超精密切削加工凭借效率高,重复性好以及一次加工即可形成纳米级精度表面的特点,在军事国防、精密仪器、激光聚变等领域得到了广泛应用。由于磷酸二氢钾（KDP）晶体的各向异性、质软易碎、易潮解等材料特性,超精密切削加工是大口径KDP晶体最有效的加工方式。机床运行时,在机床结构、动态特性、热特性等各种因素作用下,产生的变形会影响机床的加工精度。因此,本文针对机床误差源进行数据分析,着重研究了热误差对机床精度的影响。首先,对机床布置温度、振动等传感器,通过智能监控系统采集机床的状态信号。介绍信号特征提取的常用评价指标和特征约简的常用方法,据此对机床温度信号和振动信号进行预处理,结果表明在现有加工环境下,机床振动对工件梯度均方根（GRMS）值影响较小,而温度与GRMS值波动有一定关联。其次,介绍隐马尔科夫模型的基本理论,讨论模型在求解评估问题、解码问题和学习问题时用到的算法。结合信息融合技术,提出了基于特征融合的隐马尔科夫模型和基于决策融合的隐马尔科夫模型两种方法,利用以上两种模型对多通道温度信号进行了训练,得到温度信号与工件表面GRMS值关联度分别为92%和90.5%,验证了机床温度对GRMS值的影响。再次,对机床的热误差进行分析,建立相应的导热微分方程,分析确定切削机床的内部热源,并通过生热传热理论计算了机床的生热率及对流传热系数。建立机床的有限元仿真模型,求解机床在内部热源作用下的温度场分布,将结果与监控系统采集数据进行比较,验证了仿真的准确性。最后,通过机床的热-结构耦合分析,得到机床热变形最大为12.19μm,在加工敏感方向Y向的最大变形为6.77μm,均位于主轴电机处,热变形通过主轴、横梁最终作用到刀尖上,确定了机床热误差,为机床热优化提供了理论基础。