近年来，关于多智能体系统协调控制问题受到了来自计算机、通信、控制等领域的专家学者们的广泛关注。由于它能将大而复杂的系统建设成小的、彼此通信协调和易于控制的系统，在实际应用中发挥了巨大的作用。其相关理论研究成果已经大量应用于机器人编队、无人机驾驶和水下航行器等。在多智能体系统的众多研究方向中，一致性问题是最基础也是最重要的研究方向之一。但是在实际应用中，多智能体系统控制器往往依赖数字平台进行数据处理、通信和任务的执行，在如今设备结构日趋复杂、网络带宽有限的情况下，事件触发机制比传统的时间控制效果更加明显。
　　本文将以多智能体系统一致性问题为背景，对事件触发控制协议进行相关研究。针对一般线性多智能体系统模型，分别研究了系统发生执行器故障、输入饱和、状态不可测的情况。基于目前已有的研究结果，提出了一种自适应事件触发机制，考虑了上述模型下的无领航和有领航一致性问题，并且设计相应的事件触发一致性控制协议。主要包括以下内容:
　　第三章，针对具有执行器故障的一般线性多智能体系统模型，提出了相应的事件触发控制协议。本章在目前己存在的事件触发机制的基础上进行了改进，提出了一种新颖的自适应事件触发机制，它的触发阈值是一种同时依赖状态和时间的组合型阈值。不仅克服了状态依赖阈值随着智能体个数增加而逐渐变小的缺陷，而且克服了时间依赖阈值无法根据智能体初始状态进行调整的缺陷。此外，在系统全局信息未知和系统发生未知乘性故障的情况下，利用智能体之间局部的交互信息，分别设计相应的分布自适应律，同时事件触发函数中也引入相应的自适应参数来提高它的自我调节能力。不但保证系统实现了无领航一致性，且证明该系统不会发生芝诺行为。
　　第四章，考虑了具有输入饱和和执行器故障的一般线性多智能体系统模型。本章在第三章的基础上考虑了带有领航者以及系统发生饱和的情况，更加符合实际系统模型。基于低增益反馈技术的思想，给出了分布自适应事件触发跟踪一致性算法设计步骤。考虑到第三章中所设计的耦合增益和乘性故障自适应律可能会出现较大增益的情况，在本章中加入了σ-修正技术，设计了更为全面的更新率。既证明了跟随智能体能有效跟踪领航者轨迹，又保证了所考虑的多智能体系统不会发生饱和。
　　第五章，针对具有输入饱和的一般线性多智能体系统模型，考虑到实际系统中智能体的状态并不都是可测的，本章中基于输出信息设计了合理的状态观测器来观测智能体的状态，并用所观测的状态设计了事件触发一致性协议，保证了系统实现了半全局一致性。
　　最后，对全文所做工作进行了总结，并对研究方向进一步展望。