Este documento aborda el desafío del diagnóstico de fallas distribuido en el contexto de la formación de agentes Lipschitz unilaterales. Cada agente integra un observador para detectar y estimar tanto fallas lineales como no lineales en su subsistema de control de actitud. También se desarrolla una configuración de diseño robusta para tener en cuenta perturbaciones externas. El observador robusto utilizado en este estudio es un observador de entrada desconocida (UIO), diseñado para mitigar el impacto de las perturbaciones en los errores de estimación de fallas y estados. Los parámetros del observador se determinan utilizando desigualdades matriciales lineales (LMIs). Además, se introduce un UIO que incorpora un parámetro ajustable (AP) para mejorar la precisión del diagnóstico de fallas. Se presentan resultados de simulación para dos grupos de satélites, que consisten en cinco satélites con dinámicas variables debido a perturbaciones externas, para validar el enfoque. En lugar de equipar a cada agente con un observador, se pueden equipar agentes específicos con observadores para detectar fallas en toda la constelación, reduciendo así las demandas computacionales en configuraciones con numerosos agentes. Finalmente, se realiza una comparación entre el UIO basado en AP propuesto y un UIO robusto estándar. Los hallazgos de la comparación revelan un promedio notable de una reducción sustancial del 56.61% en el error cuadrático medio (RMSE) al emplear UIO basado en AP en comparación con la utilización del UIO robusto estándar.