近年来,随着生物科学、控制科学等多个学科的相互交叉和渗透发展,多智能体系统被广泛应用到航天、军事、工业等各个领域。作为多智能体系统协调控制的基本问题,一致性问题已经成为目前研究的核心问题。然而,由于多智能体系统在实际运行过程中会遇到各种不可控因素,智能体会不可避免的发生故障,这使如何保证带有故障的多智能体系统达到一致性成为一个重要的研究课题。因此,本文研究了领导-跟随多智能体系统在执行器故障下的一致性问题,主要的研究内容和创新点总结如下:第一,针对带有执行器部分失效故障的领导-跟随多智能体系统,提出了一种基于最优化理论的容错一致性算法。在算法设计中,基于欧拉-拉格朗日公式,得到了可以保证系统在执行器故障下达到一致性的最优化算法,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了一致性误差的渐近稳定性。与其他容错算法相比,本文的一致性算法具有更强的鲁棒性。最后,仿真结果进一步表明了所提出算法的有效性。第二,针对带有执行器部分失效故障和中断故障的领导-跟随多智能体系统,首次在多智能体系统容错一致性控制中引入控制分配算法,提出了基于有向通讯拓扑的领导-跟随多智能体系统容错一致性算法,并通过理论分析证明了系统的稳定性。与现有的容错一致性算法相比,提出的一致性算法可以保证系统在执行器中断故障下一致性误差的渐近稳定性,并对目前多智能体系统容错一致性控制的秩假设条件进行了优化。最后,仿真结果进一步表明了本文所提出算法的可行性。第三,针对基于事件触发机制的领导-跟随多智能体系统,通过首次引入控制分配算法,解决了带有执行器部分失效故障和中断故障的领导-跟随多智能体系统一致性问题,并且证明了提出算法的稳定性。事件触发机制可以减轻智能体之间的通信负荷,并且通过理论分析证明了此系统不会出现Zeno现象;提出的一致性算法可以保证此系统在执行器故障下的一致性的渐进稳定性。最后,通过数字仿真进一步验证了提出算法的有效性。