多智能体系统的一致性协同控制是复杂系统群体智能涌现的根本保障。相较于传统的一致性协同控制方法,在有限时间一致性控制下的系统拥有更快的收敛速度与更好的抗干扰能力,同时由于知晓系统的收敛时间范围,其也被广泛运用于需要较高控制精度的应用场景。然而,从目前多智能体系统有限时间一致性研究中不难发现,很多系统中仅存在单一的动力学模型,且智能体之间的通信条件不够灵活。在实际应用场景中,由于复杂环境中存在着不同的任务划分,智能体的动力学模型可能是不同的。另外,受制于环境中的各种约束,智能体之间的通信频率也应跟随通信网络的好坏进行相应地变化。基于同类工作存在的不足,论文研究了基于事件触发控制的异质多智能体系统有限时间一致性问题,其主要内容概述如下:（1）结合积分滑模、事件触发和牵制控制机制,探索了非线性异质多智能体系统的有限时间一致性问题。采用两种类型的积分滑模控制以保证系统的状态轨迹在滑动面上运动时不受非线性和扰动的影响。为了实现系统的有限时间一致性控制,设计了一种新的控制协议,并引入了一种新颖的仅依赖局部信息且触发频率可调节的完全分布式事件触发控制。此外,排除了智能体之间的芝诺行为,确定了每个智能体在有向弱连通图下的牵制增益范围。最后,通过几个仿真实例验证了所得结论的正确性。（2）基于动态事件触发和牵制控制策略,对异质多智能体系统的有限时间动态一致性问题进行了讨论。首先,设计了一种新颖的控制协议来实现系统的有限时间动态一致性。为了进一步降低控制器的更新频率,提出了一种完全分布式动态事件触发控制。因此,即使在网络通信质量较差的情况下系统也可以达成一致。同时,消除了芝诺行为并确定了二阶智能体的牵制增益范围。最后,仿真结果进一步验证了理论分析所得结论的正确性。（3）基于所提出的控制协议和系统模型,利用Java语言设计了事件触发下异质多智能体有限时间一致性仿真系统。在事件触发的控制下,动态地演示了系统在有限时间内完成一致性的过程。