随着工业现代化地不断推进,生产对加工精度的要求越来越高。数控机床作为主要工具,决定工业化水平的高低。数控机床的精度影响因素较多,热误差是影响精度的最大误差源之一,补偿法是较为通用的控制方法。虽然补偿技术取得了一定的进展,但是热误差精确建模及方便地进行热误差补偿还难以实现。本课题将嵌入式技术、BP神经网络、MATLAB建模仿真技术结合,应用于机床热误差补偿领域,实现机床热误差的在线实时采集与在线实时补偿。本文所进行的热误差实时补偿控制器的设计开发主要内容如下:首先,选择应用广泛、技术较为成熟的BP神经网络和泛化性能力强、鲁棒性好的支持向量机,建立数学模型,阐述二者的原理和算法,并将其应用在热误差补偿中。利用温度传感器采集机床关键点温度,进行多组温度数据采集实验,为机床热误差建模提供数据来源。对比两种不同的建模方法,模型在MATLAB中进行仿真,验证热误差模型的补偿效果。其次,对机床热误差实时补偿控制器进行开发,搭建软、硬件环境平台,利用QT Creator软件设计人机交互界面。热误差实时补偿控制器分为三个模块:温度采集模块、热误差模型二次开发模块和热误差实时补偿模块,并分别对热误差实时补偿控制器的软、硬件进行介绍。最后,对机床主轴进行热误差补偿实验,传感器在线实时采集机床温度,离线建立模型,保存模型参数,对模型进行二次开发,并嵌入到A R M 11_L i n u x开发板,摆脱P C上位机,在线实时对机床进行热误差补偿,开发出基于嵌入式的数控机床热误差补偿控制器。本文初步实现数控机床热误差实时补偿,在FANUC机床和SIEMENS机床上进行仿真和实验,这对形成最终的补偿控制器产品,提高机床精度,具有一定的理论意义和实用价值。