齿轮测量中心是齿轮测量的主流设备,随着齿轮测量精度和质量控制要求的提高,齿轮测量中心正逐渐应用于生产现场。与恒温计量室相比,生产现场的环境温度变化更剧烈且温度分布更复杂,这将使齿轮测量中心产生复杂的热误差,从而对齿轮测量中心的测量结果产生较大的影响。本文围绕齿轮测量中心在实际的生产现场环境下的实际热误差的测量与建模展开研究,设计了一个包含温度和热误差的检测系统,对室温环境下的齿轮测量中心的温度场和关键部位的热误差情况进行测量,并基于实测的热误差数据,建立了温度与热误差之间的数学模型,为齿轮测量中心的热误差补偿奠定基础。本文的主要工作包括以下几个方面:在分析影响齿轮测量中心热源的基础上,设计了齿轮测量中心温度和热误差检测方案,搭建了温度和热误差检测系统。对齿轮轴线与齿轮测量中心Z轴的平行度热误差和测头处的空间热误差进行了检测,在检测热误差的同时,也对齿轮测量中心周围环境及机身关键位置的温度进行了采集。这些数据的采集为后面齿轮测量中心热误差的建模奠定了基础。建立了齿轮轴线与齿轮测量中心Z轴平行度的热误差模型。首先,结合模糊聚类法和相关系数法对齿轮轴线与齿轮测量中心Z轴平行度的初始温度测点进行分组优化,确定温度敏感点,以减少模型学习的工作量以及数据集之间强相关性对模型学习的影响;然后,对齿轮轴线与齿轮测量中心Z轴平行度热误差分别通过径向基（RBF）神经网络和多元线性回归方法建立了热误差模型;最后,通过实验数据验证了所建模型的预测结果与实验数据的变化趋势基本一致,模型的拟合能力达到75%以上且模型的相对误差较小,说明模型的拟合能力良好;经实验验证了所建模型可以对新的数据做有效的预测,并证明了所建模型的正确性和泛化能力。建立了测头处的空间热误差模型。首先,结合模糊聚类法和相关系数法对测头在不同空间位置处的热误差的初始温度测点进行分组优化,确定测头各个敏感方向的温度敏感点;然后,结合逐点多元线性回归建模方法和反距离加权法（IDW）建立了测头处的空间热误差模型;实验结果表明,所建热误差模型与实际经验一致,模型的拟合能力达到90%以上且模型的相对误差较小,说明建立的空间热误差模型的拟合能力良好,同时实验也验证了该模型具有良好的精度和泛化能力。