统计过程控制是应用统计分析技术对生产过程进行监控，通过运用控制图来进行生产过程的分析与评价。休哈特控制图主要是利用样本的均值、极差和标准差推断总体的均值和方差，控制图由于总体分布的不均匀性以及抽样误差的存在，控制图平均链长与总体方差的变化并不完全一样。极差 R图在实践中使用小样本监控过程方差变化时监测整体方差的效率降低，需要用标准差S图代替R图。但是标准差S控制图也存在缺陷，控制图中心线不是实际过程标准差的无偏估计。当样本容量较小时，基于3σ控制限的标准差S图的平均链长曲线呈偏态分布。论文从以下几个方面研究了控制图的性能。　　首先，利用等尾概率的概念设计极差R控制图和标准差S控制图。使用顺序统计量分布函数构建控制图统计量，通过数值积分求解控制图参数，修正两种控制图平均链长曲线的偏斜情况，利用第 II类错误比较两种控制图在方差偏移状态下的监控性能。　　其次，利用平均链长无偏的概念设计极差R控制图和标准差S控制图。使用顺序统计量分布函数求解控制图参数，建立平均链长无偏控制图，在第I类错误相同情况下，通过平均链长比较了等尾概率控制图和平均链长无偏控制图性能。　　最后，常规控制图R图和S图对小量级的方差变化不敏感。引入S2控制图，设计平均链长无偏的S2控制图。在实际生产中恒定不变的控制图参数降低了控制图灵活性，增加了生产的检验成本，因此将变样本容量的思想引入 S2图，增强控制图性能。利用马尔可夫链方法计算控制图的平均链长，比较了平均链长无偏的变样本容量S2控制图和等尾概率控制限的变样本容量S2控制图，可以得出无偏控制图在监控方差变化中表现优秀。