随着网络技术、控制技术和传感器技术的发展,多智能体系统(MASs)的一致性控制已被广泛应用于交通控制、电力系统、机器人、无人机及军事等多个方面,也为此受到了研究学者们的广泛关注并取得许多显著的成就。同时,许多先进的通信网络仅允许数字信息传播。为了保证期望的系统性能、节省有限的通信和计算资源,一个可行方法就是在MASs中使用采样控制方式。但现有的研究成果大多假设:所有智能体的量测变量均通过相同采样率的传感器进行采样。值得指出的是,由于传感器的处理时间、响应时间、采样精度、噪声等的影响,不同类型传感器的实际采样率具有各自的有效范围。这就导致MASs的不同量测变量实际上是通过不同传感器以不同采样率进行采样的,这种采样方式称为多率采样(MRSD)机制。由于其复杂性,本文只考虑其中一种情形:双率采样,主要研究带有双率采样机制的MASs的一致性控制问题。所谓双率采样机制,是指MASs中每个智能体的多个量测变量均是由两组传感器以不同采样率进行采样,且每组传感器的采样率是相同的。本文主要研究双率采样机制下的MASs一致性控制问题,具体研究内容介绍如下:首先,为了更好地理解双率采样机制,针对带有输入时延和不确定性的单智能体系统(即系统中只包含有一个智能体),以双率采样机制对系统的状态进行采样,进而设计合理的控制器使得系统镇定。通过构造一个新的Lyapunov函数,不仅可以给出一个稳定性判据,而且提供了采样间隔和时延的上下边界等参数之间的关系。并用两个例子来说明所提控制策略的有效性、优势以及双率采样机制的优势。其次,在同构MASs中引入了双率采样机制,研究了系统的状态一致性问题。通过为各智能体构造动态补偿器,提出了一种不依赖于Laplacian矩阵特征值信息的分布式控制策略。在所提控制策略下,利用Lyapunov稳定性方法解决同构MASs的状态一致性问题。此外,每个智能体的控制器设计不需要其邻居的连续信息。并用两个数值例子来说明研究结果的有效性以及双率采样机制的优势。最后,在异构MASs中引入了双率采样机制,结合上述研究内容的成果,研究了异构MASs的输出一致性问题。通过为各智能体构造观测器与动态补偿器,提出了一种不依赖于Laplacian矩阵特征值信息的分布式控制策略。在所提控制策略下,利用Lyapunov稳定性方法解决异构MASs的输出一致性问题。此外,每个智能体的控制器设计不需要其邻居的连续信息。并用一个数值例子来说明结果的有效性以及双率采样机制在提高MASs控制性能方面的优势。