网络化的调和振子系统作为描述复杂系统与复杂网络的一个最基本的模型,近年来已引起复杂系统动力学与控制领域众多学者的广泛关注。由于该系统具有典型的物理及力学特征,它已广泛应用于多机器人协调、移动传感器网络和智能传输系统等诸多工程技术领域,因而网络型调和振子系统的协调动力学与控制的研究具有重要的科学意义及广阔的应用前景。本文从动力学与控制的角度研究了混杂网络型调和振子系统的同步动力学及其控制,主要工作概括如下：一.具有瞬时耦合的网络型调和振子系统的同步动力学.基于网络中个体之间的局部瞬时相互作用机制,提出了一个具有无向网络调和振子系统的分布式同步算法,分别在固定和切换网络拓扑结构下给出了有无通讯时滞、有无引导者等不同约束条件下其相应算法的一致性收敛分析。与现有的纯连续或纯离散的同步算法相比,我们工作的一个显著特征是即使网络中每个振子只在一些离散时刻瞬时地交换它们的速度信息,无向网络中调和振子系统仍然能够达到同步运动。二.具有控制输入缺失的调和振子网络系统的采样控制.随着数字化技术的飞速发展,考虑到大量复杂网络环境因素的影响,提出了基于采样数据测量的具有控制输入缺失的网络化调和振子系统的同步算法。根据不连续动力系统的理论,给出了这种算法收敛性分析的一种新方法,分别在固定和切换网络拓扑结构下得到了系统在有无通讯时滞以及有无引导者等不同约束条件下的一些同步准则,讨论了“工作时间”和“休息时间”以及采样时滞之间的相互关系,并给出了它们对同步速度的影响。三.时滞二阶多智能体网络系统的分布式脉冲采样控制.针对一类具有通讯时滞的二阶多智能体网络系统,提出了一个分布式的一致性协议,这里系统中每一个个体仅仅在一系列离散时刻与其邻居节点交换自身的位移信息,并依据这些相对位移信息以脉冲方式更新自己的速度状态。理论结果表明：只要耦合时间间隔小于某给定数值连通网络系统即可达到指数一致性,特别地,当不考虑系统的通讯时滞时,系统的收敛速度并不依赖网络拓扑结构而是只与个体动力学特征以及耦合间隔有关,这与大部分已有理论结果显著不同。四.具有脉冲耦合的一般复杂时滞动力网络的同步.建立了一个具有脉冲耦合的复杂时滞动力网络的一般模型,基于时滞动力系统的脉冲控制理论,给出了这种复杂网络动力系统分别在节点动力学具有时滞和耦合具有时滞情况下的全局和局部同步准则。研究结果表明：即使网络节点之间仅在一系列离散时刻发生瞬时脉冲作用这种时滞动力系统仍能达到同步。最后将所得理论结果应用于最近邻的时滞Hopfield (?)神经网络和一个由混沌FHN神经元振子为动力节点所构成的一个无标度的动力网络的同步问题。