅を計算。
実施例１：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、図５Ａの結合処理により３周期分（２０９８ｍｓｅｃ）の時系列データを蓄積し、これを用いて振幅を計算。
比較例２：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、１回の駆動の度に１周期分の時系列データを用いて、振幅を求め、これを３回実施し、平均化した。
比較例３：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、１回の駆動の度に１周期分の時系列データを用いて、振幅を求め、これを５回実施し、平均化した。
比較例１：連続して駆動させ、各時点における過去１周期分（６９９ｍｓｅｃ）の時系列データを用いて振幅を計算。
実施例１：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、図５Ａの結合処理により３周期分（２０９８ｍｓｅｃ）の時系列データを蓄積し、これを用いて振幅を計算。
比較例２：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、１回の駆動の度に１周期分の時系列データを用いて、振幅を求め、これを３回実施し、平均化した。
比較例３：１．６周期分の駆動を繰り返し複数回行い、１回の駆動の度に１周期分の時系列データを用いて、振幅を求め、これを５回実施し、平均化した。
【0069】
（実験結果）
図９Ａは比較例１、図９Ｂは実施例１、図９Ｃは比較例２、図９Ｄは比較例３の結果を示している。図９Ａに示す比較例１では、タイミングによって、振幅がどのように変動するのかを示した例であり、実際の異常検知においては、図９Ａのように連続的に高密度（高頻度）で検知するものではない。図９Ａでは、異常波形での振幅変動が大きく、正常波形と異常波形とが交わっており、タイミングによっては正常／異常の識別が正しく行えず、誤判定のおそれがある。
図９Ａは比較例１、図９Ｂは実施例１、図９Ｃは比較例２、図９Ｄは比較例３の結果を示している。図９Ａに示す比較例１では、タイミングによって、振幅がどのように変動するのかを示した例であり、実際の異常検知においては、図９Ａのように連続的に高密度（高頻度）で検知するものではない。図９Ａでは、異常波形での振幅変動が大きく、正常波形と異常波形とが交わっており、タイミングによっては正常／異常の識別が正しく行えず、誤判定のおそれがある。
【0070】
図９Ｂに示す実施例１では、比較例１に比べて異常波形において振幅変動が小さくなり、どのタイミングで異常判定処理を行ったとしても、正常／異常の識別が正しく行えることがわかる。
【0071】
図９Ｃに示す比較例２では、時系列データ長は２０９８ｍｓｅｃ（６９９ｍｓｅｃ×３）トータルとしての時系列データのデータ長は実施例１と同じであるが（２０９８ｍｓｅｃ分）、異常波形と正常波形の差が小さい。
【0072】
図９Ｄに示す比較例３では、比較例２よりも正常波形と異常波形の差が大きくなっている。ただし、最も長い時系列データ長（３４９６ｍｓｅｃ）であるにもかかわらず、これよりも短い時系列データ長（２０９８ｍｓｅｃ）の実施例１よりは差が小さい。
【0073】
結論としては、正常と異常の識別性能は、実施例１＞比較例３＞比較例２＞比較例１の順であり、実施例１が最も高精度に異常を判定できることがわかる。
【0074】
（他の変形例）
以上に説明した異常判定装置１１１、およびこれを備えた駆動装置１０、および画像形成装置１の構成は、上記の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上記の構成に限られず、特許請求の範囲内において、以下に説明するように種々改変することができる。また、一般的な駆動装置１０や画像形成装置１が備える構成を排除するものではない。
以上に説明した異常判定装置１１１、およびこれを備えた駆動装置１０、および画像形成装置１の構成は、上記の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上記の構成に限られず、特許請求の範囲内において、以下に説明するように種々改変することができる。また、一般的な駆動装置１０や画像形成装置１が備える構成を排除するものではない。
【0075】
例えば、上述の実施形態では画像形成装置１に、異常判定装置１１１を適用した例を説明したが、これに限られず、他の装置に適用してもよい。
【0076】
上述した各実施形態および各変形例に係る異常判定装置１１１、駆動装置１０、または画像形成装置１における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、制御システムの一機能としてその装置のソフトウェアに組み込まれてもよい。
【符号の説明】
【0077】
１ 画像形成装置
１０ 駆動装置
１１ 装置制御基板
１１１ 異常判定装置
２１ Ａ／Ｄ変換器
２２ 周期カウンタ
２３ 分析部
２４ 判定部
３０ 画像形成部
４０ 給紙部
５０ トナー補給機構
５２ トナー補給部
１０ 駆動装置
１１ 装置制御基板
１１１ 異常判定装置
２１ Ａ／Ｄ変換器
２２ 周期カウンタ
２３ 分析部
２４ 判定部
３０ 画像形成部
４０ 給紙部
５０ トナー補給機構
５２ トナー補給部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9A】
【図9B】
【図9C】
【図9D】
