管制图最初由Shewhart 在1931年提出以用于监测和管制某生产过程。它是统计过程管制的一种重要方法。用于生产过程的管制图通常是单变量的及参数型的。而在现实世界里，人们更经常需要管制的是多维的产品质量特征，而非一维的质量特征。同时，对生产过程的正态性假设，特别是多维正态性假设并不总是成立。当非正态性存在时，参数型管制图的效果会受到显著的影响。因此非参数型的多变量管制图是必要的。 虽然某些基于单纯形数据深度的非参数型的多变量管制图已经由Liu于1995年提出，该数据深度适用的范围是对称的分布且涉及到的计算量相当。本文提出了可适用于某些非对称分布的分位数据深度。基于该数据深度，我们得到了一些特定的统计量；基于这些统计量，我们得到了Shewhart管制图, 累积和管制图及指数加权移动平均管制图, 管制图及管制图。 本文证明了分位数据深度的相合性，提出了一种非对称分布—倾斜均匀正态分布，并在标的分布分别为二维正态分布，自由度为三的二维分布及二维倾斜均匀正态分布时比较了基于分位数据深度的管制图和其他管制图的管制效果。模拟的结果表明了基于分位数据深度的管制图的稳健性和有效性。