在控制理论的逐步应用中,发现工业中存在的一些具有不确定性的系统大多表现为异构性。但现有的理论研究侧重点为同构多智能体系统（MASs,Multi-agent Systems）,对于异构MASs系统的相关控制理论还需要不断的补充完善。通过对常用控制理论的分析以及总结并了解其应用场景,对于本文研究的系统模型选择模糊控制进行研究。模糊逻辑系统（FLS,Fuzzy Logic System）的逼近能力非常强大,体现在可以逼近任意的非线性函数,因此对于构建非线性系统模型极为有效,并且得到了很多学者的青睐。本文将基于此特性,分别提出I型和II型模糊自适应控制方法用于实现非线性异构MASs的一致控制。对于一类具有匹配非线性函数的异构MAS,主要研究了其一致稳定控制问题。应用FLS来近似未知的非线性函数。与现有结果不同,本文中每个智能体在网络拓扑中体现的空间维度是不相同的。通过定义相似属性并引入相似参数,设计了具有相似参数的分布式模糊自适应控制器,以确保每个跟随者的状态都能稳定地跟踪领导者者系统的状态。假定在网络连接图中,至少存在一个节点与其他节点之间有关联且能够进行信息交互,然后基于图论和Lyapunov函数方法,证明了闭环系统中的所有信号最终均一致有界（UUB,Uniformly Ultimately Bounded）,并且一致性跟踪误差收敛了一个较小的紧凑集合。最后,通过对不同维度的MASs的仿真结果进行分析来说明所提出控制器的可行性。针对一类含有外部扰动的非线性异构MASs,主要解决了跟随者的状态轨迹能够以一个很小的误差稳定跟踪领导者的状态轨迹的问题。首先,介绍了一类异构MASs的相似结构,并定义了每个智能体之间的一些参数。其次,构造了具有相似参数的鲁棒分布式II型模糊自适应控制,以用于实现具有外部干扰的异构MASs的一致性。根据图论知识和Lyapunov函数方法,可以保证闭环系统中的所有信号收敛到一个小的零域内。最后,给出了一些具有相同和不同维数的仿真实例,通过与已有文献结果进行对比,突出了该控制方案的优势。针对一类具有非结构化模型的机械臂MASs系统,设计了一种新颖的分布式反馈自适应控制,使其能够稳定跟踪领导者系统的状态。需要强调的是每个智能体机械臂系统的维度可以允许是不相同的,有的机械臂具有2个自由度（DOF,Degree of Freedom）,而有的机械臂具有3个DOF,这是与其他分布式控制方案相比之下的主要优点。针对维度不相同的问题,提出了相似节点的定义,并且根据所提出的相似条件和系统自身的一些信息计算出了相似参数。基于这些相似参数提出了具有耦合权重自适应律和模糊权重自适应律的分布式II型模糊控制方案,以确保每个智能体机械臂系统的状态能够完美的跟踪领导者系统的动力学行为,并且跟踪误差收敛到一个很小的范围内。这种方法将现有的具有相同维度的多智能体跟随者系统和领导者系统的工作扩展到具有不同维度的MASs中。最后,通过将每个智能体机械臂系统和领导者系统采用定向网络拓扑图进行连接,在仿真示例中展示了所提出控制策略良好的稳定性能。