摘要∶为降低热误差对加工精度的影响，以减少补偿成本、简化数据采集、提高补偿精度为目标，提出采用灰色GM（0，N）模型进行数控机床热误差建模预测;以优化数据配置、改善补偿系统动态品质、提高鲁棒性为目的，建立了GM（O，N）优化模型。采用智能温度传感器和位移传感器采集了MCH63精密卧式加工中心温度数据和主轴3个方向热位移量，并根据采集数据构建热误差模型。试验结果表明∶CM（0，N）建模方法简单，数据量少，运算时间短，预测精度较高;优化模型可根据在线输入的新数据不断修正模型本身，其精度高、鲁棒性强、通用性好，适合于在线建模。