近年来,随着科技的发展,多智能体协调控制技术在军事和民用中得到广泛的应用,如侦查监视与目标打击、智能高速公路、环境监测、未知环境探索等。一致性问题是多智能体协调控制中最基础、最根本的问题,吸引了众多学者的关注。目前关于领航跟随的一致性跟踪控制问题已经取得丰富的研究成果,但大多数算法只能保证系统的稳态性能,不能保证系统的瞬态性能。在实际过程中,很多情形都需要系统有好的瞬态性能,即快速的收敛性、较小的超调量和极小的稳态误差。另外,由于多智能体系统各环节相互耦合,执行器故障将会严重影响系统性能甚至导致系统崩溃。为解决上述问题,本文对具有性能保证的多智能体一致性算法进行了研究,提出三种具有性能保证的一致性跟踪算法。本文的主要内容有:(1)研究含有单个领航者的二阶非线性多智能体有限时间一致性跟踪控制问题。针对仅有部分跟随者获取领航者信息的情形,设计分布式有限时间速度估计器,实现跟随者对领航者速度的有限时间估计;针对系统中的非线性项,设计自适应学习率,实现对非线性项的估计;采用加幂积分协议,设计连续的有限时间一致性算法,使得所有跟随者的位置和速度能在有限时间内与领航者位置和速度保持同步一致。最后,通过数值仿真验证该算法的有效性。(2)针对含有单个领航者的高阶非线性多智能体系统,研究具有预设性能边界的一致性输出反馈控制问题。针对多智能体系统中的不可测状态,设计状态观测器;对于系统中存在未知非线性函数,设计基于神经网络自适应控制算法;为保证系统的瞬态性能,采用PPB控制算法,将局部误差转换成PPB转换误差,设计预设性能带下的一致性跟踪算法。(3)研究含有单个领航者的三角型非线性多智能体的一致性容错跟踪控制问题。为解决系统中的非线性项,时变参数以及不确定执行器故障对控制系统的影响,论文引入虚拟参数的概念,采用虚拟估计误差构建李雅普诺夫函数,结合动态面技术,提出了多智能体鲁棒自适应一致性容错控制协议,实现不依赖于各种未知参数,非线性项以及精准故障信息的一致性容错控制。最后,通过健康与故障情形下的对比研究,说明容错算法的有效性。