多阶段任务系统和容错系统广泛应用于军用和民用系统的关键部分，相关的可靠性分析技术研究已成为可靠性工程的重要组成部分。本文在分别评述故障树分析方法、多阶段任务系统和不完全覆盖的基础上，由简单到复杂，逐步深入研究相关的系统可靠性分析方法。 首先，针对高可靠的软硬件复合计算机系统的可靠性特征，提出故障树模块化分解模型，采用动态和静态相结合的方法分析系统可靠性。这种模块化的思想有助于简化模型的复杂度，简化可靠性分析的过程，在后续的研究中将体现出来。 其次，评述两种不同的多阶段系统可靠性分析方法：多阶段系统的双值决策图组合式方法和马尔可夫链方法。通过研究部件跨阶段依赖性的特征和混合式方法的特点，针对部件失效服从指数分布和系统失效满足一定条件，提出相应的简便算法。这种算法综合了多种成熟的可靠性分析方法，通过案例分析充分说明它的低运算量和容易实施的特点。 然后，针对静态多阶段系统和故障的不完全覆盖，在GPMS-CPR算法的基础上，进一步定义相关基本概念并提出完善的IGPMS-CPR算法。基于IGPMS-CPR算法和Fussell-Vesely部件重要度方法，针对静态的PMS和IPc，提出一种简单有效的重要度方法。 接着，基于模块化不完全覆盖模型(MIPCM)，提出向上的模块化不完全覆盖模型(UMIPCM)，更加清楚地阐明了层次与依赖性的对应关系。多层次系统(HS)的层次特征有助于故障覆盖，而这种依赖性大大增加了分析方法的复杂度。利用UMIPCM，借鉴SEA算法的思想，提出针对HS和MIPCM的自上而下的分离算法，这是一种高效的和集成的算法，通过案例说明了该分离算法的应用价值。 紧接着，考虑不完全覆盖，提出针对分解后的静态子系统采用IGPMS-CPR算法，针对动态子系统采用覆盖模型结合马尔可夫链的一体化方法，并将这两种方法综合在一起。另外，重点研究静态子系统连接动态子系统的特殊对应关系并提出相应的简便算法。 最后，着重分析了决策图家簇中的三值决策图(TDD)和多状态的二值决策图(MDD)，基于简单有效的算法SEA和多阶段系统的二值决策图PMS-BDD，提出更加有效的GPMS-BDD模块级分离算法。该算法需要增加新的阶段代数和新的BDD