数控机床普遍存在精度保持性差的问题,需要开展长期的精度检测,传统的基于激光干涉仪的测量方式费时费力、价格昂贵,且只能得到机床空间低频误差项,开展高效、低成本的在机检测方法对于机床精度高效测量具有重要意义。为此,本文开展数控机床在机测量技术研究,采用加速度传感器对直线度误差进行测量,通过卡尔曼滤波消除部分测量噪声,对加速度信号两次积分得到位移,设计零相位高通滤波器去除积分趋势项误差,最终实现数控机床直线度误差高效、在机测量。首先,介绍惯性测量的基本原理及惯性测量在数控机床直线度误差测量中的应用。分析测量平台匀速移动速度大小对于测量加速度信号的影响,在高速、中速、低速三种测量速度条件下,测量垂直运动轴线方向的加速度信号,在空间误差频率不变的基础上,拓宽测量加速度信号的带宽。提出多速测量数据融合的方案,将不同测量速度下测量得到的数据融合,提高测量精度与鲁棒性。其次,针对测量得到的初始加速度信号中存在零漂、环境噪声等影响因素的问题,研究基于卡尔曼滤波的数据预处理算法。采用时间序列分析方法,建立测量噪声数据的AR模型,进而得到卡尔曼滤波器中的系统状态方程与观测方程。将含噪声的加速度信号通过卡尔曼滤波器,实现测量的加速度信号降噪,提高数据的稳定性和准确度。然后,推导加速度积分过程,对加速度积分中产生误差趋势项误差的问题进行研究。对现有的趋势项误差方法,包括多项式拟合,高通滤波,频域低频截止等算法,进行推导,发现其中的不足。提出基于端点延拓的零相位高通滤波算法,保证滤波前后相位的稳定,抑制滤波中“端点效应”的发生。将提出的算法用数值与参考算法进行对比,结果表明提出来的趋势项消除算法具有一定的先进性。最后,进行实验验证。搭建用于实验测量的软、硬件平台,分别在人为模拟误差、传感器安装角度偏置、机床误差实测等情况下,对本文的数据测量、处理方案进行实验验证。结果分别于误差预设值、激光干涉仪测量值等参考值进行对比,对比显示,采用本文提出的测量方案测量精度良好,可以满足数控机床直线度在机测量的要求,为机床精度的维护提供有效的依据。