1. 检查你的Airflow日志文件。在Airflow中，日志信息通常非常详细，可以帮助你找到问题所在。特别是检查scheduler的日志。
2. 检查你的Airflow配置文件。确保scheduler相关的配置项正确设置。你可以使用命令airflow config --list检查并修改配置文件。
3. 根据需要增加你的scheduler运行时间。可以使用Airflow的restart命令手动重新启动scheduler。
4. 检查你的Airflow环境是否有过多的任务或DAGs（Directed Acyclic Graphs，任务依赖图）。过多的任务或DAGs可能导致scheduler停止。你可以使用命令airflow list_dags查看你的DAGs列表，并使用airflow pause [DAG_ID]命令暂停DAG调度。
5. 检查你的Airflow版本是否过时。你可以升级Airflow以获得更稳定的调度器。
6. 在scheduler上启用调试模式，以便更好地了解问题所在。具体可以参考Airflow官方文档中的相关内容。例如：

# 添加调试开关选项
parser.add_argument(
    '-d', '--debug',
    help='Debug mode',
    action='store_true')

# 在scheduler中启用调试模式
if args.debug:
    print('Starting debug...')
    logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)