多阶段任务系统（Phased-Mission Systems,PMS）广泛存在于现代工程制造的各个领域,如航空航天、汽车船舶设计与制造等。多阶段任务系统要求系统中各个阶段中各个元件按照顺序完成指定的工作任务,以保证系统的顺利运行。PMS系统在不同的阶段元件的种类、数量和结构组成一般不相同,且其中的某些元件可能在多个阶段中都发挥作用,因此相较于单一阶段系统,PMS的分析和优化会更加复杂。PMS的系统可靠度分析对于复杂系统的设计和维护起着至关重要的作用,且目前已经存在多种可靠性分析方法。本文应用一种新型法的可靠度计算方法——survival signature方法对PMS可靠度进行分析。Survival signature是2012年Coolen提出的用来分析系统可靠性的数学工具,它代表了若干个元件正常工作则系统能够正常工作的概率。本文主要包括以下内容:（1）基于survival signature方法对简单的PMS进行可靠性分析。作为一种比较新型的可靠度计算方法,survivalsignature方法目前未被应用于PMS领域,因此先用这种方法对结构简单的PMS进行可靠性分析。首先考虑每阶段具有相同元件而每阶段结构不同的PMS,即所有的元件在每个阶段都发挥作用。然后对每阶段具有不同元件的PMS进行分析,在这种PMS中,元件不一定在每个阶段都工作。对简单PMS进行分析后,利用MATLAB工具进行模型可靠度求解。（2）在用survival signature方法对简单PMS进行可靠性分析的基础上,可以针对具体的机械系统进行系统建模和可靠度分析。本文针对潜艇自航模型模拟实验系统等实例进行分析,应用survival signature和PMS-BDD两种方法,确保系统可靠度的准确性,论证survival signature在PMS可靠度分析领域行之有效。并将两者分析过程和所得到的结果进行对比,探寻survivalsignature方法的优点。（3）在对简单PMS进行分析后,尝试将survival signature方法应用于更加复杂的PMS,如n/k（G）表决冗余PMS。在分析复杂系统结构后对计算方法进行一定的调整,分别针对数值算例进行分析,得到与PMS-BDD方法一致的可靠性结论。（4）基于随机分形搜索优化算法,对PMS进行可靠性优化。在分析了基于针对survival signature方法的PMS可靠性分析方法的特征之后,选择可靠性分配的优化方法,结合随机分形搜索优化算法,实现PMS的可靠性优化。并结合具体实例,体现了优化能够有效地提高系统可靠性这一优点。