1.多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：样本数据的分析与建模；设定产品的p维质量特性值Xt不独立，具有自相关性，并且服从平稳q阶向量自回归VAR(q)模型；

S2：平稳性检验；经检验，若不存在单位根，则序列平稳，若存在单位根，则序列不平稳；

S3：确定模型阶数；根据AIC准侧和SC准则进行模型的定阶，比较AIC统计量和SC统计量，使AIC统计量和SC统计量最小的阶数即为模型阶数；

S4：模型参数估计；采用最小二乘估计法估计模型中的参数；

S5：计算控制图的统计量{Yt}；根据上述模型得到满足独立性的白噪声序列{εt}，从而计算出控制图的统计量{Yt}；

S6：控制图的可变抽样区间设计；包括基于给定的虚发报警概率α以及所监控质量特性的维数来求得控制图的控制限、设定控制图的警戒限和样本容量、设置可变抽样区间h1和h2，且h1＞h2＞0；

S7：控制图的监控；若样本点落在安全域，则下一个抽样区间为h1，若样本点落在警戒域，则下一个抽样区间为h2，若样本点超出控制限，则控制图报警；

S8：ATS的蒙特卡洛算法；

S9：VSI残差T2控制图与FSI残差T2控制图的比较。

2.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S4中，经过模型参数估计可以得到q阶向量自回归VAR(q)模型：其中，φ0＝(φ10,φ20,φ30...φp0)'是截距项向量，Ai表示p×p维的自相关系数矩阵，εt＝(ε1t,ε2t,...,εpt)/为均值为0的白噪声序列；

对模型和参数进行有效性检验，若结果显著，说明模型以及参数是有效的；

对于平稳过程VAR(q)，Xt的均值向量μ＝(μ1，μ2,...,μp)/和自相关系数矩阵Ai都不依赖于时间t；

εt＝(ε1t,ε2t,...,εpt)/                        (2)为均值为0的白噪声序列。

3.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S5中，令Yt＝εt，对于VAR(q)的多变量自相关过程，残差T2控制图的统计量为：Tt2＝Yt/∑-1Yt,t＝1,2,3,...                  (3)假设在T0时刻，过程均值发生拨动，Xt的均值向量由μ转变成μ+∑Δ，其中∑为序列{Yt}的协方差，Δ为p维的均值向量偏移，则当t＞T0时，{Yt}改变为：

2

t＞T0时，Tt值改变为：

过程均值发偏移后的T2值服从新的卡方分布，记为

该分布于过程均值未发生偏移时T2值的卡方分布的区别在于分布参数λ。

4.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S6中，对于给定的虚发警报概率α，上控制限UCL为：其中， 是自由度为p的χ2分布的分位点。

5.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S7中控制图的受控区域被分为安全域与警戒域两部分，区间I1＝[0,UWL]为安全域，I2＝[UWL,UCL]为警戒域，选取两个抽样区间长度h1和h2，且h1＞h2＞0，若样本点落在安全域，则下一个抽样区间为h1，若样本点落在警戒域，则下一个抽样区间为h2，若样本点超出控制限，则控制图报警。

6.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S9中比较两种控制图在受控时平均报警时间ATS相同的情况下，过程失控时，这两种控制图的ATS的大小。

7.根据权利要求1所述多变量自相关过程残差T2控制图的可变抽样区间设计方法，其特征在于，所述S8中，对于给定的上控制限H和上警戒限W，运用蒙特卡洛模拟方法计算平均报警时间ATS。