控制图被看作是统计过程控制中最有效的工具之一,用于监控过程参数是否偏移和判断生产过程是否处于受控状态。检测过程标准差与检测过程均值一样重要。过程标准差的增加会导致产品质量水平的降低,过程标准差的降低意味未来产品质量水平的提高。当前最普遍使用的检测过程标准差的控制图是休哈特图和标准差控制图(休哈特S图)。众所周知,传统的休哈特R图在实际中估计总体标准差效率很低,需要用S图代替R图。但是传统S图也存在缺陷,如只对大偏移敏感,对小的和中等的偏移不敏感,另外它们在样本容量很小时,检测效率很低。因此本文研究休哈特S图的几种改进方法,这在监控过程标准差变化方面有着重要的实际意义。首先,论文设计了等尾概率的可变抽样区间的S图。根据马尔科夫链方法,构建了此控制图的状态转移概率矩阵,进一步求得控制图的平均报警时间(ATS),把新控制图的ATS与原有固定抽样区间控制图的ATS进行对比,证明了新控制图监测过程标准差的效率有所提高。但根据图形发现等尾概率可变抽样区间S图的ATS曲线是有偏的,这会导致过程失控时的ATS值比过程受控时ATS值更大,于是利用ATS无偏概念修正控制图上下限,建立ATS无偏可变抽样区间S图,提高了监测效率。其次,论文根据可变抽样区间思想和可变样本容量思想,设计了抽样区间和样本容量均可变的单边S图。运用马尔科夫链方法,划分控制图的状态空间,构建了此控制图的状态转移概率矩阵,求得控制图的ATS,把新控制图的ATS与可变抽样区间S图的ATS对比,证明了新控制图监测过程标准差的效率大幅度提高。最后,论文根据双边的区域控制图,对累积得分S图进行了改进,设计了加入负得分的单边累积得分S图,运用马尔科夫链方法研究它的平均链长(ARL)表现。将新控制图与原有的累积得分S图进行对比,发现本文参数设置有明显优越性;但将新控制图与目前普遍使用的累积和控制图比较,发现其表现不具有明显优越性。然后寻求改进方法,加入初始响应特性,与同样加入初始响应特性的CUSUM图相比,证明其监测效率与CUSUM控制图监测效率相近。最后研究了不同的初始响应值对单边累积得分S图ARL的影响。