随着网络通讯技术、控制理论以及人工智能的高速发展,多智能体系统的分布式控制问题受到国内外众多专家学者的广泛关注并且已经成为控制领域的重要研究课题之一。多智能体系统的内部含有大量的子智能体,系统在运行的过程中会不可避免地发生故障。此外,智能体间存在着信息交互,局部系统故障会影响到部分甚至全部子系统,进而导致多智能体系统的控制目标无法实现,甚至会产生意想不到的灾难性事故。因此,提高多智能体系统的安全性和可靠性变得尤为重要,而分布式容错控制技术的出现与发展为解决这一问题提供了有效途径。另一方面,自然界中的实际系统几乎都是非线性的,而复杂的多智能体系统具有更强的非线性特性。而非线性系统的复杂性决定了非线性多智能体系统控制理论的发展并不像线性多智能体系统那样发展的比较完善。目前针对非线性多智能体系统容错控制问题的研究仍处于起步阶段,依然有很多问题有待进一步研究。本论文在总结前人工作的基础上,针对含有匹配未知非线性的多智能体系统,提出了基于网络拓扑结构、模糊逻辑、反步法以及自适应技术的容错控制方法。首先,针对含有执行器故障的非线性多智能体系统,分别设计了自适应容错一致性控制器以及自适应容错包含控制器。然后,针对切换网络拓扑条件下的非线性多智能体系统,设计了基于自适应技术的分布式容错控制器。进而,针对无向连通拓扑条件下的非线性多智能体系统,设计了基于状态观测器和故障估计器的输出反馈容错控制器。然后,针对有向拓扑条件下的严反馈多智能体系统,提出了基于反步法的输出反馈自适应容错控制方案。最后,针对有向拓扑条件下的非线性多智能体系统,设计了基于状态观测器和故障估计器的输出反馈容错控制器。本文的理论结果应用到了降阶动态飞行器模型,船舶偏航动力学模型和波音747-100/200飞机模型。所得结果说明了本文方法的有效性。本文主要工作包括如下几个方面:(一)针对含有外部扰动和执行器故障的非线性多智能体系统,利用模糊逻辑对未知非线性函数进行辨识,并利用自适应技术估计模糊逻辑系统中权重系数的范数。进而分别设计自适应容错一致性控制器和自适应容错包含控制器。与现有非线性多智能体系统分布式控制方法相比,本章所设计控制器的优点是一方面可以减少自适应参数的个数,另一方面可以有效补偿执行器中断和卡死故障。最后,将本章方法应用于降阶动态飞行器模型以验证其有效性。(二)主要研究切换拓扑条件下的非线性多智能体系统的容错控制问题。首先,利用模糊逻辑系统对未知非线性函数进行辨识。然后,设计含有切换机制的自适应参数更新律。进而设计含有切换机制的自适应容错控制器用以补偿执行器故障。此外,通过使用Lyapunov稳定性理论,证明了所提出的分布式容错控制器可以有效地补偿执行器故障并且能够保证一致性误差是一致最终有界的。最后,将本章方法应用于波音747-100/200飞机模型以验证其有效性。(三)主要研究含有执行器偏移故障的非线性多智能体系统的输出反馈容错控制问题。首先,利用模糊逻辑辨识未知非线性函数。然后,设计状态观测器和故障估计器分别对系统的状态和故障进行估计。进而设计基于观测器的自适应容错控制器,并通过Lyapunov稳定性理论,证明了所提出的输出反馈容错控制器可以有效地补偿执行器故障。最后,将本章方法应用于船舶偏航动力学模型以验证其有效性。(四)主要研究基于有向图的严反馈多智能体系统的输出反馈容错控制问题。本章在通讯拓扑图含有向生成树的假设条件下,针对执行器中断和卡死故障进行研究。首先,设计局部K-滤波器对系统状态进行估计。其次,引入低通滤波器并结合反步法对系统控制器进行设计。再次,通过Lyapunov稳定性理论,证明了所提出的输出反馈容错控制器可以有效地补偿执行器故障。最后,将本章方法应用于球杆系统模型以验证其有效性。(五)研究了基于有向图的非线性多智能体系统的输出反馈容错控制问题。首先,利用模糊逻辑对未知非线性函数进行辨识。其次设计基于观测器和故障估计器的自适应容错控制器。与现有结果相比,本章所设计的容错控制器不再依赖于任何全局信息。此外,通过构造积分型Lyapunov函数并利用Lyapunov稳定性理论,证明所提出的输出反馈容错控制器可以有效地补偿执行器故障。最后,将本章方法应用于波音747-100/200飞机模型以验证其有效性。最后对全文工作进行总结,并指明了下一步研究的方向。