Este documento propone un método de control de formación variable en el tiempo, tolerante a fallos y activado por eventos, dedicado a múltiples vehículos aéreos no tripulados (UAV). Diseñamos meticulosamente un controlador de seguimiento de formación con un rendimiento de seguimiento predefinido para acomodar la presencia de fallos en los actuadores y perturbaciones externas. En primer lugar, el controlador de seguimiento de formación adquiere la dirección deseada utilizando el algoritmo de línea de visión. En segundo lugar, en presencia de fallos en los actuadores y perturbaciones externas, introducimos la red neuronal de función de base radial (RBFNN) y el control de seguimiento de ley adaptativa para compensar eficazmente sus efectos. Además, diseñamos controladores de seguimiento adaptativos y condiciones de activación de eventos para aumentar la frecuencia computacional. El rendimiento de seguimiento predefinido, implementado a través de una función de Lyapunov, asegura la convergencia del error de seguimiento a lo largo del tiempo. Finalmente, realizamos un análisis exhaustivo de la estabilidad del sistema, eliminando con éxito la posibilidad de comportamiento de Zeno. Los resultados de la simulación validan a fondo la efectividad del análisis teórico.