随着计算机通信技术和分布式控制的飞速发展,多智能体系统协同控制在近年来成为了控制领域的一个研究热点,并在工业、军事、交通等领域得到了广泛的应用。其中,包含控制作为多智能体系统协同控制的重要课题,极具现实意义和研究价值。本文主要针对几类高阶非线性多智能体系统展开了包含控制问题的研究,考虑到智能体之间通信带宽和自身计算能力的有限性,采用了事件触发和自触发的控制策略保证系统实现包含控制且排除Zeno现象。主要研究内容如下:（1）针对一类高阶非线性多智能体系统,研究了基于事件触发机制的包含控制问题。其中每个智能体都带有未知的非线性项,且该非线性项满足一定的约束条件。针对集中式和分布式两种情形分别设计了事件触发控制协议及相应的触发条件,通过backstepping方法和Lyapunov稳定性原理证明系统能够实现包含控制。另外,通过增加“误差阈值”的方法对原先的触发条件做出改进,避免了系统发生Zeno现象。（2）针对一类高阶异构非线性多智能体系统,研究了基于事件触发的包含控制问题。该系统模型更为一般,每个跟随者的非线性项是异构且完全未知的。为实现控制目标,为每个跟随者设定了各自的目标路径,先对目标路径设计分布式事件触发控制协议及触发条件使其收敛到领导者信号组成的凸包内,接着让跟随者实现对自身目标路径的跟踪。设计过程中引入了径向基函数神经网络对非线性项进行估计,并给出了相应的自适应控制律。最终给出的控制协议能够使系统达到实用包含控制目标并避免Zeno现象。（3）针对一类高阶切换非线性多智能体系统,研究了基于自触发的包含控制问题。系统跟随者动力学模型中的非线性项是异步切换且完全未知的。首先为了避免对智能体状态误差进行连续的监测,分别给出了集中式和分布式的自触发规则,使各跟随者能够预测下一次触发的时刻,再利用backstepping法、神经网络和自适应控制针对两种情形分别设计了控制协议,并证明了两种自触发控制方案均可使系统实现实用包含控制且排除Zeno现象。