近年来,多智能体系统的网络化分布式协同控制成为控制领域的一个研究热点。由于多智能体的协同工作可以完成某些复杂的、单个智能体无法完成或难以胜任的任务,并且可以提高系统在复杂环境下的鲁棒性和适应能力,因而在很多方面得到广泛应用(如机器人编队和无人驾驶飞行器等)。作为分布式协同控制的基础,一致性问题更是受到了不同领域研究人员的广泛关注。现有的多智能体系统一致性控制理论中主要存在两个问题:一是所设计的一致性控制算法保守性较大;二是研究主要集中于线性系统,对非线性动态的多智能体研究较少。这两个问题限制了多智能体系统一致性控制理论的工程应用。本文在目前已有的研究成果的基础上,围绕着两个问题,将一般形式的Luenberger观测器推广到更加普适的形式,降低了算法设计的保守性。此外,还研究了在递增二次限制非线性条件下网络化系统的一致性控制及其在多智能体协同中的仿真。主要研究内容如下:1)与观测器相结合,研究了网络系统中的非负连边一致性问题。借助于正系统理论,本文论证了网络中连边状态的非负性。同时根据李雅普诺夫稳定性理论,本文论证了连边的状态的收敛性。进一步地,推广了一般形式的Luenberger观测器,增加了观测器设计的自由度。2)将无向拓扑中的非负连边一致问题推广到有向拓扑中,研究了一般线性多智能体在有向拓扑中的正连边一致性问题。基于Metzler和Hurwitz矩阵的性质,可以得到线性网络化系统达到非负连边一致的充分条件。作为特例,给出了基于Luenberger观测器的一般线性系统达到非负连边一致的充分必要条件。3)引入递增二次限制非线性条件,研究了非线性系统的观测器设计及基于递增二次限制的非线性系统的一致性控制方案。在此基础上,探讨了该方案在多无人车和多机械臂一致性控制中的仿真。4)基于MATLAB平台对一致性算法进行了数值仿真研究。对无向网络的连边一致性控制系统、有向网络的连边一致性控制系统、基于观测器的递增二次限制的非线性多智能体系统的一致性算法分别进行了数值仿真。仿真结果验证了本文给出的一致性算法的有效性。