流程工业中各个自动化控制系统间相互独立，形成了各个自动化孤岛和信息孤岛，使得生产信息无法综合利用。将各类自动化控制设备进行联网，把各类实时数据采集、加工、整理后送入大型实时数据库系统中，实现整个企业中各装置的生产运行监控、操作参数优化、调度指挥、在线故障诊断等，对提高企业生产管理水平、保障装置的安全稳定运行具有重要的意义。实时数据库特点是事务具有时间限制和数据具有时间特性，它采用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，在流程工业中已获得较好的应用。本论文在已有产品和成果的基础上，针对大型实时数据库在容量、速度、安全性方面的不足，研究、开发了产品化的大型实时数据库系统，并以国家高技术研究发展计划(863)课题“石化装置定性定量复杂故障诊断技术研究”(编号：2009AA04Z133)为课题背景，在在线故障诊断研究平台及工业现场进行了应用。论文主要工作如下：　　 1、研究了实时事务调度与并发控制协议，根据流程工业中实时事务的特点，构建了自适应LSF优先级分配策略与混合粒度的并发控制算法，为提高大容量下实时数据库系统的运行速度奠定了基础；　　 2、根据生产数据的特点和存储需求，对数据压缩算法进行了研究，提出并实现了“2+1”数据压缩算法，实现了海量数据存储，建立了专门的磁盘历史数据库；　　 3、针对目前Windows系统中病毒的传播，设计并开发了一种基于Linux的数据采集接口，有效阻隔病毒从管理网络传播到实时控制网络中，保障在任何情况下，不会因为数据采集而影响到自动化控制系统的安全运行，并设计了一种可伸缩的分布式数据采集系统架构；　　 4、采用面向服务理念和面向对象方法，基于多线程和多进程混合模式，设计并开发了产品化的大型实时数据库StrongDAS，实现了分布式结构和冗余切换，在基于常规的检查点和日志实现数据恢复的基础上，设计并实现了基于“断点续传”的数据恢复技术，保障在意外情况下历史数据的完整性；　　 5、建立了基于实时数据库的在线故障诊断试验研究平台，为在线故障诊断系统移植到工业装置上奠定了基础，并设计了工业化在线故障诊断系统结构；　　 6、在大型化工生产装置中进行了应用，验证了所研究开发的大型实时数据库平台在容量、速度、安全性等方面所取得的成果。