近年来,随着多智能体系统在安全通信、传感器网络、智能车辆系统等领域的广泛应用,其一致性问题产生的影响日益显现。现有研究均基于智能体之间的信息交换在时间上连续这一前提,但在实际网络环境中,由于信息交换渠道的限制、智能体本身传感能力的限制、以及经济约束,无法保证智能体之间信息的持续传递;同时为了进一步降低能量、计算和通信成本,需采用非周期采样模式来进行数据交换。本文在基于采样控制的方法下,着重分析了多智能体系统在通信时滞、控制器增益波动、数据包丢失三种现象下的一致性问题,其主要工作内容如下:1.基于非脆弱采样控制器,研究了非线性多智能体系统的一致性问题。考虑传输时滞和控制器不确定性的影响,在充分利用采样信息的情况下构造了新型的李雅普诺夫泛函。同时结合自由权矩阵法,加入一些不需正定的松弛矩阵,利用线性矩阵不等式给出了改进后的一致性稳定条件,可以极大提高采样区间且降低系统的保守性。并且在仿真部分模拟了通讯过程中数据丢失的现象,验证了在此条件下结果的有效性。2.基于非周期采样的模式,研究了具有非线性动态的多智能体系统在控制输入丢失这一现象下的一致性问题,采用伯努利分布的白噪声序列来模拟各智能体之间通讯过程中发生的随机丢包,同时在建模过程中根据拉普拉斯矩阵的特殊性质,将一致性问题转化为低维系统的稳定性问题,接着通过构造适合的李雅普诺夫函数,加上一些新型的不等式进行放缩变换,利用线性矩阵不等式的方法推导出达到均方一致性的条件,极大地减少了计算量。