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本文以QLM27100数控机床为研究对象，以灰色系统理论为基础，进行温度测点优化和热误差建模，并对温度测点优化和热误差建模方法进行了改进。主要研究内容如下：（1）对QLM27100数控机床的结构进行了介绍，对机床热源进行了初步分析，确定了机床上温度传感器和位移传感器的安装位置，并进行了数据采集试验。（2）利用灰色关联分析法与模糊聚类分析法相结合对机床关键温度测点进行优化选择。先利用灰色关联分析理论选取对机床热误差影响较大的温度测点，再采用模糊聚类分析理论对已选择的温度变量进行聚类分析，得出最佳温度变量分组。最后，用两种不同方法对QLM27100数控机床进行温度测点优化选择，建立多元回归热误差模型进行比较，结果表明：采用灰色关联模糊聚类分析法对温度测点进行优化选择较合理。（3）利用灰色系统模型和时序分析模型相结合的方法对热误差进行建模。先采用灰色系统模型对数控机床热误差进行建模，再利用时序分析法对机床剩余热误差进行建模，得到最终的综合模型。结果表明：灰色系统模型与时序分析模型相结合的建模方法，能有效地提高机床热误差模型精度。（4）对热误差补偿系统进行了介绍，以QLM27100数控机床为试验对象，对灰色系统时序分析模型进行了验证，基于SINUMERIK840D数控系统的温度补偿功能进行补偿试验，取得了较好的补偿效果。