多智能体系统一致性控制作为控制领域的一个热门问题得到学者们的关注,一致性控制研究是多智能体系统的研究基础,它的改进对于多智能体系统研究的群集、跟踪、编队等问题的研究意义重大。而二阶系统是多智能体系统研究的一个重要分析模型,二阶系统相比于一阶系统多考虑了对象的速度信息,拥有大量的工程应用背景,但其算法分析也更加繁复。多智能体系统达到一致要借助于智能体之间的通讯,而这是智能体能源消耗的重要原因。智能体所能携带的能源是有限的,为了减少能源消耗、增加系统运行时间,本文将事件触发机制引入二阶多智能体系统的一致性控制研究中。事件触发机制可以在保证系统稳定和一致的前提下,通过减少计算和通信来节约智能体的资源。本文主要研究内容如下:1.基于自适应的事件触发机制的二阶多智能体系统一致性控制研究。为了让二阶多智能体系统能达到一致,需要设计合适的基于位置和速度信息的分布式一致性控制协议。同时为了平衡系统性能和节约资源,设计自适应的事件触发条件。之后用Lyapunov稳定性理论分析了该设计下系统的稳定性,并通过求出事件触发间隔证明了该算法不会造成Zeno行为。2.基于速度不可测的二阶多智能体系统一致性控制研究。针对工程中速度信息难以准确测量的情况,设计观测器估计智能体的速度信息,并以此设计一致性协议和事件触发条件。之后用Lyapunov稳定性理论分析了该设计下系统的稳定性,并通过求出事件触发间隔证明了该算法不会造成Zeno行为。3.含有虚拟领导者的二阶多智能体系统一致性控制研究。为了可以完成更多的控制任务,引入虚拟领导者,并设计相应的一致性协议和事件触发条件。之后用Lyapunov稳定性理论分析了该设计下系统的稳定性,并通过求出事件触发间隔证明了该算法不会造成Zeno行为。论文的所有算法都由Matlab仿真来验证可行性,为了排除其他条件的影响,仿真除了必要的设计参数,其它参数和状态都是随机初始化生成的。仿真结果证明所设计的一致性控制协议都能使多智能体的位置和速度信息达到一致,即二阶多智能体系统达到一致。同时仿真结果图中可以看出智能体的状态在较少次触发后达到一致,即系统达到一致消耗了较少的能源,与预计结果一致。