针对现有的数控机床工作过程主轴系统多种信息与多类信号采集的实际需求，设计研发了由多类型传感器组成的多源异类信息采集试验平台。该平台由热态特性信息采集系统与机床动态信息采集系统组成，其中热态特性信息采集系统可监测数控机床各点的位移与温度数据；动态信息采集系统可监测机床各点的振动，应力和应变。本文首先在主轴系统仿真分析的基础上，完成试验平台构建，并在2 000 r/min、3 000 r/min和4 000 r/min转速下进行多源异类信息采集试验，试验与仿真结果相对误差在10%以内，同时又将采集到的数据进行预处理和信息融合后用于多源信息的热误差建模，在对应转速下热平衡后的热变形均方根误差均小于0.9 μm，同时决定系数在0.9以上，表明所搭建的多源异类信息采集试验平台在多转速下均有较优的准确性。本文的试验平台和数据采集融合方法为机床的热误差补偿和热设计提供了重要的技术手段和理论基础。

为解决温度敏感点变动性带来的模型精度稳健性缺陷，研究了稳健性温度敏感点选择方法。从温度敏感点变动性的机理出发，解释了温度敏感点变动性产生的原因，并在此基础上提出了一种稳健的温度敏感点选择方法，通过全年的实验数据验证了这一方法的有效性。分别使用稳健性温度敏感点选择方法和非稳健性选择方法建立了两个热误差补偿模型，并对它进行了精度分析和比对。分析发现，因未考虑温度敏感点变动代入错误温度敏感点建立的模型会造成模型拟合精度、预测精度和长期预测稳健性的大幅损失。基于机床稳健性温度敏感点选择方法的热误差补偿模型不仅可以保证模型精度的稳健性满足工况需求，而且避免了带入错误温度敏感点建模，实现用5个温度传感器就将模型全年的预测精度均值控制为5.18 μm，全年的预测精度的波动性控制为2.57 μm。机床稳健性温度敏感点选择方法具有重大的理论价值和工程应用价值。

为了提高数控机床的加工精度，建立误差补偿模型。对温度影响下的数控机床XY工作台导轨系统各误差分量之间的误差相关性进行研究。首先，分析了XY工作台单向运动时各平动误差和角度误差的相关性和X向导轨系统二维阿贝误差的变化规律。然后，建立了Y轴导轨系统和X轴导轨系统误差相关性的阿贝误差计算模型。最后，分别进行了X轴导轨和Y轴导轨角度误差的相关性验证和导轨系统定位误差补偿效果对比实验。实验结果表明：利用工作台二维阿贝误差补偿后的定位误差2整体误差呈减小趋势，且比用传统方法补偿后的定位误差1最大相差3 µm左右，占补偿后的工作台总误差的三分之一。本文所建立的导轨系统二维阿贝误差模型更符合数控机床XY工作台误差的实际变化规律，利用该模型导轨进行的工作台联动定位误差补偿效果比传统补偿方法的修正效果更好，为实时补偿数控机床误差，提高机床加工精度和在机测量系统的测量精度打下理论基础。