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作为先进制造技术的基础，数控技术的飞速发展，给数控系统的任务调度带来了新的挑战。数控系统中的各项加工控制任务具有不同的实时性要求并呈现不同的到达规律，这些任务根据实时性要求可分为实时性任务与非实时性任务，根据到达规律可分为周期性任务与非周期性任务。为了保证系统的加工质量与精度，数控系统不仅需要对其混合任务进行合理调度，在保证实时性任务的截止时限要求的前提下，尽可能缩短非实时性任务的响应时间。还需要在系统出错时提供一定的容错机制，以保证系统的正常运行。此外，数控系统的开放式发展趋势也对其任务调度提出了新的要求。本论文在分析数控系统的实际任务调度需求的基础上，总结了现有调度理论的特点，提出了适用于数控系统的混合任务容错实时调度方法，并通过仿真实验验证了方法的可行性及有效性。论文的主要研究内容包含以下几个方面: 第一，基于回卷恢复模型，提出了优先级可降低的容错实时调度算法，通过挪用高优先级任务执行过程中的空闲处理器时间来满足低优先级任务的截止时限要求，以提升系统的容错能力。在此基础上，为了进一步提高系统处理器时间的利用率，增强系统容错能力，提出了采用优先级混合配置策略的容错实时调度算法。为了分析系统在这两种算法调度下的可调度性，分别推导了这两种调度算法下任务最坏响应时间的计算公式。同时，为了以较低的搜索开销查找到可以最大程度提升系统容错能力的优先级配置，结合基于任务最坏响应时间的可调度性分析方法，分别针对这两种调度算法提出了相应的最优容错优先级配置搜索算法。通过理论分析及仿真实验证明，所提容错实时调度算法能够有效地提升系统的容错能力。 第二，基于主副版本模型，提出了一种基于预分配的容错实时调度算法，通过限制预分配过程中高优先级任务的抢占条件来避免预留时间的动态调整，进而降低系统的容错调度开销。在此基础上，为了减少处理器时间的浪费，提高主版本的完成率，以提供更高精度的系统计算结果，提出了基于主版本可执行性预测的容错实时调度算法，在任务调度过程中，采用基于最坏响应时间的预测方法，对任务主版本的可执行性进行精确预测。通过算法的调度性能分析以及仿真实验证明，与现有的同类调度算法相比，基于预分配的容错实时调度算法能够有效降低系统的容错调度开销，而基于主版本可执行性预测的容错实时调度算法能够在不增加系统调度开销的基础上提供更优的主版本调度性能。 第三，针对数控系统中多类型任务的混合调度需求，提出了一种基于预分配的混合任务调度算法。通过为实时周期任务预留处理器时间，并在任务执行过程中动态调整实时周期任务的预留处理器时间，为非周期任务提供尽可能多的处理器时间，从而在不影响实时周期任务实时性的前提下，尽可能缩短非周期任务的响应时间。通过算法的调度性能分析以及仿真实验证明，所提混合任务调度算法能够在不影响实时任务实时性的基础上，以较低的计算复杂度提供最短的非周期任务响应时间。 第四，针对数控系统的开放式发展需求，提出了一种采用层次化结构的开放式实时调度框架，它为每个应用的任务负载分配一个局部调度器进行资源分配，并在系统层采用全局调度器对所有局部调度器进行统一调度。此框架可以集成多种调度策略，并允许应用独立开发与验证，具有较好的开放性与可扩展性。最后分别从应用层和系统层对系统的可调度性进行了分析，给出了相关定理。