作为决定工件质量最重要的一个环节,磨削环节的质量高低对整个加工过程起到关键作用,高质量的加工不仅可以提升产品精度,降低工件的残次率,还能通过主动测量技术和尺寸预测功能来简化加工流程,提升加工的智能化程度。作为一种可以嵌入式的自动化加工控制仪,磨加工主动量仪是一种包含了了智能控制测量、误差信号反馈和信号采集功能的自动化加工仪器。在现有条件下磨加工主动量仪虽然可以实现部分形位的主动测量和部分参数的人工预处理,但是仍不能基于在线测量来对工件的加工流程予以预估、无法在磨削流程中对工件实施自动化控制以及在控制、显示、操作、可靠性、信号采集精度等方面提高。故本项目本着实现高效率、高应用性、高度智能化的目的,基于新一代产品几何技术规范的基础上对典型形位误差的评定做出研究,研究磨削加工几何特征在线测量与尺寸预测控制技术,旨在完善和丰富磨加工主动控制器的功能,达到加工、检测、补偿反馈控制的闭环。本论文的工作内容主要为以下四部分:（1）基于GPS（产品几何技术规范）的形位误差操作算子研究;根据新一代GPS规范构建典型形位误差检验操作算子（分离、提取、滤波、拟合、评估）以及线性尺寸检验操作算子。根据主动测量磨削加工机理及产品几何技术规范操作算子,规范构建了形位误差分离及提取方案,为实现在线典型形位误差的评定奠定理论基础,实现了几何产品线性尺寸规范设计和检验认证的规范统一。（2）在线典型形位误差的检测与评定方法研究:研究了磨削在线典型形位误差（圆度、圆柱度）的检测与评定方法。提出了一种基于Graham算法的圆度误差评估的有效方法,过用特征点替换所有测量点以对圆度误差进行评定,提高计算效率;绍了一种新的评价圆柱度的方法,在最小包容区域法的基础上运用降维的思想将三维圆柱度误差求解转化成二维平面度的求解。结合形位误差分离技术实现动态条件下的形位误差的准确表示,从而构建了形位误差动态测量模型,并实现典型形位误差在线快速评定。（3）支持向量回归机机制、算法研究。标准的支持向量机本身不能解决大规模数据集及数据流的在线处理等情形,为此,提出改进的主动增量学习机制,训练过程中,采用聚类分析方法得到支持向量机和支持向量集;根据KKT条件判断是否得到最终支持向量机。该方法可以有效地提高SVM的学习速度。通过在标准支持向量机的基础上进行优化,构建了模糊最小二乘在线支持向量回归机（FLLSVM）模型,并根据该模型对磨加工尺寸补调值进行预测,针对不同的加工因素进行预测值分析,提升磨加工效率,满足实时性要求。（4）针对磨加工主动量仪在实际操作和生产中的问题进行了分析和研究,并丰富了主动量仪的软硬件功能,完善了主动量仪系统,主要包括:实现了典型圆度误差的在线测量功能,完成了凸包法评定圆度误差在主动量仪上的应用,采用单一和多影响因素补调值预测的方法对磨削过程在线尺寸预测功能在实际生产应用中实践。