关于多智能体系统协同控制的研究已经推进了近几十年,大量关于一致性控制、编队控制和包含控制的结果被提出。这些结果中的大部分是在智能体无干扰的假设基础上求得的。然而,在实际情形下,受环境扰动、通信噪声和负载变化的影响,多智能体系统中不可避免地存在形式各异的干扰。若在控制器设计中忽略这些干扰,会造成多智能体系统协同控制精度的降低,并可能会导致协同控制任务失效。为了实现高精度和可靠的协同控制,本文研究了抗干扰协同控制问题。在广泛对比现有抗干扰协同控制研究结果的基础上,本文考虑了一种基于干扰观测器的抗干扰协同控制方案,并以线性多智能体系统为研究对象,讨论了几类特殊干扰下的抗干扰协同控制算法设计问题。本文的主要研究内容包括:1)考虑了外部系统干扰下的抗干扰一致性控制问题,提出了一种仅依赖于多智能体间相对输出信息的分布式抗干扰一致性算法。该算法的设计基于未知输入观测器理论。通过定义关于图Laplacian矩阵的误差变量,建立了一种基于增广系统稳定性分析的多智能体系统一致性分析方法,并用Lyapunov直接法证明了闭环多智能体系统的渐近一致性。最后,用两个数值算例说明了算法的有效性。2)考虑了外部系统干扰和输入时滞条件下的抗干扰一致性控制问题,提出了一种仅依赖于多智能体间相对输出信息的分布式抗干扰一致性算法。该算法的设计基于未知输入观测器和预估器反馈理论。通过定义关于图Laplacian矩阵的误差变量,建立了一种基于输入时滞增广系统稳定性分析的多智能体系统一致性分析方法,并用Lyapunov-Krasolvskii方法证明了闭环多智能体系统的渐近一致性。进一步地,讨论了带有领导者的多智能体系统一致性问题。最后,用两个数值算例说明了算法的有效性。3)考虑了相对状态依赖干扰下的抗干扰一致性控制问题,提出了一种仅依赖于多智能体间相对输出信息的分布式抗干扰实际一致性算法。该算法的设计基于特殊坐标基分解和扩展高增益观测器理论。通过定义关于图Laplacian矩阵的误差变量,建立了一种基于输入受限增广系统实际稳定性分析的多智能体系统实际一致性分析方法,并利用饱和分析和奇异摄动理论,证明了闭环多智能体系统的实际一致性,同时给出了控制器参数的调整方法。最后,用一个数值算例说明了算法的有效性。4)考虑了非匹配干扰和智能体异构条件下的抗干扰协同输出调节问题,提出了一种利用智能体局部信息的分布式线性抗干扰协同输出调节控制算法。该算法的设计基于输出调节理论和广义扩展状态观测器理论。通过定义关于图Laplacian矩阵的误差变量和对一系列线性输出调节方程的求解,建立了一种基于增广系统输入输出稳定性分析的多智能体系统协同输出调节分析方法,并利用输出调节理论和线性系统输入到状态稳定的相关结果,证明了闭环调节输出的渐近稳定性,同时给出了一种基于衰减率的协同控制器参数设计方法。最后,用数值算例和对比仿真说明了算法的有效性。这些结果既是对抗干扰控制结果的推广,也是对现有抗干扰协同控制结果的完善与补充。