在过去的十几年中,多智能体系统的协同控制问题因其在智能电网、机器人或者无人机编队以及卫星群等工程系统中的广泛应用而受到了大家的关注。一致性问题是协同控制的基本问题之一,其目标是通过为每个智能体设计合适的分布式控制算法以使得所有智能体的状态（或输出）趋近于同样的值。领导者跟随一致性问题是令所有跟随者智能体的状态渐进地跟踪领导者智能体产生的状态轨迹,而无领导者的一致性问题则是使所有智能体的状态渐进地同步到同一运动轨迹。本文主要研究了以下几个方面的内容:首先,对于状态不可直接得到的线性多智能体系统,我们设计了状态观测器来观测系统状态。然后考虑到系统中时延的存在以及状态观测器的设计,我们提出了自适应的采样事件触发条件,在减少系统中不必要信息传输的同时并保证系统的性能。因为采样事件触发自身的特点,可以自然的避免芝诺现象的发生并通过LMI不等式解得控制器和观测器中的参数。此外,经过简单的修改,可以将为线性系统设计的基本理论概念拓展到非线性罗尔（Lur’e）系统,这也进一步证明了所设计方案的灵活性和实用性。Matlab仿真算例验证了设计方案的有效性,并通过与其他文章提出方法的对比试验证明了本文设计算法的优越性。其次,在系统中存在输入饱和的条件下,研究了基于事件触发的多智能体系统一致性协议。首先通过低增益反馈技术来处理系统中的饱和约束,其中,含有低增益参数的控制器增益可以通过黎卡提方程（Riccati equation）来求解。通过提出的分布式事件触发控制在能够减少系统中能源消耗的同时能确保两次事件触发之间存在正的时间间隔,即保证排除芝诺现象的发生。最后,通过Matlab仿真实验证明了提出控制器及事件触发条件的可行性。最后,针对具有跟随多智能体执行器发生故障的情形,研究了一类异构多智能体系统的输出一致性协议问题。首先根据智能体系统的局部信息设计带有自适应参数的观测器来观测领导节点状态,并通过设计的完全分布式事件触发条件来节省大量的系统通信资源并延长系统的使用寿命。通过为每个智能体指定严格正的最小事件间隔时间,可以避免芝诺现象。对于执行器中发生一般性故障的情况,我们设计了具有自动补偿机制的控制器来实现系统的容错控制,并保证此时仍然能够实现多智能体系统的一致性。仿真实验进一步验证了提出的分散式控制器的有效性。