近年来,多智能体分布式一致性控制在移动机器人、无人机编队、网络化控制等方面有了广泛了发展,已经逐渐成为控制学科中的研讨热点。然而,对于其中最基本的一致性问题还存在着很多内容值得讨论,例如在实际生活中,通信往往通过共享网络执行,这意味着网络通信带宽和智能体的计算资源无法避免地受到限制。本文从这一点出发,通过结合动态事件触发的控制机制,对一般线性多智能体系统展开研究,在保证系统稳定性和一致性的前提下,减少不必要的通信次数和控制器更新频率。具体主要工作如下:（1）针对含有外部干扰的多智能体系统分布式一致性控制问题,设计出了一种新型的动态事件触发机制,给出了状态观测器和扰动观测器的一致性控制算法,理论上分析了所提出的动态事件触发机制相比于现有的方法能够进一步减少触发次数,从而节约网络通信资源。基于Lyapunov方法分析了系统的稳定性及一致性能,并且,通过在触发函数中添加一个指数项,证明了所提出动态事件触发机制的可行性,即能够保证排除Zeno触发行为。最后,通过仿真实例有效验证了所提出控制方法在节约通信资源方面的优势。（2）针对一般线性多智能体系统完全分布式一致性控制问题,结合前文提出的新型动态事件触发机制,提出了一种自适应控制算法。通过理论分析证明了所提出的算法可以避免智能体总数、Laplacian矩阵特征值等全局信息的使用,实现了多智能体系统的完全分布式控制,更有利于算法在实际中的应用。基于Lyapunov方法分析了系统的稳定性及一致性能,同时,设计了一种间歇通信的控制算法,解决了事件触发机制中相邻智能体之间仍需要连续通信的问题。最后,通过仿真实例再一次验证了所提出控制算法的可行性。（3）针对一般线性多智能体系统的双向一致性问题,基于动态事件触发给出了一种新的自适应控制算法,将耦合增益限制在合理的范围,避免了可能存在的参数漂移现象。同时,通过引入新的自适应触发参数,设计了一种具有自我调节能力的动态事件触发机制。给出了多智能体实现双向一致的条件,同时基于Lyapunov理论分析了多智能体系统的双向一致性能以及稳定性。通过计算理论上事件触发的最小触发间隔,排除了Zeno行为。通过仿真实验验证了在所提出的控制算法下,多智能体系统最终能够达到双向一致。