近年来,随着多智能体系统在无人机编队飞行、智能交通、无线传感器网络等诸多领域的广泛应用,其逐渐成为众多领域专家学者们关注的研究热点之一。而一致性控制作为多智能体系统协调控制的根本性问题以及其他分布式控制和估计的研究基础,其目的是在缺少中央控制和全局通信的情况下,利用个体间邻居的信息交互,使得所有个体的状态量渐近地趋于相同。但由于如今的网络安全形势日益严峻,智能体极有可能会遭受到恶意攻击的干扰甚至被攻击者控制,因此研究多智能体系统的安全一致性问题具有重要的理论和工程价值。本文以一类由一阶与二阶智能体组成的异构多智能体系统作为研究对象,分别讨论了固定拓扑、切换拓扑以及添加信任节点机制下的安全一致性问题,具体内容如下:(1)针对由一阶与二阶智能体组成的异构多智能体系统,研究了其在固定拓扑下的安全一致性问题。相比于同构系统,该异构多智能体系统同时存在一阶与二阶智能体,因此其动力学特性更为复杂。系统中部分节点遭受敌对节点攻击后不再按照原先设计好的控制律进行状态更新,转而向邻居节点发送恶意信息。为了保证其他正常节点能够最终实现安全一致性,设计了一种以邻居个体间的信息交互实现一致性的分布式安全控制算法,该算法针对邻居个体的数目进行有选择地删减,以此来消除疑似恶意节点信息的影响。利用一种名为拓扑稳健性的网络拓扑性质,系统中的正常节点无需额外获得与网络拓扑相关的全局信息和邻居节点的具体身份便可实现一致性。然后根据恶意攻击节点在网络中的分布情况,分别给出了多智能体系统实现安全一致性的主要结论。(2)进一步研究了异构多智能体系统在切换拓扑下的安全一致性问题,并通过信任节点机制在降低网络资源使用量的同时大大提高了网络拓扑的稳健性。考虑现实环境中经常发生的数据丢包、通信障碍、网络拥堵等因素,网络拓扑中节点之间的通信链路很可能无法时刻保持连通,针对该情况设计了一种在固定周期内采集相关邻居信息的安全控制算法,该算法不再要求任意时刻下网络拓扑都必须具有一定的代数连通度性质。同时一般情况下的一致算法对网络连通度提出了很高的要求,限制了多智能体系统在大规模分布式网络下的性能表现。通过设置部分节点为绝对可信节点,系统无需添加额外的通信链路便可获得较高的网络连通度。然后针对不同的恶意攻击模型,通过控制器参数设置以及矩阵转换等方法,给出了系统在切换拓扑和信任节点机制下的一致性结果。