近年来,由于多智能体系统广阔的应用前景,其相关研究已经引起了许多专家的极大兴趣。在多智能体系统的众多研究课题中,一致性是实现多智能体协调控制的基础和前提,是指智能体之间通过信息交互,实现状态与其邻居保持一致。实际中多智能体系统经常处于各种复杂的环境中,并且由于测量的准确度、传感器的精度和环境变化等因素,系统存在建模不确定性,智能体之间的输入可能伴有扰动,也有可能出现网络资源的不足的情况,又或者某个(些)智能体发生故障。为解决这些可能出现的问题,本文使用滑模控制方法,研究了多智能体系统的鲁棒一致性问题。本文的主要工作如下:(1)考虑了量化不匹配下的不确定多智能体系统的鲁棒滑模一致性问题。首先,针对一类同时带有匹配和不匹配不确定性的多智能体系统,设计了线性滑模面,并采用线性矩阵不等式(LMI)技术给出滑模面参数的求解方法。其次,针对数字通信通道编解码的特点,充分考虑了量化参数不匹配和外部干扰等多种不利因素的影响,提出一种新的滑模到达控制律确保闭环系统能在有限时间到达设计的滑模面,实现鲁棒一致性的目标。最后经计算机仿真实验比较验证了设计方法的有效性。(2)考虑了事件驱动下的多智能体系统的鲁棒滑模一致性问题。针对一类具有外部干扰的线性无领导者多智能体系统,首考虑了保性能滑模面的设计,并利用LMI技术求解滑模面的参数,确保系统状态到达滑模面后能够渐近稳定,并且使得滑动模态具有一定鲁棒性能。在此基础上,引入事件触发机制,设计了基于事件触发的滑模控制器使其在有限时间内到达滑模带内,实现了鲁棒一致性。最后,给出触发间隔的最小界限以排除芝诺行为(Zeno behavior),对比仿真表明了该算法的有效性。(3)将上一章的研究内容进一步推广到了领导-跟随多智能体系统中,且同时考虑了多智能体系统的容错问题。针对一类带扰动的二阶领导-跟随多智能体系统,考虑了可能发生的执行器部分失效故障,提出了一种基于事件触发技术的滑模控制算法。首先分析了事件触发的影响,计算得到了滑模带的带宽,然后结合鲁棒控制的思想和执行器失效率的边界信息,设计了一种滑模容错控制器使得多智能体系统即使发生执行部分失效的情况下仍能实现领导-跟随一致性。最后对比仿真验证了算法的有效性。