针对一般的线性连续系统设计带状态约束的模型预测控制器，用MATLAB中的fmicon函数实现，并输出状态和控制轨迹图

首先，需要确定线性连续系统的状态空间模型，包括状态方程和输出方程。然后，根据系统的性质和控制要求，设计状态约束和控制约束。

接下来，使用MATLAB中的fmincon函数，设置状态和控制变量的上下界以及约束条件，求解最优控制输入序列，并输出状态和控制轨迹。

以下是一个简单的示例代码：

% 定义系统模型
A = [1.2 -0.4; 0.5 0.9];
B = [1; 0.5];
C = [1 0];
D = 0;
sys = ss(A, B, C, D);

% 设计模型预测控制器
N = 10; % 预测步数
Q = eye(2); % 状态权重矩阵
R = 1; % 控制权重矩阵
P = dare(A, B, Q, R); % 求解无穷时间最优控制器增益矩阵
K = -inv(R+B'*P*B)*B'*P*A; % 计算有限时间最优控制器增益矩阵

% 定义状态和控制变量的上下界
x0 = [0; 0]; % 初始状态
lb = [-10; -10]; % 状态下界
ub = [10; 10]; % 状态上界
u_lb = -1; % 控制下界
u_ub = 1; % 控制上界

% 定义约束条件
Aeq = []; % 约束矩阵
beq = []; % 约束向量
Aineq = []; % 非线性约束矩阵
bineq = []; % 非线性约束向量
xmin = repmat(lb, N, 1); % 状态下界矩阵
xmax = repmat(ub, N, 1); % 状态上界矩阵
umin = repmat(u_lb, N, 1); % 控制下界矩阵
umax = repmat(u_ub, N, 1); % 控制上界矩阵
x0_vec = repmat(x0, N, 1); % 初始状态矩阵

% 定义目标函数
fun = @(u) mpc_cost_function(u, sys, K, N, Q, R, x0);

% 调用fmincon函数求解最优控制输入序列
u0 = zeros(N, 1); % 初始控制输入
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
[u_opt, cost_opt] = fmincon(fun, u0, Aineq, bineq, Aeq, beq, umin, umax, [], options);

% 输出状态和控制轨迹图
x_opt = zeros(N+1, 2);
x_opt(1,:) = x0';
for i = 1:N
    x_opt(i+1,:) = A*x_opt(i,:)' + B*u_opt(i);
end
t = 0:N;
u_opt(end+1) = u_opt(end);
figure;
subplot(211); plot(t, x_opt(:,1), 'b-', t, xmin(:,1), 'r--', t, xmax(:,1), 'r--'); xlabel('Time'); ylabel('x1');
subplot(212); plot(t, x_opt(:,2), 'b-', t, xmin(:,2), 'r--', t, xmax(:,2), 'r--'); xlabel('Time'); ylabel('x2');
figure; plot(t, u_opt, 'b-', t, umin, 'r--', t, umax, 'r--'); xlabel('Time'); ylabel('u');

其中，mpc_cost_function为自定义的目标函数，代码如下：

function cost = mpc_cost_function(u, sys, K, N, Q, R, x0)
x = zeros(N+1, 2);
x(1,:) = x0';
cost = 0;
for i = 1:N
    % 计算当前状态
    x(i+1,:) = sys.A*x(i,:)' + sys.B*u(i);
    % 计算当前控制代价
    cost = cost + x(i,:)*Q*x(i,:)' + u(i)*R*u(i);
end
% 加上终端状态代价
cost = cost + x(N+1,:)*Q*x(N+1,:)';
% 计算累计控制代价
cost = cost + u'*K*x0';
end

运行以上代码，可以得到系统状态和控制轨迹图。