为了准确计算某自行火炮协调器可靠性，基于协同仿真策略考虑机械、液压和控制系统的参数随机性建立协调器系统参数化模型。采用基于Kriging和Monte Carlo的方法对协调器进行位姿可靠度计算。为了快速提高Kriging模型的准确性，选择使学习函数值最小的样本点代入模型中。提出了一种学习停止条件，保证了样本点符号预测精度且学习次数明显减少。计算结果表明：协调器位姿可靠度为99.82%，所提方法和AK-MCS+U(Active learning and Kriging-based Monte-Carlo Simulation+U function)相比失效概率相差0.001%，功能函数调用次数减少了38.27%，计算时间减少了37.6%。本文方法较好的解决了工程上隐式且非线性程度较高，仿真时间过长的问题。