齿轮的加工精度和质量直接决定齿轮传动性能。数控磨齿机床是加工高精度齿轮的关键设备,热误差是影响磨齿机加工精度的重要因素之一。热误差补偿技术以其经济高效性成为了解决机床热误差问题的主要手段。然而,不同工况下补偿模型的鲁棒性影响了该技术的工程应用,因此研究变工况下数控磨齿机床热误差鲁棒建模技术具有重要意义。本论文针对数控砂轮磨齿机床,就温测点的布置方法与建模变量的优化,机床的进给系统、工件主轴和砂轮主轴的热误差鲁棒建模技术进行了研究。主要研究工作归纳如下:(1)提出了基于测点虚拟构造法和特征提取算法的温度特征变量优化方法。将进给系统的滚珠丝杠简化为一维杆,基于热量传递原理和热弹性运动方程,分析其热变形和各测点温度之间的相关性,寻求热变形与温度之间呈线性关系的最佳测点,建立了热变形和最佳温测点的数学描述,揭示了工况差异时,最佳测点变化及鲁棒性变差的影响因素及变动规律。基于金属材料温度传递各向同性的原理,规划了进给系统温度传感器的布局策略;提出了基于线性测点虚拟构造法和特征提取算法的温度特征变量优化方法,减小了热变形与测点温度线性关系的不稳定及多元共线性对模型鲁棒性及预测精度的影响。在磨齿机上的试验验证了上述理论方法的正确性。(2)提出了基于贝叶斯网络的磨齿机进给系统热误差分类建模方法。针对变工况影响模型鲁棒性和精度的问题,以贝叶斯理论为基础,借助专家知识确定分类器的网络结构,通过后验概率分布的求解确定父、子节点间的条件概率密度,从而构建温度分类器,实现不同工况温度的分类;根据进给系统误差分离原理,采用线性和多项式拟合方法分别构建热误差和几何误差模型,通过两拟合模型的线性叠加构建误差综合模型。数控磨齿机床上的变工况试验表明,提出的方法有效改善了模型预测精度和鲁棒性,为变工况环境下的热误差鲁邦建模技术提供借鉴。(3)提出了数控磨齿机床工件主轴无温度传感器分类建模方法。针对实际加工过程中,切削液影响温度传感器的最优布测以及采用传感器信息建模时可能引起的测点间多元共线性问题,通过对数控磨齿机工件主轴的结构分析,基于电机热损耗及轴承摩擦热建立了主轴整体热量方程,根据主轴升(降)温过程的对流换热系数的差异,结合整体热量方程分别构建升(降)温初始理论模型;基于主轴几何结构解析和热变形微分方程,建立热变形初始理论模型,使用实际工况的温度和热误差信息修正上述理论模型。在磨齿机床工件主轴上的验证表明,提出的方法能有效预测升降温过程中温度及热变形的演变规律。此方法物理意义明确,为机床热误差机理分析奠定基础,在工程上具有实用价值。(4)提出了数控磨齿机床砂轮主轴数据驱动热误差建模方法。以模型控制理论为基础的传统建模方法很难避免由于工况变化导致的“鲁棒性差”和“未建模动态”等问题。基于数据驱动理论,定义热误差一般非线性系统,通过热误差离线数据确定温度和热误差的变化区间,据此定义紧格式动态线性化模型,得到数据驱动的无模型自适应控制律公式,使用加工中产生的实时数据在线修改模型,追踪热变形动态。在磨齿机床砂轮主轴的试验证明了数据驱动模型的高鲁棒性和对“未建模动态”的快速适应性。提出的方法初探了大数据在热误差建模中的应用。