多智能体系统采取分布式控制技术,能够实现单系统所不能实现的控制目的,其广泛应用于生物系统,无人机、移动机器人的编队控制,群集、网络资源的分配控制等领域。一致性问题是多智能体系统研究的根本问题。一致性指的是经由智能体之间的信息传递,最终使系统状态或输出趋于一致。本论文主要研究几类高阶多智能体系统的一致性控制问题。主要研究如下:第三章针对具有随机扰动的非线性多智能体系统,研究了有限时间协同跟踪问题。在反步后推法的框架下,提出了一种新的有限时间稳定准则,可以保证智能体的输出在有限时间内达到一致。此外,还设计了一种新的自适应量化控制协议来减少通信负担。最后证明在这种控制方案下,跟踪误差在有限的时间内收敛到原点的小邻域内。第四章针对带有增益未知的高阶非线性多智能体系统,利用指定性能控制,解决了多智能体系统的一致性量化控制问题。与有限时间控制不同,设计一个加度函数来实现多智能体系统在给定的有限时间内跟踪误差收敛到一个给定的紧集。基于李雅普诺夫稳定性理论和反步后推框架设计分布式控制器和自适应律。最后,仿真结果说明了提出方法的有效性。第五章针对带有执行器故障的高阶非线性多智能体系统,解决了多智能体系统事件触发一致性问题。在控制器的设计过程中,结合反步后推法和李雅普诺夫稳定性理论,通过中间变量将事件触发控制信号嵌入到故障模型中。证明了设计的控制器在保证系统的稳定性和输出一致性的同时,还保证了系统不存在芝诺行为。最后,Matlab仿真结果说明了提出方法的有效性。