a. 精度指标的不高，制约了相关技术的研究与发展。就目前此类装置的技术水平而言，由于受原理和方法的限制，镗刀的微量进给精度只能达到微米级，且微量变形的驱动机构不可避免地存在间隙以及弹性变形，不能实现交替正负方向(甚至于连续单向)的微米级微量进给，使得此类装置仅适用于间断进给。如镗削形状误差的补偿及异形孔的加工，因为考虑到加工要求(尤其是表面质量)，有些微量进给的性能指标至少要高出一个数量级。
b. 可靠性不高，妨碍了在工程实际中的广泛应用。目前此类装置在我国工程实际中的应用主要在尺寸误差的补偿方面，且基本上都是引进的技术，故障率高是一个普遍现象。究其原因，主要是机械传动的磨损及工作现场的污染等。因此，在原理和方法上创新，以提高镗削刀具微量进给装置的技术性能就显得尤为重要。
2) 误差预测模型 关于误差预测模型问题，早在上世纪70年代末期，西安交通大学阳含和教授利用Wiener滤波对尺寸误差预测问题作了深入的探讨。上世纪80年代初期，华中理工大学李培根教授在镗孔的尺寸误差预测中首先引入了Kalman滤波。该方法的一个显著特点为：误差预测仅需要前一步的测量信息，大大地减小了在线计算的工作量。实验结果表明，镗孔尺寸精度得到了显著的改善，不仅几乎全部的系统误差得到补偿，而且50%的随机误差也得到了补偿。至上世纪80年代，国际上对这一问题的研究达到高潮，其中，美国的S.M.WU 教授所做的工作引起了广泛的注意，他在机械切削加工中首先引入DDS(Dynamic Data System，又称Time Series——时间序列) 方法来建立误差预测模型，对轴类零件实施DDS法控制的实验结果表明：圆度误差下降50% ，直线度误差下降80%，圆柱度误差下降60%。之后，美国的J.Ni教授继承了他的工作，在误差预测模型中引入了自适应控制(Adaptive Control)方法。
a. 微量补偿装置(包括动力头)的开发。其主要内容是弹性变形体的微变形原理、主运动(切削运动)及微量进给运动(补偿运动)的传递与合成。在满足微量补偿装置性能指标(分辨率、重复定位精度、线性、补偿范围)的前提下，应兼顾到装置本身的可制造性、可装配性和可维护性等。
b. 测量装置的二次开发。在现有成熟测量技术的基础上，开发在线自动测量装置，结合相应的现场工艺等措施，排除现场工况等环境的干扰，在满足在线自动测量精度、测量范围等性能指标的前提下，提高在线自动测量的可靠性。
c. 控制系统的研究与开发。控制系统包括在线自动测量信号的采集、转换与处理，尺寸误差预测模型(控制策略)的建立，及其它整套系统动作的协调与控制等。
d. 静态及动态试验研究等。在理论分析的基础上，验证和确定微量补偿装置的静态性能指标(分辨率、重复定位精度、线性、补偿范围)，在模拟现场工况条件下，进行自动预测补偿控制的动态切削试验等。
2) 关键技术
a. 微量补偿装置方案的确定。在微量补偿装置中，分辨率往往要求达到亚微米级，考虑到自动加工中的让刀动作，其重复定位精度一般要求达到微米级，这些都对补偿运动的传递、主运动的运动精度及其两者的合成提出了非常高的要求，加之在加工过程中的辅助工艺措施，都需要集成到微量补偿装置之中，从而导致微量补偿装置非常复杂，影响到装置的可制造性、可装配性、可维护性和经济性，以致成为本项目研究开发的技术关键及难点之一。
b. 在线测量的可靠性问题。误差测量信号是误差预测模型的信息源，其精度对误差预测的精度有着直接的影响，其在线自动测量的可靠性是实际工程应用中的主要障碍。
c. 动态切削条件下性能指标的验证。在目前的研究中，由于受技术条件的限制，微量补偿装置的性能指标(如分辨率)主要是在静态条件下获得的，而更具说服力的是在动态切削条件下的验证。但切削过程的复杂性，使得这一试验具有很大的难度。
d. 控制策略的确定等。控制策略的核心问题是误差预测模型的建立，其模型的适应性及其精度对整套系统的性能有着决定性的影响，模型的精度指标必须与微量补偿装置的性能指标相适应，且采用合适的控制方案，才能充分发挥系统的整体性能。目前在工程实际中因简单、实用、可靠而普遍采用基于/"原则的控制方案，没有充分利用微量补偿装置的性能，而建立在基于统计原理的各种最优预测理论基础之上的误差预测模型又缺乏良好的自适应性，其模型的精度还需要在工程实践中进行广泛的验证。
