为了完善空间故障树（spacefaulttree，SFT）理论，特别是离散型空间故障树（discretespacefaulttree，DSFT），考虑系统实际运行过程中产生的具有离散性、随机性和模糊性的可靠性数据，提出了云化SFT方法。该方法利用云模型能表示数据的离散性、随机性和模糊性特点，重构SFT的计算基础，即特征函数。进而在SFT计算中保留原始数据特征，使最终结果也能诠释原始数据特征。主要完成了云化SFT理论环节中的一部分，即云化概率重要度分布和关键重要度分布，论证了引入云模型表示系统可靠性数据的必要性和可行性，给出云化概率重要度分布和关键重要度分布的计算推导过程。通过实例对这