随着科技的快速发展,人们对于生活品质的追求不断提高,企业的产品如果不能保证质量,就无法立足于竞争激烈的全球化市场中。统计过程控制（Statistical Process Control,SPC）作为质量控制中常用并且有效的工具,能够控制生产过程中的不合格品率或产品中的缺陷数量,降低生产成本,最终提高企业的经济效益。控制图作为统计过程控制的重要工具之一,是一种对生产制造过程中的产品进行统计分析以及实时控制的图形工具,得到了质量控制领域学者的广泛研究。现代制造过程中,某些产品的不合格率非常低,通常将这类过程称为高质量过程。由于高质量过程中相邻不合格产品之间的时间间隔服从指数分布,可以通过指数控制图实现对高质量过程状态的监控。因此,本文提出一种改进型指数加权移动平均（Improved Exponentially Weighted Moving Average,IEWMA）指数控制图,并采用蒙特卡洛仿真获得控制图的平均运行链长（Average Run Length,ARL）,仿真结果表明该控制图的性能优于传统单边EWMA指数控制图,尤其针对过程中产生较小偏移的情形具有较好的检测性能。此外,针对传统EWMA控制图只对特定偏移拥有较好的监控效果的缺陷,提出一种自适应指数加权移动平均（Adaptive Exponentially Weighted Moving Average,AEWMA）指数控制图,并给出了平均运行链长的推导过程及最优参数设计方法,采用马尔科夫链获得控制图的平均运行链长,仿真结果表明此控制图的平均运行链长（Average Run Length,ARL）与Shewhart控制图、指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average,EWMA）控制图相比具有优越性,尤其对整个区间内的偏移具有较好的检测性能。