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随着汽车工业的发展以及人们需求的不断提高，人们对车身质量的要求越来越高。其中车身焊接装配质量是影响车身质量的重要因素。本文选题源自国家自然科学基金(71271078)，针对白车身焊接装配质量测量点多、检测工作量大、质量变异微小且缓慢等特点，本文深入研究了基于多元指数加权移动平均控制图（Multivariate Exponentially Weighted Moving-Average，MEWMA）的车身焊接装配尺寸偏差监测技术，提出了一种更适用于实际生产过程的改进的MEWMA控制图。论文主要研究工作和创新性研究成果如下：（1）结合多元指数加权移动平均控制图分析了三种非常规控制图的性能评价指标-平均运行链长的计算方法。通过对Hotelling’s T2控制图、MEWMA控制图和多元累计和控制图（Multivariate Cumulative Sum, MCUSUM）的性能进行分析，结果表明MCUSUM控制图和MEWMA控制图对过程小偏移较敏感。（2）针对MEWMA控制图偏移系数δ、控制上限H和权重参数r的相关性，建立了它们的关系模型，得出了δ与最优r的计算表达式。基于车身焊装质量数据，将采用最优r值的MEWMA控制图分别与采用其它其他r值的MEWMA控制图和Hotelling’s T2控制图对比，结果表明此参数优化方法求解的r值提高了MEWMA控制图的统计性能。（3）针对MEWMA控制图平滑系数矩阵的选择约束较强，且比较特殊，论文放宽了平滑系数矩阵的约束，提出改进的MEWMA控制图(GEWMA控制图)，并与常规MEWMA控制图和另一种改进的MEWMA控制图(FEWMA控制图)进行了性能对比分析，结果表明：GEWMA控制图在监测小偏移过程比MEWMA控制图和FEWMA控制图更为灵敏。（4）针对GEWMA控制图平滑系数矩阵选择的复杂性和无规律性，设计了基于粒子群优化算法的GEWMA控制图参数求解流程。将参数优化后的GEWMA控制图与FEWMA和MEWMA控制图进行性能对比，结果表明GEWMA控制图对小偏移具有更好的监测能力。仿真模拟实验和实例分析结果表明，运用GEWMA控制图更符合实际生产，能更快地发现生产过程异常。在样本参数是估计且与实际参数存在小偏差的情况下，分析了GEWMA控制图对小误差的灵敏性，结果显示：GEWMA控制图对小误差具有较好的稳定性。