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统计过程控制技术广泛应用于过程监控以减少过程变异、提高产品质量。传统的统计过程控制技术要求观测数据是独立同正态分布的，然而在许多工业过程中这一假设很难得到满足，例如化工、冶金等行业，数据常常是多元自相关的。研究多元自相关过程的控制与诊断方法，对企业提高市场竞争力具有重要意义。本论文的主要研究内容包括：1.残差T2控制图平均运行链长（ARL）的计算方法。首先得出残差对均值偏移的动态响应，然后得到残差T2统计量的分布，据此可以得到每一时刻T2统计量超出控制限的概率，最后代入ARL的定义式，可以得出一个有限项的ARL计算公式。并通过该方法精确计算残差T2控制图具有相同非中心参数的不同偏移的ARL，证明了残差T2控制图不具有方向不变性。2.样本数量对残差T2控制图性能的影响。通过仿真研究了不同的样本数量对多元自相关过程残差T2控制图平均运行链长性能的影响。仿真的结果表明，对于多元自相关过程，小样本情况下残差T2控制图使用F分布控制限比使用卡方控制限其实际ARL更接近于理论值。最后根据仿真的结果得出了使用F分布控制限时残差T2控制图要获得接近于理论值的ARL所需的样本数量。3.误差项不服从多元正态分布对残差控制图性能的影响。通过仿真研究了多元自相关过程误差项为不同自由度的多元t分布时对残差T2控制图与残差MEWMA控制图的性能影响，指出残差T2控制图对正态性假设非常敏感，而具有较小平滑参数的残差MEWMA控制图对正态性假设比较稳健。最后，评估了残差MEWMA控制图选取较小的平滑参数对不同大小的过程偏移造成的性能损失。4.基于支持向量机分类的二元自相关过程监控与诊断方法研究。提出了基于支持向量机分类器的二元自相关过程监控和诊断的方法，与现有的同时具有监控和诊断功能的神经网络方法和Z控制图方法对比的结果表明，所提方法在监测小偏移以及中等偏移时监控性能优于已有的方法，并且具有更好的诊断效果。