数控机床是现代化工业生产中重要的生产设备,是实现高效率、高精度加工的关键。数控机床水平和性能的好坏直接影响一个国家的工业制造水平。目前,数控技术正朝着高速、高精度方向发展,这不仅对数控机床有较高的性能以及功能要求,也期望数控机床在整个使用期限内都能保持良好的工作性能以及工作状态。提高数控机床性能的关键之一是提高机床数控系统的性能。而伺服系统是数控系统的重要组成部分,因此也是影响数控机床性能指标的重要环节。鉴于目前半闭环伺服系统在我国广泛应用的现状,本文研究半闭环伺服系统在使用过程中的性能劣化过程,并针对位置精度降低、位置误差增大以及动态响应特性下降的现象,研究提高半闭环伺服系统性能的方法和措施。首先,对半闭环进给伺服系统进行动力学分析并建立其仿真模型,分析数控机床位置误差产生原因以及伺服系统在其寿命周期内的劣化失效过程,阐明对伺服系统进行误差补偿的重要意义。接着,分析半闭环伺服系统位置误差的小样本特性,引入统计学习理论中的支持向量机方法(SVM),建立位置误差劣化模型,实现对位置误差的预测。同时,针对SVM的参数选择特点,对SVM的参数优化过程进行改进,提高SVM的预测精度。然后,以位置误差反馈补偿为第一次位置误差补偿,以模糊PID位置误差补偿为第二次位置误差补偿,建立半闭环伺服系统双层位置误差补偿结构。位置误差反馈补偿将位置误差劣化模型预测得到的位置误差反馈至伺服系统输入端,进行位置误差补偿,提高位置精度。为提高伺服系统的动态响应特性,在位置误差反馈补偿的基础上引入模糊PID控制,构成模糊PID位置误差补偿方法。同时,针对模糊PID位置误差补偿对位置精度的影响,对模糊PID控制的控制规则进行改进,使伺服系统同时具有较高的位置精度以及较优的动态响应特性。最后,对进给伺服系统的主轴进行双层位置误差补偿仿真,对补偿效果进行验证,并介绍自主设计并开发的基于SVM的劣化预测软件。