随着多智能体控制技术在军事、工业和农业等领域中的广泛应用,人们对多智能体的研究也逐渐深入。由于科学技术的发展和人类各方面需求的不断提高,人们对设备运行的效率和精度要求也越来越高。像本文研究的多智能体系统这样复杂的系统,其结构也变得越来越庞大、复杂,所涉及的执行器、传感器及系统部件也越来越多、分布空间越来越广。由于系统长时间运行和外界环境干扰等因素,这些部件在运行过程中难免会发生故障。万一发生故障,不仅无法完成控制任务甚至会引发灾难性的后果。因此,对多智能体系统的容错控制研究十分具有现实意义。本文针对几类高阶非线性多智能体系统,分别考虑了通信网络中的信号传输故障、执行器故障和传感器故障,结合自适应控制、动态面技术和后推设计等方法,分别提出相应的容错控制方案。本文的主要研究内容概况如下:第一,针对一类具有信号传输故障的非线性领航-跟随系统,在考虑了外界干扰、通信网络为具有固定拓扑的有向图的情况下,研究了其自适应同步容错控制问题。通过为每个跟随者设计分布式滑模自适应控制器,提出一种自适应容错控制方案。该方案能够保证跟随者与领航者渐近同步,同步误差收敛至原点的一个可调整的小邻域内。最后,仿真结果验证了所提出的方案是有效的。第二,针对一类具有执行器故障的非线性领航-跟随系统,在考虑跟随者具有未建模动态、通信网络为具有固定拓扑的有向图的情况下,研究了其协同容错控制问题。通过引入一个动态信号来处理未建模动态,利用预设性能函数对同步误差进行转换,提出一种基于预设性能的分布动态面容错控制方案。该方案能够保证所有跟随者的输出与领航者的输出渐近同步,同步误差满足性能指标。最后,仿真结果验证了该设计方案的有效性。第三,针对一类具有传感器故障的非线性多智能体系统,在考虑跟随者包含未知非线性动态且系统状态不可测的情况下,研究了其自适应协同容错控制问题。首先,利用层次分解法将无向通信拓扑图分解为分层结构。然后,利用神经网络设计自适应状态观测器来估计不可测量的状态。基于后推设计方法,针对在不同层的跟随者分别设计了相应的容错控制器,提出一种新的容错同步控制方案。该方案能够保证所有跟随者的输出与领航者的输出渐近同步。最后,仿真结果验证了所提出的方案是有效的。