近十几年来,网络化多智能体系统的一致性控制问题在众多领域引起了极大的关注,这得益于它广泛的应用前景。但目前对该问题的研究条件过于理想,与实际的控制系统相差甚远。基于此,本文将进一步开展对该问题的研究。主要研究内容包括如下几个方面:针对一阶系统和一般线性系统,在时延和不确定切换拓扑等不同限制条件下提出不同的单连续型事件触发策略。网络化多智能体系统一般以固定频率对状态进行采样,这会造成资源浪费。通过引入单连续型事件触发策略以减少控制器的更新次数,节约网络资源。同时,针对两种单连续型事件触发机制,通过证明估计出任意相邻执行间隔具有一个正下界,排除了可能由其带来的Zeno现象。针对具有时变延时控制输入及双端随机网络攻击的一般线性多智能体系统,提出了一种一致性的新方法。在时变延迟控制输入及双端随机网络攻击下,建立了闭环控制系统的数学模型,基于Lyapunov稳定性理论和LMI理论,给出了能够保证系统在均方意义上实现一致性的充分条件。最后通过仿真实例验证了该理论方法的有效性。针对具有时延和不确定切换拓扑及随机网络攻击的网络化多智能体系统,提出混合触发一致性控制协议。相比于事件触发机制,所提出的混合触发机制更能保证系统的最佳性能,同时考虑时变延迟控制输入、不确定切换拓扑和随机网络攻击的影响,建立闭环系统的数学模型,基于Lyapunov稳定性理论和LMI理论,给出了使系统一致的一致性定理。最后,通过仿真实例验证了理论的可行性。