多智能体系统有很多实际的应用场景,例如:工业、战场、空间、水下、灾害地区等环境下的多机器人系统,协同勘探、侦查或作战的多无人机系统,城市交通网络,智能电网和Internet等。然而在实际应用过程中,每个智能体不可避免的会受到扰动的影响,例如机器人受摩擦力矩影响,无人机受外风影响,电机中负载变化等。这不仅影响了每个智能体的正常运作,更可能阻碍多智能体系统的协同目标实现。单系统干扰控制的发展趋于成熟,但是由于智能体之间存在相互耦合,受扰多智能体系统中的干扰控制又存在新的挑战。本文紧紧围绕受扰多智能体系统协同控制这一课题展开研究,主要完成了以下工作:1)考虑了有向合作竞争通信网络下的有限时间二分一致性问题。首先研究了符号图的一些性质,并在此基础上,分别针对受到有界匹配扰动影响的一阶和二阶多智能体系统设计了分布式非线性控制器实现有限时间二分一致性。特别地,对于二阶多智能体系统,基于齐次性原理构造了一类李雅普诺夫函数,从而给出了收敛时间的精确估计。2)考虑了有向通信网络条件下受不匹配扰动影响的二阶多智能体系统有限时间输出一致性问题。首先对于未受扰的二阶多智能体系统,基于反步法设计了一类基本的有限时间一致性控制协议。在此基础上,结合有限时间扰动观测器,对于无领导者和有领导者这两种情况,分别设计了两类自适应有限时间一致性控制协议,所提出的方法克服了有向通信拓扑下依赖全局信息设计控制器的障碍,此外,还给出了收敛时间的估计。3)考虑了受扰二阶多智能体系统在有向通信网络下的有领导者跟踪一致性问题以及无领导者一致性问题。对于有领导者的情况,领导者假设具有有界输入,且输入上界未知,而每个跟随者受到由外部系统生成的扰动的影响。在此情况下,首先设计了一类新颖的分布式状态观测器,在不知道领导者输入上界的前提下可以分布式估计领导者的真实状态。基于这类分布式状态观测器,进一步设计了完全分布式跟踪控制协议从而实现渐近跟踪。对于无领导者的情况,每个智能体受到外部系统生成的扰动影响。但是外部系统的精确模型无法获得。在此情况下,设计了一类新颖的局部扰动观测器,即使外部系统精确模型无法获知,仍然可以估计扰动的真实值。基于此类扰动观测器,进一步设计了完全分布式一致性控制协议从而实现渐近一致。4)考虑了有向通信拓扑下一般非线性多智能体系统的完全分布式跟踪一致性问题,其中领导者具有有界输入,但输入上界未知。首先对于领导者,设计了一类新颖的不基于领导者输入上界的完全分布式状态观测器来分布式估计领导者的状态。而每个跟随者具有一般非线性动力学,且受到扰动(有界扰动或由外部系统生成的扰动)的影响。结合对领导者的分布式状态观测器,设计了基于神经网络和自适应律的分布式协同控制器协议来实现完全分布式跟踪一致性。