Profile数据监控是统计过程控制(Statistical Process Control,即：SPC)中的一类重要方法.它含有两个产品质量特征量.区别于只含有一个产品质量特征量的一般检测方法,它的应用更为广泛.在半导体制造、金融风险和信息服务业等领域都有大量的应用背景.近些年来,关于检测的有效手段—统计过程控制图(SPC图)有诸多的研究,其中残差控制图表现效果良好,于是本文在这个基础上进一步优化统计量,使得检测过程的计算变的简单.本文针对Profile数据监控研究了标准化迭代残差统计量.构造了指数滑动加权平均(Exponentially Weighted Moving Average,即：EWMA)的标准化迭代残差控制图,并在一元Profile形式的基础上作以推广得到多元Profile形式的EWMA控制图.第一章,介绍了本文的研究背景和目前的主要研究方法.总结了每一个方法的优缺点.最后给出本文的主要安排.第二章,介绍本文主要的理论基础知识.第三章,构造EWMA标准化迭代残差统计量.证明了该统计量的分布为正态分布,提出EWMA标准化迭代残差控制图.通过马尔科夫链法计算得到其控制图的平均运行长度(Average Run Length,即:ARL).第四章,考虑多元Profile数据检测过程.构造统计量Wj,即多元EWMA标准化迭代残差统计量.并证明得到其概率分布以及利用二维马尔科夫链法得到多元Profile控制图的平均运行长度.最后对本篇论文的主要内容做了总结和展望,同时指出本文的不足和有待于讨论的Profile控制图与质量控制理论的其它结合点问题.