随着社会、工程、通信等领域的发展,近些年,多智能体系统控制引起了控制领域学者极大的研究热情,这很大程度上归结于多智能体系统在替代传统高维的复杂单系统时所体现出来的优势。由于多智能体系统结构复杂且对安全性的要求较高,因此,对多智能体系统的容错控制研究具有重要的实际意义。本文针对多智能体系统,考虑智能体发生不同类型的故障问题,基于滑模控制方法进行了分布式容错跟踪控制技术研究。全文的主要工作和创新点如下:首先,简要阐述了本课题的研究背景和意义,综述了多智能体系统控制的发展历程和多智能体系统分布式容错跟踪控制的研究现状,简要介绍了滑模控制在多智能体系统控制中的研究现状。对本文的智能体对象四旋翼飞行器进行数学建模,并简单介绍了基于四旋翼飞行器的多智能体系统容错控制仿真实验平台。其次,针对一类具有执行器失效故障和外部干扰的多智能体跟踪系统,基于积分滑模控制并结合自适应方法,提出了一种分布式鲁棒容错控制策略。根据智能体间的通讯拓扑结构定义了状态跟踪误差变量,基于误差变量设计了积分滑模面并给出滑动模态的稳定性条件。采用自适应方法对故障界值进行估计,并利用邻集状态信息和故障界值设计了分布式滑模容错控制器,保证跟踪误差系统能够到达并保持在滑模面上。利用四旋翼飞行器模型对所提方法进行仿真验证,表明控制算法的可行性。然后,针对一类具有执行器加性故障、固有非线性和外部干扰的多智能体跟踪系统,基于滑模观测器提出了一种分布式输出反馈容错控制策略。将执行器故障作为辅助状态量建立了一个增广系统,利用智能体的邻集输出信息设计了滑模观测器,使得观测器对外部干扰具有鲁棒性,并证明了全局估计误差系统的稳定性。根据故障观测信息和邻集输出信息设计了一种分布式输出反馈容错控制器,并证明多智能体系统在该控制策略的作用下可以实现容错跟踪稳定性。将控制算法应用到多飞行器系统模型上进行仿真分析,验证该方法的有效性。最后,进一步考虑多智能体跟踪系统的执行器故障、传感器故障以及领导者控制输入未知的问题,提出一种基于分布式观测器的滑模容错控制策略。针对每个跟随者建立状态跟踪误差系统,然后将传感器故障作为辅助状态量得到一个增广的跟踪误差系统。引入一个中间变量并为增广的跟踪误差系统和中间变量设计了分布式观测器,对多种故障信息和领导者的未知控制输入同时进行估计。基于观测信息设计了一种非线性滑模面并给出滑动模态最终一致有界的条件。根据邻集输出信息和故障观测信息设计了滑模容错控制器,以保证控制系统能到达并保持在滑模面上。利用四旋翼飞行器模型对所提控制算法进行了仿真验证,表明该方法的有效性。