网络控制系统是控制科学、计算机及网络技术的综合应用。网络资源的竞争及网络时延赋予传统的控制理论和方法新的含义和研究内容,对网络控制系统调度的研究是其中重要内容之一。在前人对控制网络性能及协议层调度研究成果的基础上,本文分析了网络控制系统在应用层上的调度算法,并在搭建的虚拟平台上对多任务的网络控制系统调度进行了仿真。本文主要进行了以下几个方面的研究:首先,介绍现阶段网络控制系统研究热点及存在的问题,然后介绍一些底层控制网络和网络技术,为系统模型的建立奠定基础。接着介绍两种典型的调度算法:RM(单调速率)调度算法和EDF(最早截止期优先)调度算法,并搭建网络控制系统平台进行仿真,然后简述它们的区别。其次,经典的调度算法都是假设任务属性是精确知道的,但是实际情况并非如此。文中在经典EDF调度算法的基础上根据任务的不确定属性,提出静态的扩展EDF模糊调度算法。该算法根据各个任务执行时间和周期的分布函数,利用模糊理论,得到可调度变量的分布函数。并根据可调度变量的可能性条件和必要性条件,求出满足系统调度性能的可调度变量值。由该值确定各个任务合适的执行时间和截止期值。用得到的精确值确定任务的优先级,从而决定数据的发送顺序。该算法克服了经典调度算法中不能确定模糊时间优先级的缺点,且算法简单又保留了EDF算法资源占用率高的优点。此外,本文建立了多任务的网络控制系统仿真模型,并将RM和EDF调度算法及其改进的EDF算法应用于模型中。经过仿真表明,在任务属性不确定的情况下,改进的EDF模糊调度算法可以很好的改善系统的调度性能和动态性能.