在现在的统计过程控制中,控制图是监测过程最常使用的方法。许多参数控制图通常假设分布为正态分布,而在实际应用中,这种条件不能经常满足,需要在分布未知情况下监测数据流是否发生漂移。此外,很多控制图还要求每条数据流之间独立,这种情况在实际应用中也是不能完全满足的。为了改进控制图中存在的上述所说的两点假设条件,本篇文章提出了一个多元非参数的SPC方法在线监测数据流。这个方法将Randles（2000）^[19]提出的一种有效的多元符号统计量与Mei（2010）^[13]提出的基于每条数据流的局部CUSUM和的方法结合起来,构造统计量T_new,它将正态分布假设扩展到分布自由,从而对于非正态分布的样本,也能够做到有效监测。T_new要求数据流之间是独立的,为了消除这个假设,我们将具有相关性的数据流合并成一个高维数据流,获得T_nd。本文所构造的统计量具有仿射不变性,且只使用了样本点到原点的方向,而没有使用距离,同时在椭圆方向族分布下都具有严格的分布自由性质,这也就是说,只要使用多元正态分布去获得实际的受控平均运行长度IC ARL即可,其他分布下的控制界限和多元正态分布下的控制界限相同。通过模拟结果可知,本文所提出的两个控制图都可以有效监测过程漂移,特别是对于小漂移或者适度大的漂移,都具有较好的敏感性,并且即便是偏态分布,它也能够快速有效的发出报警。