控制图判异准则有两类

控制图判异准则是在过程控制中常用的方法，它可以判断一个过程是否达到了预期的质量水平。根据不同的目的和使用条件，控制图判异准则被分为两类：一类是基于过程正常情况的判断准则，另一类是基于过程异常情况的判断准则。

一、基于过程正常情况的判断准则

基于过程正常情况的判断准则又分为参数型和非参数型两种类型。

1. 参数型控制图

参数型控制图是通过统计过程的参数如均值、方差等来判断过程是否正常。常见的参数型控制图包括x̄-R控制图、x̄-s控制图、EWMA控制图等等。参数型控制图的优点是能够提供更详细的过程信息，不足之处是对数据的分布有一定的要求，而且对突变和趋势不敏感。

2. 非参数型控制图

非参数型控制图则基于数据的排序或统计量如中位数、极差等来判断过程是否正常。常见的控制图包括X控制图、S控制图、M控制图等等。非参数型控制图的优点是对数据分布无要求，对突变和趋势也比较敏感，不足之处是提供的信息相对较少。

二、基于过程异常情况的判断准则

基于过程异常情况的判断准则在正常情况下判断过程是否正常，而当异常情况发生时则根据具体情况进行处理。常见的基于过程异常情况的判断准则包括CUSUM控制图、EWMA控制图等等。CUSUM控制图主要应用于连续型数据的质量控制，它通过对一系列数据的差异进行积累，然后确定控制界限，从而对数据是否超出预定的范围进行判断。EWMA控制图常用于指数平均法中，它通过根据历史数据在新数据中的重要性自适应调整加权系数，从而实现对过程异常情况的快速判断。

综上所述，控制图判异准则有两类：一类是基于过程正常情况的判断准则，一类是基于过程异常情况的判断准则。这两种判断准则各有优缺点，应根据具体情况选择合适的方法进行应用。