复杂网络作为信息交换和信息传输的载体,可以用它刻画大量工程应用领域中存在的具有相互影响和联系的复杂系统（模型）。目前,研究复杂网络的任务之一是了解网络的拓扑结构对其动力学行为的影响,其中同步是一项重要的研究内容。在同步的暂态过程中同步误差可能会出现较大的超调量,对于实际系统而言较大的超调量可能会破坏系统。另一方面受到一些网络因素的影响,例如网络拓扑结构和网络通信带宽及网络承载能力的限制对网络的同步机制和性能也会产生较大影响。因此,为了充分利用有限的通信带宽并且有效地减少信息负载,我们将事件触发通信机制引入到复杂动态网络的同步协议设计中,并结合预设性能控制算法,研究了复杂动态网络的预设性能同步控制问题。本文主要工作如下:1.针对一类含有未知时变参数的复杂动态网络。设计一种具有预设性能自适应学习同步控制方案。它不仅可以保证复杂动态网络中所有节点的状态都能同步到指定目标轨迹的足够小邻域内,而且也能够确保同步误差满足给定的预设性能要求。根据Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统中的所有信号都是有界的,并且同步误差收敛到事先给定的残差集里面。2.对于具有事件驱动通信机制的复杂动态网络,研究其预设性能同步控制问题。设计一种基于事件驱动协议的预设性能控制方案。该方案不仅可以保证同步误差满足预设性能条件,而且还避免了网络节点间的连续通信,从而减少了信息更新的次数,降低了网络资源的浪费。最重要的是所设计的控制方案和所提出的事件驱动协议还能够保证同步误差收敛到原点。最后,排除了网络中的Zeno行为。3.针对具有事件驱动通信机制的复杂动态网络,研究其预设性能牵制控制问题。设计一种基于事件驱动通信协议的分布式牵制控制策略。此外,基于Lyapunov稳定性理论,给出了同步误差收敛到原点的一个充分条件。所设计的分布式牵制控制方案和所提出的事件驱动通信协议,不仅能够保证复杂动态网络同步误差满足预设性能,而且能够减少受控节点的数目以及信息更新的次数。同时,在网络通信过程中消除了Zeno行为。4.针对具有未知时变耦合强度的复杂动态网络,研究其事件驱动预设性能同步控制问题。设计具有学习控制的预设性能控制器并提出一种基于事件驱动机制的通信协议。基于Lyapunov稳定性理论,给出了网络同步的充分条件,保证了所有节点的状态都能够与指定的目标轨迹同步,且同步误差满足预设性能要求。除此之外,该控制方案和通信协议也避免了网络节点间的连续通信,从而减少了信息更新的次数。最后,排除了网络中的Zeno行为。5.针对具有不同维数未知复杂动态网络,研究其自适应神经网络预设性能同步控制问题。根据Lyapunov稳定性理论,设计一种自适应神经网络控制方案,保证了同步误差收敛到预先给定的残差集。此外,本章还详细分析了三维混沌系统的驱动网络与四维超混沌系统的响应网络之间的驱动―响应同步行为。