计算机网络技术、分布式控制技术、电力电子及传感通信技术的大力提升和飞速发展,极大地推进了复杂系统理论的日趋成熟和完善。作为复杂系统理论的重要组成部分,多智能体系统的分布式协同控制受到了研究人员的极大关注,相关研究结果已被广泛应用到众多领域,如编队控制、传感器网络中的分布式决策、以及生物系统中的聚集和集群行为。一致性是多智能体系统的一种典型的动力学行为,要求多智能体系统中各智能体的特定状态量依据其邻居个体的状态不断更新和演化,最终实现协同一致。为了实现一致,各智能体间需不断进行局部信息交换,而实际上智能体往往因遭受外部干扰而导致彼此间通讯链路时断时续、网络拓扑不断发生切换,这对受控系统局部信息的传递和共享极为不利,最终将破坏协同一致性的实现。基于以上问题,本文旨在研究切换通讯拓扑结构下多智能体系统的协同一致性。已有的一致性研究结果往往要求变化的网络拓扑中切换不连通子图满足联合连通条件或切换连通子图满足周期切换条件,然而关键难题在于当不连通子图比连通子图更加频繁出现时,如何进一步量化切换滞留时间。为此,本文特别研究了一类双积分多智能体系统在给定切换信号下的追踪一致性。应用多Lyapunov函数理论及平均滞留时间法,假设通讯网络可在连通子图和不连通子图间随机切换,设计了一种基于邻居的控制策略,使得所有跟随智能体可在低带宽通讯网络环境下以一定的指数收敛速度追踪上领航跟随者。结果表明,当连通子图和不连通子图的运行总时长之比不大于特定上界时,较小的平均滞留时间即可保证受控切换网络系统的稳定性。本研究的主要创新点在于:(1)与传统的连通子图间的周期切换或平均滞留时间切换法相比,所涉及的切换控制协议允许更多的不连通子图参与多智能体系统的切换控制,这将大大减少含大规模智能体受控系统的通讯压力;(2)研究结果是对传统不连通子图满足联合连通条件切换法在一定程度上的量化研究,只需在所有不连通子图和连通子图的运行时长之比不大于一定阈值时,较小的切换滞留时间即可保证受控系统的一致指数稳定性。(3)有别于传统的拓扑结构连通性相关的平均滞留时间方法,本文所提出的滞留时间对连通子图和不连通子图都是一致适用的,因此在实际中更加便于实施和应用。