摘要∶针对数控机床精度变化过程与零件切削加工过程之间具有关联性特点，提出面向零件切削性评价的数控机床精度特性重要度耦合识别方法。将数控机床精度变化过程与切削加工过程看作一个耦合系统，构建耦合系统隐马尔可夫链（Hidden Markov model，HMM）模型。对零件切削特性参数实测数据进行改进支持矢量机学习（Support vector maching，SVM）与回归拟合，利用各切削特性实测值与拟合值的相对误差，划分各切削特性状态，构造耦合系统状态转移矩阵。以耦合系统最佳切削特性状态为目标，形成零件切削性评价模型，利用改进量子遗传算法（Quantum genetic algorithm，QGA）），实现隐马尔可夫模型的参数估计，确定各切削特性重要度。给出零件各切削特性与数控机床各精度特性关联模糊判断矩阵，借助质量功能展开（Quality function deployment，QFD），识别出数控机床精度特性相对重要度。最后以实例验证方法的可行性和有效性。