最近几年里，多智能体系统的一致性研究已经成为协作控制领域中的一个研究热点，特别是二阶多智能体系统的一致性研究。从目前的研究成果来看，关于二阶多智能体系统的一致性研究大多数都是渐近地实现一致性，但是事实上像多机械臂协同装配这样具有重复运动的性质的多智能体系统，往往要求在有限时间区间上实现对目标轨迹地完全跟踪，另外在现实生活中系统中某些状态变量的信息是无法测量的，如高速运行无人机的速度信息，利用迭代学习控制方法研究某些状态信息不可测量的具有重复运动的性质的二阶多智能体系统的一致性问题将具有很重要的现实意义。本文的主要内容如下：　　本文首先给出了用于描述多智能体系统拓扑结构的图论基本知识，同时又给出了一些与矩阵相关的定义和定理。　　然后本文针对无向拓扑图中带有头结点的二阶非线性多智能体系统，探讨其在二维框架下的精确一致性问题。其中头节点的动态方程也是二阶非线性的，且只有一小部分从节点可以得到头节点的信息。但是从节点的速度信息是不可测的，为此基于多智能体与相邻智能体之间的信息交换，通过设计观测器代替不可测量的速度信息，并结合自适应控制方法，给出一种基于观测器的完全分布式迭代学习协议，然后通过Lyapunov理论分析证明，得出系统中所有的从节点在有限时间区间[0,T]上完全跟踪上头节点所需的充分条件。最后给出仿真实验验证了理论的正确性。　　针对拓扑结构为有向切换时二阶多智能体系统的一致性问题，通过利用迭代学习控制方法，设计一种基于观测器的分布式迭代学习控制协议，并给出Lyapunov理论一致性分析方法，使得从节点在有限时间区间[0, T]上完全跟踪上头节点，最终实现一致性目标。最后通过仿真实验验证了理论的正确性。