La coordinación en tiempo fijo es crítica para los sistemas de vehículos aéreos no tripulados (UAV) en red para llevar a cabo misiones sensibles al tiempo, como el cerco rápido de objetivos, la búsqueda cooperativa y la respuesta a emergencias. Sin embargo, las variaciones dinámicas de la topología, causadas por la reasignación de misiones, la evitación de obstáculos o las interrupciones en la comunicación, junto con las incertidumbres del modelo y las perturbaciones externas, presentan desafíos significativos para una coordinación robusta y oportuna. Para abordar estos problemas, este documento investiga el problema de control de seguimiento de contención bipartita en tiempo fijo de sistemas multi-UAV inciertos bajo topologías de comunicación cambiantes. Se desarrolla un controlador de seguimiento de contención robusto neuroadaptativo para garantizar que todos los UAV seguidores converjan dentro de un tiempo fijo a la región abarcada por múltiples líderes dinámicos, independientemente de las condiciones iniciales. Para manejar dinámicas no lineales desconocidas, se construye un estimador neuroadaptativo utilizando adaptación de parámetros en línea. Se emplea un marco de función de Lyapunov múltiple dependiente de la topología para establecer rigurosamente la convergencia en tiempo fijo bajo topologías cambiantes. Además, se deriva analíticamente un límite superior explícito sobre el tiempo de convergencia como función de los parámetros del sistema y las restricciones de tiempo de permanencia. El análisis comparativo demuestra que el método propuesto reduce la conservadurismo en la estimación del tiempo de convergencia y mejora la robustez frente a cambios frecuentes de topología. Se proporcionan resultados de simulación para validar la efectividad y las ventajas del esquema de control propuesto.