最近,基于事件触发的通信机制由于其在资源受限系统中重要的优势而受到了越来越多学者的关注。与传统的时间触发机制相比,这种新的机制的优点在于能大幅提高通信资源利用的效率。原因在于该机制提供了一种有效的方法来生成零星的任务执行,即只有当一个特定事件发生时才进行一个执行,例如,某一信号超过规定的阈值。目前,基于事件触发的控制策略已经在复杂网络化系统,比如多智能体系统(MASs),网络化控制系统(NCSs)等中得到了比较深入的研究。需要指出的是,目前关于事件触发机制下复杂网络化系统的理论研究仍有不足之处：第一,现有的基于事件触发的复杂多智能体系统的一致性问题研究大都集中在所有智能体具有相同的动态学行为上面,并且研究的是一阶或者二阶连续系统。第二现有的关于复杂多智能体系统的事件触发机制的研究很少考虑随机通信时滞的影响,并且考虑的是固定通信拓扑的情况。第三,目前被提出的大部分事件触发机制存在自身的缺陷,阈值参数都假定为确定的固定不变常数,即跟系统状态的变化无关。第四,目前对网络化控制系统的事件触发机制的研究,都是被动地面对网络时滞和数据丢包对系统性能所带来的负面影响。为弥补已有结果的不足,本文从分析与控制的角度,研究了如下几个问题：事件触发机制下离散复杂多智能体系统的跟踪控制问题。本文给出了两类基于事件触发的分布式控制机制。建立了事件触发机制下离散复杂多智能体系统跟踪控制的数学模型。基于该模型,利用不等式放缩技术,证明了跟踪误差可以控制在一个有限范围内。事件触发机制下含有两类智能体的离散混杂多智能体系统的一致性问题。本文设计了分布式事件触发控制协议,利用Lyapunov泛函理论和线性矩阵不等式技术,建立了混杂多智能体系统达到一致性的充分性条件,并同时设计了反馈增益矩阵与事件触发参数矩阵。与此同时,我们也把这一部分的结果推广到了含有Markov随机通信时滞的离散混杂多智能体系统的一致性问题上面。自适应事件触发机制下含有通信时滞和Markov切换拓扑的一类非线性多智能体系统的一致性问题。与以往触发机制不同的是,本文所提出的事件触发机制中的触发参数是与系统状态相关(即是动态的),具有自适应功能,避免了如何选取合适的参数初始值所带来的麻烦。本文在给定的基于自适应事件触发机制的一致性控制协议下,通过引入一个动态虚拟领导者,利用Lyapunov泛函理论以及LMI方法,我们不仅给出了多智能体达到一致的充分性条件,而且同时设计了控制器中反馈增益矩阵与事件触发参数矩阵。事件触发机制下确定与不确定离散网络化控制系统的稳定性问题。针对数据包丢失这一种情况,本文提出了一种新的基于模型的事件触发预测控制机制(MB-ETPCS),联合了基于模型的网络化控制(MB-NCSs)、预测控制以及事件触发通信机制。这种机制在保证系统稳定的前提下,不仅能够减少网络带宽资源的利用,而且能够有效地补偿数据丢包对系统性能造成的影响。考虑到数据丢包的存在以及本文所提出的基于模型的事件触发预测控制,我们构建了统一的模型。基于此模型,利用Lyapunov泛函理论,以LMI的形式给出了系统稳定的充分性条件。与此同时,我们也把这种新的事件触发预测控制机制推广到了含有通信时滞的离散网络化系统的稳定性问题上面。