在控制图的应用中,多数统计过程控制方法都是基于数据的精确测量,然而在实际生产过程中,数据的精确测量是很少见的,总是存在着误差.测量误差的存在会导致过程波动的增加,从而影响控制图的使用效率.但目前多数统计过程控制领域的研究都忽略了测量误差的影响,有关测量误差的理论研究仍需进一步深入.已有文献大多数是考察测量误差对均值控制图的影响,且多数只给出一种误差模型.因此本文主要研究测量误差对方差控制图的影响分析.本文设计了四类带有测量误差的方差控制图.理论推导与随机模拟相结合,分析测量误差对四类控制图检测性能的影响.在模拟时考察两种假设下控制图的性能表现,一种假设情况是在控制图使用之前已知测量误差存在,此时控制限需要根据模型参数变化做相应调整.另一种假设情况是在控制图使用之前不确定测量误差是否存在,此时控制限固定为无误差时的值.用平均运行长度(Average Run Length,简记为ARL)反映控制图检测性能的好坏,通过比较模拟结果进一步分析测量误差对四类方差控制图的性能影响,找到使得误差影响较小的参数取值,为实际应用提供理论依据.为了尽可能降低测量误差对控制图的影响,我们还采用多次测量的方法对设计的四类控制图进行修正,模拟结果表明,多次测量的方法可以有效降低测量误差的影响.本文的创新主要体现在以下方面:基于两种误差模型,采用似然比检验的方法,设计了带有测量误差的方差控制图.视角新颖,考察了不同假设下所设计的控制图性能表现,更全面、系统地分析了测量误差对控制图的影响.