自然界中许许多多的生物群集现象引起了众多研究学者的兴趣,人们尝试着从理论方面揭开这种现象的内在规律。通过对其本质的认识,从而更好地服务于人类社会。多智能体系统应运而生,通过各智能个体的相互作用,共同完成复杂的任务。如今,多智能体系统在无人机协同作战、水下机器人海洋勘测、卫星定位调姿、物流仓储智能调度、智能车辆驾驶等工程领域得到了广泛应用。实际工程中,由于未建模动态,参数不确定性,风力、噪声、温度等外部因素的存在,严重影响了多智能体控制系统的稳态性能。本文采用主动抗干扰控制策略,研究了复杂环境下分布式网络系统的动态控制问题,主要内容和成果包括:(1)具有多源干扰的领导跟随多智能体系统的一致性。通过模型变换将不匹配干扰转变为匹配干扰,设计了一个主动干扰观测器来估计每个智能体的受到的扰动;然后,提出了带有前馈干扰补偿项的复合分布式控制协议。根据现代控制以及线性矩阵不等式理论,讨论了无向/有向拓扑下受扰网络系统的渐近一致。(2)带有不匹配干扰和参数不确定项的多智能体系统鲁棒H∞一致性。考虑系统速度通道中存在不匹配干扰和输入通道存在匹配干扰,设计干扰观测器使得系统中干扰可直接地被估计和补偿,然后提出了带有前馈补偿项的复合式控制律,分析了含有不匹配干扰的多智能体系统鲁棒渐近收敛问题;接着讨论含有建模不确定性情况,基于矩阵不等式理论,讨论了带有不匹配干扰以及建模不确定性的动态网络系统的鲁棒H∞一致性。(3)具有不匹配干扰的多智能体系统有限时间全局一致性。首先,构建了非线性有限时间观测器来估算智能体的状态和干扰;接着利用智能体本身及其邻居的干扰估计值设计了动态积分滑模面;然后,基于所设计的滑模面,分别提出非连续和连续的复合式积分滑模控制协议,它确保具有不匹配干扰的各智能体可以在有限时间达成一致。(4)带有不匹配干扰的二阶自主群体系统群集运动。针对不匹配干扰,设计干扰观测器使得干扰可被估算和补偿,然后基于人工势能函数,提出了一种具有前馈补偿的复合分布式控制协议。采用Lyapunov稳定性理论和输入到状态稳定原理,分析了受扰动态网络系统的群集运动。考虑到干扰的有界性,结合H∞鲁棒控制原理,获得了鲁棒群集运动的充分条件。