随着计算机硬件和传感器网络的发展,数据流作为一种新型的数据形态广泛的存在于各个领域。由于数据流具有不同于传统静态数据的特点,传统的数据挖掘方法不再适合于数据流挖掘,数据流挖掘成为数据挖掘领域一个新的研究课题,给研究领域和工业控制领域带来了巨大的挑战。　　 通过分析实时数据流的特点及相关技术研究,介绍了目前文献中存在的一些典型的聚类算法,分析了各自的优缺点以及适用环境。通过一个具体的例子说明了实时数据流的具体应用。针对钢铁企业生产过程中普遍存在的质量分析和监测问题,开展了基于实时数据流分析的产品质量监测的应用研究。结合实时数据库和关系数据库,设计了具有实时监控以及离线追踪的钢铁生产线实时监控系统。着重研究了实时监控和实时数据的采集及分析,并提出了基于实时数据流的产品质量监测方法,实现了企业对产品生产线的实时追踪,和产品质量的全程跟踪管理。