随着科技的进步,流数据逐渐出现在生活中的各个领域。因此实时对大量的流数据进行监控是很必要的。由于流数据具有量大,速度快,单向性,实时性等特点,这就要求在监控时既要考虑到存储问题还需考虑计算速率问题。又因为过程分布既有尺度参数漂移,又有位置和尺度参数同时漂移,还有其它漂移,所以基于这些问题,本文将提出三个控制图。首先,通过整合Klotz检验统计量到变点模型,得到监控尺度参数变化的非参数控制图。通过蒙特卡罗模拟方法得到常用的阈值h_t,且通过软件的计算模拟,进行了对比试验,结果展现此控制图监控性能较好。其次,通过整合Wilcoxon秩和检验和Klotz检验到变点模型,得到监控位置和尺度参数联合变化的控制图。通过软件的计算模拟,进行了对比试验,结果展现,我们的控制图监控性能效果较好。最后,把基于似然比的双样本非参数拟合优度检验整合到变点模型中,提出了一个用于监控任意分布变化的非参数控制图。且通过和其它非参数控制图比较,此监控任意分布变化的控制图不仅在监控位置,尺度,且在形状等方面的变化都是有效的,特别在涉及到尺度缩小的分布方面的变化是非常有优势的。上述所提出的三个非参自启动的控制图在算法上也做了一些改进。当监控流数据时,观测点被离散化。同时针对加入移动窗口的模型,提出了一种高效的计算秩的方法,并且使计算量和存储量成为常量,从而使得对流数据可以及时高效的在线监控,以便于及时发现变点,减少损失。