随着科学技术的发展,对现代控制技术的研究也逐渐深入,自动控制理论在工程应用中有不少实际应用,但是伴随着问题规模的不断变大,对系统的功能要求越来越复杂,传统的集中式控制在处理这些大型工程时的稳定性差、鲁棒性差就体现出来了,而分布式控制因其可扩展性等在处理大型复杂工程时的优势则越来越明显,因此多智能体系统逐渐成为了控制领域研究的一个热点。最优一致问题是研究分布式控制问题的一个焦点问题,而这个问题的解决依赖于系统中智能体的互相协作,与此同时互相协作也是多智能体处理大型复杂问题的一个优势。理论研究想要应用在工程实际中,则需要考虑实际工程中可能出现的问题,执行器饱和则是其中一个需要着重考虑的问题。因此,本文对具有执行器饱和约束的多智能体系统的最优一致问题进行了研究。论文的主要工作概括如下:研究了具有饱和约束的多智能体系统在引入事件触发策略下的最优一致问题。通过引入事件触发策略,可以有效地减少智能体之间的不必要通讯,从而降低智能体之间的通讯频率,放宽对智能体通讯网络带宽的要求。首先根据系统的结构特征,设计事件触发条件,当触发条件被满足时,则触发智能体之间的通讯,并且更新控制器,否则智能体之间不进行通讯,控制器不更新;根据设计的事件触发条件,证明了系统不会发生Zeno现象,利用Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统在所提出的控制算法的作用下能够达到稳定状态,同时能够收敛至最优一致点使系统的整体目标函数能够取到最小值。通过仿真实验验证了算法的有效性。在研究具有饱和约束的分布式最优一致问题时,考虑到技术设备及成本等限制可能导致部分状态无法直接测量,因而无法直接设计状态反馈控制协议来解决最优一致性问题,因此,我们进一步设计了基于高增益观测器的一致性控制协议。高增益观测器的设计不需要进行复杂的微分方程计算,只需要选择合适增益值,就能够构造一个具有状态反馈相似性能的输出反馈控制器。通过选取的高增益观测器参数,能够根据Lyapunov稳定性定理分析出系统在控制算法的作用下,最终在观测误差收敛至0时,系统的状态能够达到全局最优一致点。最后通过数值仿真实验,根据所得结果,证明所提出控制算法的有效性。