信息物理系统(Cyber-Physical Systems, CPS)对计算过程和物理过程进行了深度融合,具有很强的自适应能力、自动化程度、可靠性、安全性以及可用性,已经成为学术界和工业界的研究热点。相比于传统的实时系统,信息物理系统对时间安全性和可组合性有更高的要求。同时,由于信息物理系统具有并发、异构、交互和分布式等特性,提高系统的可预测性成为了保证信息物理系统安全性和可组合性的基础条件之一。因此,本文围绕可预测性的形式化定义和实时操作系统可预测性两个问题进行研究。首先,提出信息物理系统的时序可预测性的形式化定义：本文通过对信息物理系统特性和需求的分析,提出时序可预测性的概念,即信息物理系统的输入、计算和输出行为都需要具备时间和顺序的可预测性；然后,通过分析各个行为属性不确定性的来源,提出了各个行为属性时序可预测性的形式化定义,以及相关衡量指标的计算方法。对时序可预测性的形式化定义为本文后续实时操作系统的可预测性研究奠定了基础。然后,提出支持时序可预测性的实时操作系统模型——可预测的服务体执行流模型(Predictable Servant/Executive-Flow Model, PSEFM):(1) PSEFM基于服务体(Servant)和执行流(Executive Flow)两个基本的抽象,通过交汇服务体(Rendezvous Servant, R-Servant)和同步服务体(Synchronous-Servant, S-Servant)将任务的不确定性过程和确定性过程分离,以便显式表达任务的不确定性,从而为以可预测的方式处理不确定过性程提供便利。(2)本文在逻辑执行时间(Logical Execution Time, LET)模型的基础上,提出SubLET模型以约束S-Servant的时间行为；然后,提出将LET模型与离散事件(Discrete Event, DE)模型结合的方法对PSEFM中的R-Servant进行时序约束,使得R-Servant能够在运行时支持S-Servant的时间约束；然后,提出并发事件的排序机制和基于截止时间的并发服务体排序方法,从而提高R-Servant事件处理过程的时序可预测性；最后,根据PSEFM各个抽象的时序约束,提出事件安全性检查策略,从而保证事件得到安全的处理。(3)执行流是物理计算单元的抽象,PSEFM将执行流视为拥有物理时间的独占性资源。在此基础上,本文结合同步服务体和交汇服务体的时序约束,提出多核系统中执行流的引流策略,以提高处理器资源分配的可预测性。最后,本文基于PSEFM的抽象,提出并实现支持时序可预测性的实时操作系统框架——PsefmOS。实验表明,PsefmOS中R-Servant的执行效率高于现有的用于支持LET模型的EMachine的执行效率。进一步,本文基于PSEFM设计实现一个无人机自主飞行系统测试程序PapaBench,以衡量PSEFM的有效性和具有时序可预测性的系统的优势。实验表明,与基于线程模型构建的系统相比,基于PSEFM构建的系统具有如下优势：(1)在运行时能够支持设计时的时序语义,并且表现出更高的时序可预测性；(2)在实际运行时,可以达到更高的处理器实际利用率实际最小上限；(3)在可调度的前提下,系统中任务的执行时间和任务数量增减对任务响应时间的影响更小,从而体现出更好的可组合性。