控制图在经济、服务业、制造业等领域发挥着重要的作用,它可以监控过程参数是否发生偏移,从而判断生产过程是否处于受控状态。多变量控制图被广泛用于检测具有多个质量特征的过程的可分配原因。被监控的多个变量中,经常存在的某些变量容易测量和/或测量成本低,而其余的变量难以测量和/或测量成本高。而且,对均值向量和协方差矩阵进行联合监控的方案也越来越受重视。基于此,本文探讨两种联合监控过程均值向量和协方差矩阵的可变维度控制图的统计性能。本文首先介绍了一种监控过程均值向量的可变维度（Variable Dimension,简称VD）T ~2控制图,在此基础上,为了降低多变量控制图在检测多元正态分布过程中均值向量和协方差矩阵偏移时的采样成本,并提高统计性能,提出了一种新的可变维度多变量控制图,记为VD Max-type控制图。本文利用马尔科夫链模型计算平均运行长度（Average Run Length,简称ARL）,并将VD Max-type控制图与测量了所有变量的标准Max-type控制图进行了性能比较。数值结果表明,VD Max-type控制图优于标准Max-type控制图,同时降低了采样成本。其次,在VD Max-type控制图的基础上,结合指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average,简称EWMA）方法,我们提出了一种联合监控均值向量和协方差矩阵的可变维度Max-EWMA控制图,记为VD Max-EWMA控制图。本文利用马尔科夫链模型计算ARL,并将VD Max-EWMA控制图与VD Max-type控制图进行了性能比较。数值结果表明,VD Max-EWMA控制图比VD Max-type控制图性能更好,特别是在检测小偏移和中偏移方面,ARL改善显著。再次,比较了可变样本容量（Variable Sample Size,简称VSS）、可变抽样区间（Variable Sampling Interval,简称VSI）、可变样本容量和抽样区间（Variable Sample Size and Sampling Interval,简称VSSI）、可变参数（Variable Parameter,简称VP）、EWMA、VD和VD Max-EWMA这七种方案下联合监控的Max-type控制图的性能。最后通过一个例子说明了VD Max-EWMA控制图的构造和实现过程。