精密主轴是精密机床的核心功能部件,其内部的电机、轴承等部件由于高速运转所引起的热量生成对于精密加工精度与精度稳定性一般具有严重影响。因此,热形变误差（热误差）抑制技术水平是衡量精密主轴系统品质的重要指标,对于提高一个国家的高精密加工制造业的发展水平及国际竞争力具有战略性意义。由当前研究现状可知,精密主轴热形变误差的抑制方法主要包括预防法、补偿法、控制法等,而智能化策略在上述方法中的应用虽然一定程度改善了精密主轴热误差抑制的工程效果,但依然普遍存在着主轴热误差抑制不彻底、稳定性不理想等问题。针对这些问题,本文提出了一种以主轴热误差抑制为目的的精密主轴系统结构热特性主动控制方法,并针对其智能化控制策略进行了研究。全文工作可概括如下:（1）精密主轴系统结构热特性主动控制模型采用解析法分析了精密主轴在加工状态下,其结构热传导-温度梯度-热形变特性的联动机理,剖析了主轴热误差产生的根本原因。继而提出了基于主轴结构温度特性在线监测-决策-调控模式的热特性主动控制方法模型,并基于多回路主动循环液温度控制系统搭建起精密主轴热特性主动智能监测-控制试验平台。（2）基于BP-PID的主轴热特性主动控制策略通过BP神经网络（BP-NN）和PID相结合的方法,构建出适用于精密主轴系统结构热态特性的主动控制算法,进而实现了对主轴系统结构的闭环、差异化温度控制。本文利用BP-NN对PID控制进行参数的动态调整,从而实现了对精密主轴结构温度的PID自适应控制。由试验对比得知,在无须前期训练的条件下,BP-PID算法策略相比于传统策略在精密主轴结构温度场稳定性控制与热误差削减方面更具优势,更有利于提高精密主轴在其加工运行过程中的精度稳定性水平。（3）基于ELM-GA的主轴热特性主动控制策略将极限学习机（ELM）和遗传算法（GA）相结合,构建出包含初始在线训练过程的、由主轴温度梯度与转速联合驱动的主轴热特性主动智能化控制策略算法。基于采用OS-ELM方法构建的精密主轴结构热特性预估映射模型,GA可对主轴循环液供液温度指令参数进行有效的在线动态调整。通过试验方法证明,该算法在精密主轴系统结构温度场稳定性控制、热误差削减效果方面,相比于BP-PID算法具有更加精确的优势。