随着科技的快速发展，人们对产品质量的要求日趋提高，数控机床的精度问题受到了广泛关注。误差补偿技术，由于具有良好的经济性和广泛的适用性，已成为提高数控机床精度的有效途径。它是通过对机床进行实际检测，建立相应的误差模型，并人为制造出误差的相反数来补偿机床的原有误差。目前国内外对于中小型机床误差补偿技术的研究已取得一定成效，但重型机床的误差建模与补偿技术尚不完善。本文就重型立式加工中心，对其误差建模及测试技术的理论和实际应用进行研究。误差建模是误差补偿技术的重要环节。通过分析重型立式加工中心的结构特点，采用多体系统坐标变换的表示形式，获得了刀具的理论与实际运行轨迹偏差，建立了重型立式加工中心的几何误差模型。误差测试技术是保证模型精度的关键因素。分别利用提出的基于激光跟踪仪的平面位姿法和12线法对机床的几何误差进行误差辨识，并与基于激光干涉仪的直接测量法和基于工件形貌的间接测量法进行对比。通过误差辨识实验可知，对于只具有直线运动的三轴重型机床，运行至各位置的角度误差几乎为零，即验证了基于“小角度假设”条件的几何误差建模技术适用于重型机床。观察测试得到的几何误差曲线，发现机床鞍座沿横梁运行的直线度误差为主要误差。通过溯源得知该误差主要是由横梁倾斜所致。在仿真加工环境中，利用拟合得到的几何误差元素模型对误差机床的数控加工代码进行修改以实现补偿。通过仿真验证了误差补偿的有效性。针对重型立式加工中心长时间重载工作时的工作台热变形对加工精度的影响。通过有限元分析，确定了工作台主要热误差源与工作台浮升偏差间的关系。根据灰色系统的灰关联分析理论筛选出对工作台精度影响较大的热误差源，分别利用多元线性回归法和BP神经网络法建立了重型立式加工中心工作台的热误差模型。分析结果表明，基于BP神经网络的工作台热误差模型精度更高，更适合于热误差建模。最后建立了该机床的几何误差与工作台热偏移间的综合误差模型。