随着对高速高精度加工要求的提高,五轴联动机床在现代制造业中的应用越来越广泛。五轴机床的优点包括更高的材料去除率,更好的表面质量,以及更短的加工时间。然而,由于同步轴数量的增加和运动控制的复杂性,五轴机床的精度保持更加困难。评估机床加工产品品质的一个关键指标是轮廓精度,为了更有效地处理五轴大批量加工中出现的轮廓精度问题,本文将提出一套理论完善的五轴轮廓误差控制方案。针对五轴批量化加工场景,本文提出了一套基于空间迭代学习控制理论的五轴轮廓误差控制方案,使五轴加工过程中所产生的轮廓误差有效降低,达到提高加工精度的目的。主要研究内容如下:对BC型五轴数控机床的运动学模型进行推导并在此基础上介绍了两种简便的五轴刀具路径生成方法。根据针对迭代学习控制的特性,在现有五轴轮廓误差定义的基础上进行改进并提出了一种五轴轮廓误差估计方法,实现了对五轴轮廓误差的准确估计。大批量加工场景下,由于加工过程具有重复性这一特征,提出了一种基于空间迭代学习的五轴轮廓误差控制方法。通过将五轴数控机床的运动学和动力学模型进行结合,并利用李雅普诺夫函数对算法的有界性和收敛性进行了证明,在理论上验证了该算法的稳定性和可靠性。该算法通过修改几何路径G代码的方式对五轴轮廓误差进行补偿,与现有的五轴控制方法相比,该方法不涉及对控制器的设计或对系统底层的修改,对大部分商用数控系统均具有更好的适用性。本文采用BC型双转台五轴数控机床验证了所提出算法的有效性;并与传统的跟踪误差控制进行了对比实验,结果表明本文的控制算法在复杂轨迹上的控制效果更加优异;同时更进一步对算法在加工效率和误差控制效果进行了验证,结果表明算法能够实现精度和效率的同时提升。最后,设计了一套与本文控制方案相适配的软件,便于后续推广应用。