传统的控制系统一般是集中式控制,即系统中的中央控制器统一负责收集系统信息对系统进行相应的控制,但当系统变得复杂和庞大时,这种控制策略在现实中就变得效率低下,具体表现在控制过程中通信负担增加,消耗的资源增加以及控制规则越来越复杂。近年来,分布式控制在克服传统控制缺陷方面已显示其巨大的优越性,尤其在抗外界干扰方面,因此,得到了许多相关领域研究人员的重视。利用分布式控制消耗能量小和局部控制的特点,研究人员已把其运用在分布式监控传感网络,无人驾驶飞行器和分布式合作优化控制等领域。本文主要研究一般线性多智能体事件触发一致性控制,在更一般的有向通信网络下,考虑各节点的输入时间延迟,论文给出了这个时间延迟的一个精确的边界以确保控制系统达到一致,并且得出了一个更加一般的条件以排除依诺行为,即保证事件触发函数所确定的通信不可能在有限的时间内能无限次发生。随后,提出了自触发控制策略以避免节点连续地监测其状态,紧接着,设计基于观测的控制策略以应对现实中节点状态不可测的问题。最后,我们给出数值仿真验证得出的结果。本论文主要包括以下五个部分:(1)介绍了线性多智能体事件触发一致性的研究背景及意义,以及现阶段的研究成果,为我们的工作指定了努力的方向。结合上面文献的成果介绍,论文给出了我们的研究成果,它们某种程度上改进了现有的一些结果。(2)针对多智能体一致性问题,我们首先介绍了相关的符号概念及定义。接着,提出了包含时间延迟的控制器及介绍本论文所用到的引理。然后设计了参数选择程序,从而非常容易地确定控制参数。(3)结合上面的准备工作,理论上得出了控制器所允许的输入时间延迟边界,特别地,通过把高维的系统转变为许多低维子系统,非常方便地计算出延迟边界值。最后,通过我们的方法排除了系统的依诺行为,同时,与现有的文献比较,得出了排除依诺行为更一般的条件。(4)为了避免节点连续地监测状态信息以及考虑现实中节点状态不可测的问题,论文分别地引入了自触发控制和基于观测的控制策略。引入自触发控制策略意味着,节点在触发时刻就能确定下一个触发时刻而不需要连续地监测其节点的状态信息,这极大地节约了能量资源。而基于观测的控制策略只需要利用输出信息进行控制,同时也得出了在该控制策略下的输入时间延迟边界值。(5)系统地给出了验证本论文理论成果的数值仿真,分别研究了系统的时间延迟边界,系统的依诺行为以及控制参数对系统收敛速率的影响。最后,对本论文的工作进行了总结,并对下一步需要做的工作进行了展望。