重要度广泛应用于辨识系统的薄弱环节,为进行系统可靠性提升和维修策略制定提供支撑。当前重要度研究主要集中在系统的二态假设（工作/失效）和多状态系统的可靠性重要度中,忽略了维修活动的影响。因此针对多状态复杂系统充分考虑系统可靠性和维修性的影响进行可用性综合重要度分析成为亟待解决的问题。针对上述问题,本文以多状态复杂系统为研究对象开展研究,主要完成了以下研究工作:一、建立基于比例风险模型的可用性综合重要度模型。针对状态对系统的影响,以状态概率、状态转移率和修复率拓展传统可用度重要度（Availability Importance Measure,AIM）,构建可用性综合重要度（Integrated Availability Importance Measure,IAIM）和状态可用性综合重要度（State Integrated Availability Importance Measure,SIAIM）。为能够从时间和状态两个维度对系统可用性综合重要度进行分析,构建了基于比例风险模型的多状态系统可用性综合重要度分析方法。数值算例分析表明基于比例风险模型的可用性综合重要度较综合重要度（Integrated Importance Measure,IIM）和性能效用重要度（Performance Utility Importance Measure,PUIM）)能更全面地评估系统。通过对比例风险模型参数k,η,γ和修复率函数参数ω,σ的灵敏度分析,获得了各参数对组件可用性综合重要度的影响规律。二、进行了锂电池极片生产线可用性综合重要度分析。针对可用性综合重要度参数求解问题,提出了基于粒子群和线性回归的比例风险模型参数估计方法和极大似然估计的修复率参数估计方法,有效解决了受样本量影响而出现的迭代收敛速度慢、精度低的问题。进一步通过对锂电池极片生产线各组件的状态可用性综合重要度（SIAIM）研究各组件状态对组件性能的影响,确定各组件的关键状态;通过各组件可用性综合重要度（IAIM）确定影响系统可用性的关键组件,为进一步制定合理的维修策略提供依据。三、提出了一种基于可用性综合重要度的机会预防维修策略。将设备的可用性综合重要度作为影响指标,构建锂电池极片生产线机会预防维修策略模型。将设备机会维修系数和可用性综合重要度的比值作为机会维修阈值,以总维修成本最小为目标,采用遗传算法进行优化,获得锂电池极片生产线机会预防维修决策表。通过对比分析发现,机会预防维修能够在保证生产线可用性和成本的情况下有效降低维修次数,防止维修过剩。