在分布式系统和网络化控制系统的研究中，多智能体系统均值一致问题是一个重要的研究方向。多智能体系统（Multi-Agent Systems）是由多个智能体（agents）组成的系统，每个智能体具有自己的动态行为和任务，它们通过局部交互和协调来实现全局的目标。在多智能体系统中，均值一致性（Average Consensus）指的是系统中的所有智能体最终能够达成某个全局函数（例如，所有智能体状态的算术平均值）的一致意见。均值一致性在许多实际应用中具有广泛的应用，如机器人编队控制、分布式计算和传感器网络。
在传统的均值一致性研究中，智能体之间的通信通常是连续的，即智能体会定期地将信息发送给其他智能体。然而，这种连续通信会导致大量的数据传输，从而消耗较多的能源。因此，研究者们提出了事件触发通信（Event-Triggered Communication）的概念，其核心思想是仅在某些特定的“事件”发生时，才进行信息的交换。事件触发通信使得智能体之间的通信变为非连续的（Non-Continuous Communication），从而有效减少通信频率，降低能源消耗。
事件触发一致性控制（Event-Triggered Consensus Control）中的事件通常和智能体状态测量误差有关，具体来讲，是指状态测量误差超出某个预设阈值时，才会触发智能体之间的通信和控制行为。在某些情况下，还会设计更加复杂和精细的触发策略，比如使用非连续阈值（Discontinuous Threshold），这样可以在不牺牲系统性能的前提下，进一步减少通信次数，优化系统能耗。
在事件触发通信的研究中，设计合适的事件触发机制是关键。根据文章描述，通过适当的事件设计，可以实现智能体在状态测量误差超过给定阈值时才进行信息交换，从而在避免连续通信的同时，保证了系统的快速一致性。此外，与传统的连续通信方法相比，通过事件触发控制方法能够在更少的事件触发下达到更快的一致性，这在节能和提升系统效率方面具有明显优势。
针对该研究领域的仿真结果表明了所提出的事件触发控制方法的有效性。仿真实验可以验证智能体之间的状态最终趋于一致，同时能够清晰展示智能体间通信次数的减少，以及在不同应用场景下系统性能的提升。在文章中，作者还提到了一些关于多智能体系统的基础理论和应用背景，例如网络控制系统的优点，它们在网络化控制下能够更好地满足模块化、易于维护和低成本等新要求。网络化控制系统适合于多种新兴应用，其中多智能体系统是一个重要的子类。
论文《事件触发通信下的多智能体系统均值一致》深入探讨了基于事件触发机制的多智能体系统均值一致性问题。研究旨在通过事件触发控制来减少智能体间的通信频率，以达到节能减排的效果，同时保证系统性能。该研究对于网络化控制系统和多智能体系统的发展具有重要意义，能够推动相关技术在实际应用中的发展和创新。
