在数控加工中，由于各种热源的作用造成机床部件产生热变形，从而严重影响工件的加工精度。除改善机床和加工条件外，在数控系统中进行补偿是解决热变形误差的有效手段，并且补偿方法更是一种非常经济的提高机床加工精度的方法，可以降低仪器和设备制造的成本，具有非常显著的经济效益。因此，热变形误差补偿已成为现代数控技术和设备制造研究领域的重点和热点。　　本课题在综合国内外热误差补偿相关领域的研究成果基础上，从数控机床热关键点辨识方法，热误差建模两个方面出发，系统地研究了数控机床热模态分析方法和人工神经网络建模方法及多元线性回归建模方法，并在VMC0850B三轴立式加工中心上对其滚珠丝杠进行了试验验证，获得了预期的效果。　　在文中首先对热误差补偿方案进行了概要设计，主要包含热关键点辨识和热误差建模；其次，对热误差建模理论进行了详细介绍，着重阐述了ANN和多元线性回归建模方法的相关内容；再次，基于热关键点辨识原理，提出了将热模态分析有限元方法与变量分组分析法相结合的思想对热关键点进行辨识，并进行了试验验证；最后，采用ANN和多元线性回归模型对数控机床滚珠丝杠的热变形误差进行了建模，为进一步的热误差补偿奠定了基础，其中详细阐述了神经网络的实际建模流程。