随着全球市场竞争的加剧,顾客对产品和服务质量的要求越来越高,质量控制得到了越来越多的重视。统计过程控制是保证产品质量的重要技术手段,然而常规控制图所要求的独立同分布的前提条件在实际中并不能总是得到满足。而由于数据采集技术的发展,自相关现象也更加普遍,因而对自相关过程控制的研究具有重要的意义本文首先研究了一元自相关过程,先介绍了自相关和一元时间序列模型的基本概念,然后研究了自相关对常规控制图的影响并用仿真的方法进行了验证。对一元自相关过程采用了残差控制图的方法,并且给出了残差休哈特型控制图的平均运行链长(ARL)。随后研究了多元自相关过程控制,先介绍了多元时间序列模型和多元统计过程控制的相关概念,然后用仿真的方法研究了不同的自相关系数矩阵对于MEWMA控制图表现的影响,并做了理论分析。最后用仿真的方法得出了残差MEWMA控制图和残差Hotelling T2控制图的平均运行链长(ARL)并做了对比分析.结果表明残差MEWMA控制图表现远好于残差Hotelling T2控制图。通过前两部分的研究可以发现,对于一元自相关过程,自相关系数为正时,残差控制图的表现较差。本文研究了对于这些自相关系数下,用支持向量机对过程进行分类,取得了较好的效果,同时也研究了多元自相关过程的分类表现。研究表明基于支持向量机的分类方法可以作为残差控制图的有益补充。