实时控制系统已经越来越多地应用于各个领域,包括飞机、太空探测器、火箭控制、潜艇控制、雷达、制导导航、多媒体等,且在整个系统中实时控制往往担负着关键控制系统的角色。实时系统调度是对任务执行过程中占用CPU时间及其它资源进行分配,因此调度算法的优劣对实时控制系统性能的影响颇大。针对普遍应用的动态最优调度算法EDF(Earliest Deadline First)进行研究。EDF算法以其理论上系统利用率可达100%的性能优点在实时控制系统中有着广泛的应用。算法的缺点是当系统发生过载时,算法的调度性能会退化很快,甚至会引发多米诺效应。应用TrueTime仿真工具箱建立实时控制系统的模型,并针对EDF算法在重载或过载时无法保障系统的稳定性,造成系统崩溃这一缺点,采用模糊动态截止期对EDF算法进行改进,设计了模糊价值时间优先(FEVF)的调度算法。仿真结果表明,模糊价值时间优先调度算法改善了系统在重负载下的性能,增强了系统的负载承受能力,实现了系统的优雅降级,在截止期保证率和加权性能损失两方面,FEVF算法均优于EDF算法。针对经典双参数加权调度算法的不足,综合考虑任务动态参数价值度和静态参数重要性的两个特征参数的优先级表设计方法,设计了两种价值度/重要性优先级表。实验仿真结果表明,在截止期保证率和加权性能损失两方面,优先级表的调度算法均优于经典双参数调度算法,实现了系统的优雅降级,并且更有效地提高了整个系统的稳定性。