近些年来,多智能体协同控制问题已经得到广大研究学者的广泛关注,进而形成了一个新兴的研究领域。这一领域属于多应用范畴,而且与很多学科息息相关,例如,传感技术、通信技术、计算机科学、航天技术等。多智能体系统通过信息的传递和共享,协作完成任务,功能强,效率高,费用低,相比于单体系统有着很大的优势。近年来,对多智能体系统系统控制的研究主要集中在二阶或高阶的线性系统,都是在理想的通信条件下,而在现实生活中,非线性Euler-Lagrange方程更适合描述多智能体系统的动力学特征,而且在实际中,往往系统中存在的通信时延、自时延、网络切换等问题是不可避免的,所以这些问题的解决是很有必要的。本文主要是解决含通信时延、网络切换的Euler-Lagrange协同控制问题,并通过对混合控制律的学习研究,应用混合控制律对相应算法进行改进,进而使系统有更好的控制效果,主要内容包括:一方面,考虑了在含通信时延的情况下,设计了跟踪协调控制律,使多智能体系统实现跟踪期望的状态和速度信息,并考虑了当系统存在外界扰动时,对所设计的控制律进行了改进,使系统仍然能够跟踪期望的状态和速度信息。同时设计了一个含通信时延的会合协同控制律,使多智能体系统达到会合控制,并根据相关性质和定理对控制律进行了证明。最后做了仿真验证了算法的实现。另一方面,考虑了在多智能体系统中在拓扑切换下的协调控制,描述了通信拓扑,介绍了不同的拓扑模式,最后设计了存在混合拓扑切换的情况下的协调跟踪控制律,并根据Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性,使系统达到跟踪期望状态和速度信息,最后通过仿真对算法进行了仿真验证。最后,介绍了混合控制律,并举例说明了混合控制律的应用前景,应用混合控制律,对单一控制律进行了改进,并根据Barbalat定理和Lyapunov稳定性定理证明了系统在该混合控制律的作用下,系统能够实现期望的跟踪控制。最后进行了仿真验证,进行了单一控制律和混合控制律的比较,可知,该混合控制律可以使系统的收敛时间缩短。