热变形误差补偿技术一般采用事后补偿，阀门专用机床采用各种检测手段对数控加工时产生的误差进行直接或间接的测量，然后根据己经建立的误差补偿模型进行误差补偿计算，将计算结果反馈给数控系统，使控制器发出相应的控制误差补偿指令以补偿相应的热误差。
热误差补偿方法要求建立一套机床热误差数学模型，用以计算机床的热变形误差，通过对机床主轴运动进行修正，使机床的加工精度得以提高。这种方法最大的特点就是用有热变形误差的数控机床，加工出高精度的产品，因此，热变形补偿方法实现了低成本、高质量的生产目标。针对数控机床热变形的误差状况，通过对理想数控指令进行修正，实现热误差的补偿目的。热误差补偿方法不受数控系统及伺服系统的类型-，实现了跨系统方式的误差补偿，同时它还具有成本低，易于开发调试和不受机床机电特性影响等特点。具体的补偿过程。
目前，国内外许多机构都对热误差的补偿做了很多研究工作，如美国密歇根大学的ChenJ. S教授等开发了包括几何误差在内的多达32个误差源的在线测量、数据处理和误差补偿系统。-的杨建国等提出了鲁棒建模方法研究机床热误差补偿，沈阳航空工业学院的于金等用人工神经网络方法辨识阀门双面机床的热关键点，天津大学的张奕群等用模糊聚类和相关分析的方法优化和辨识机床外部的温度测点。热误差补偿也有其缺点，进行数据采集的时候，由于传感器精度及-原因的干扰，使得采集的数据可能失真，这样就会对补偿结果造成影响。
机床热误差补偿方法普遍采用在线测量机床某些点的温度变化，离线计算温升一一热变形数学模型，计算机床实时的误差值，并将误差补偿值输入到机床补偿装置中，对机床进行热误差补偿。具体加工过程中的热误差是高度非线性的动态、时变过程，若想根据经验模型对其进行在线预报，则该经验模型必须具有多输入变量的非线性模型。建立机床热误差的温升一一热变形数学模型的方法主要有以下几种。
.有限元方法(Finite Element Analysis)：该方法通过对机床结构的热弹性变形和热传递分析，对机床的热误差进行估计。
.多元线性回归方法(MRA, Multiple Regression Analysis )：该方法通常应用于机床热误差的建模，建立机床关键部件热状态和机床误差状态之间的关系。
.神经网络方法(NN, Neural Network)：该方法能够成功地对机床的误差进行映射，通常应用于机床热误差的建模。
其中有限元方法主要是对硬密封闸阀专用机床热变形进行预报作用，通过对边界条件的定义，计算出机床发热的温度场，找出机床发热关键点，但其预报误差的功能较差，一般只能预报2096- 30%的动态误差，所以常用于计算机床的静态误差。
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