数控机床作为制造业的工作母机,其性能直接反映了一个国家的生产制造能力。精度和效率是衡量数控机床性能的两个重要指标,分别体现在机床加工过程中刀具运动轨迹的轮廓精度和加工速度上。在机床高速加工时,伺服控制系统误差和热误差是影响轮廓精度的主要因素。因此,准确的预测伺服控制系统误差和热误差影响下的轮廓误差是保障加工精度的重要依据。为了高精度地预测加工过程中的轮廓误差,需要对伺服控制系统误差建模、热误差建模和轮廓误差估计等关键技术进行研究。结合国内外研究现状,本文的主要研究工作及创新性成果如下。（1）分析系统的主要参数和特性,研究考虑时序特性的机理分析与卷积神经网络学习相结合的伺服控制系统建模方法。基于通用性原则,分析系统主要参数的机理,简化建模过程,提出普适性强且容易实施的伺服控制系统机理建模方法,解决了现有机理模型中,主要通过考虑更多物理因素来优化模型结构,造成建模过程复杂且模型缺乏通用性的问题。在此基础上,基于对伺服控制系统特性的分析,通过构建针对时序问题的深度卷积神经网络,学习机理模型相对于实际系统所不具备的未知的复杂关系,提高系统的建模精度,解决了现有的机器学习建模方式只考虑系统的非线性特性,未对系统其它特性进行深入研究,导致模型对系统特性学习能力弱的问题。通过实验对模型的精度进行验证,并与现有研究文献进行对比。实验结果表明,本文建立的机理模型和卷积神经网络相结合的伺服控制系统误差模型具有更好的通用性和更高的精度。（2）基于高质量样本特征信息的分析,构建伺服控制系统运行轨迹,提出用于系统辨识的高质量样本集的生成方法。分析影响伺服控制系统跟踪误差的主要因素,定义样本特征域,结合低差异序列采样原理,提出高质量样本特征数据的生成方法。分析样本特征与实验轨迹之间的关系,研究实验轨迹的构造方法,获取用于模型辨识的输入和输出样本。本文提出的基于样本特征逆向构建实验轨迹的方法,可保障获取的样本集包含足够有效的特征信息,解决了现有研究只根据经验来选择实验轨迹,缺乏理论依据,导致样本集特征信息不足而影响模型精度的问题。通过和现有文献中使用的轨迹进行对比,基于本文方法构建的轨迹获取的样本,能够有效提升模型的辨识精度。（3）提出通过小样本实验数据构建多类型温度场分布的数据增强方法,结合构建的ANSYS模型,提出神经网络热误差高效建模的方法。分析机床各轴运动状态与温度场分布之间的关系,提出基于小样本实验数据对温度场分布数据进行增强的方法,构建包含多种温度场分布的特征集,解决了现有热误差建模样本数据的研究主要关注温度场分布的测点位置和数量,缺乏对温度场分布的多样性的探索,导致获取的样本特征较为单一的问题。结合ANSYS仿真代替实验获取丰富多样的温度分布-热误差的样本数据,解决了无法通过实验获取足够样本而影响神经网络热误差模型预测精度的问题。实验结果表明,基于本文的数据增强方法获取的样本提高了热误差模型的预测精度,验证了方法的有效性。（4）提出刀具运行轨迹轮廓误差估计的新方法,建立通用的刀具运行轨迹轮廓误差模型。定义无基准的刀具运行轨迹轮廓误差,基于最小区域原则建立了无基准轮廓误差估计模型,将有基准轮廓误差作为该模型一种特殊情况,解决了现有的轮廓误差估计方法只针对有基准的轮廓误差,导致模型适用对象不全面的问题。当需要考虑刀具方向误差时,通过引入刀具有效切削长度,整合刀尖点位置和刀具方向的信息,提出刀尖点位置与刀具方向误差的统一表示方法,建立了更能准确反映零件质量的刀具运行轨迹轮廓误差模型,解决了现有研究没有综合考虑刀尖点位置和刀具方向对轮廓误差影响的问题。实验验证了无基准轮廓误差计算方法的有效性和刀尖点位置与刀具方向综合轮廓误差模型的优势。