在很长时间里PID一直是全球控制工程师们关注的流行话题之一，这是因为PID是他们工作的一个组成部分。回首过去的两年里，回路调节以及和PID 相关的文章始终是CONTROL ENGINEERING网站上最热门的。
　　因此，当MathWorks的应用支持工程师Parasar Kodati在Automation & Control Engineering LinkedIn网站张贴问题："PID什么时候不是解决问题的答案：高级控制的好处在哪儿？"时，得到大量反馈是肯定的。
　　Kodati指出，当他还是研究生时，他"为控制论所惊讶，等不及要看看这个理论在工业中的应用。"然而毕业三年后，他开始想知道为什么PID似乎是这么多实际应用的答案。
　　控制工程师们迅速进行了回应，从最初回帖开始一直持续了几个月。他们的回应大致分为三个方向：为什么PID适用于那么多的应用，什么时候高级控制是更合适的，以及如何分析情况以确定PID还是高级控制是最好的选择。

        标准的或者ISA标准形式的PID算法允许使用者通过调整单个参数（Kp）同时改变三项的作用大小。即比例、积分和微分作用的贡献都依赖于Kp值。因此，这种安排又被称为依赖性或依赖性理想PID算法。虽然学术界很少采用这种形式的算法，但是它偶尔会被冠以学术算法之名。
　　当PID足够用时
　　"以我的经验，许多系统都具有非常简单的动态过程，在这些情况下PID往往足以提供所需的性能，"惠普高级机电工程师Doug Harriman这样说。 "PID控制器可以更直观地进行调整。与考虑极点配置相比，当改变其中一个PID增益时比较容易推断出预期的行为改变。"
　　他还指出，由于大多数工程师"从来没有学过任何高级控制理论，"这可能是PID受欢迎背后的另一个原因。
　　RoviSys的系统工程师Kareem Suhwail认为，从自动化的角度来看，PID对于99％的控制情况来说是绰绰有余的。他说"意识到这种情况，在学习高级控制论时，你经常接触传递函数，方框图，状态方程等等，但几乎不可能用这些东西对一个运行的生产线建模，为了获得仅比PID多一点儿收益而进行昂贵的高级控制分析是不现实的。"
　　"大多数化工控制回路中，虽然在一定程度上是非线性的，但在设定点附近的正常控制区是足够线性的。"PID足以胜任。Automation Consulting Services 的咨询顾问Joseph Alford这样说。 PID也许不是最优控制，但已足够好了。
　　Alford也呼应Harriman的意见，即大多数的工程师通常所上的本科控制课程不会超过一门，所以"只培训了PID和一些相关的简单控制配置（如串级控制）。"把教育因素，PID的简单性和易获得性加到一起，你就有了PID在控制应用中占据优势的三大理由。
　　在他评论的另一部分中，Alford提到他所看到的一份调查，对许多使用基于模型或其他复杂控制策略的工业控制回路的审计表明，回路往往被设在手动模式。Alford说，当设计高级控制策略的工程师转到另一项任务后这种情况是经常发生的。 对于大多数工程师来说，这表明"当新人并不熟悉控制算法时，难以对复杂的控制回路保持持续的技术支持。在高度监管的行业如医疗设备控制工程网版权所有，医药，生物技术以及核工业中也许有还有复杂控制算法的验证问题。"
　　虽然很多工业过程变得更具挑战性，工业自动化及控制专业人士Thomas Swift说PID仍然是他所遇到大多数控制问题时所选择的工具。 即使在许多高级应用, "以我自身的经验，前馈以及串级反馈等经典方法比增加核心控制算法复杂性更具吸引力。"他说。
　　按Yokogawa产品营销经理Massimiliano Verones的说法，基于PID的控制架构（如比例控制，串级控制和前馈控制）的成功秘诀在于它们所提供的低成本/高效益比。"衡量高级控制策略的性能改进并且将其转化为真正的投资回报并不总是一件容易事。"

　　CO(t)是控制器的当前输出; e(t) = SP - PV(t)是设定点（SP）和过程变量PV(t) 之间的误差; P是控制器增益; T1是积分时间TD是微分时间。
　　其它的选择
　　虽然大部分受访者同意对于大多数控制应用来说PID是足够好的，然而在它不够好的情况下应该怎么办哪？这种情况下工程师为实际应用而应该更多了解的最佳选择是什么？
　　Delta Computer Systems Inc.的销售经理Richard Meyerhoefer说："在极端动态或二阶系统的的定位控制中，仅靠最简单形式的PID是不够的，现有的高级算法会创建一个系统模型，并自动计算额外的增益，例如前馈速度，加速和减速前馈，爬行前馈，双微分。 这些高级增益基于自然频率。 PID是用来纠正非线性的。 前馈应该能够纠正90％的误差。 在这些情况下www.cechina.cn，[只使用]PID会导致系统非常不稳定。"
　　Meyerhoefer补充说，通常由于许多工程师缺乏了解导致他们放弃闭合回路控制而倾向于更加机械的选择。不幸的是，在许多情况下，这些选择往往导致缺乏重复性CONTROL ENGINEERING China版权所有，较低的分辨率 ，以及增加的停机时间。
　　根据Automation Group首席控制系统工程师Sergei Kuznetsov的说法，PID加上Smith预估补偿可以容易地解决简单的传输延误，他指出，他曾经见过Smith预估补偿用于木屑量级的控制并在手动模式下工作了20多年。Kuznetsov说 "结果客户在原材料费用上每年节省150万美元（约7％）。"
　　The Timken Co.的首席开发分析师Michael Thompson说"从反应，跟踪误差和稳定时间的角度来看在适用的情况下基于模型的控制显然是一个更好的方法，然而基于模型的控制在反馈回路中往往需要额外的项。 例如，如果我想改变存储容器中一定体积液体的温度，除了液体的温度以外，了解有多少液体存在肯定是有帮助的。给电池充电也是类似的问题。了解已经冲了多少电 是有帮助的。 有时这些信息并不容易从可用的传感器确定。"
　　按Thompson的说法，也有许多情况下非线性增益调度可以有效地使用于一个PID控制回路而无需额外的传感器或显著的复杂性。在这种情况下，增益调度可能只是一个传递函数以把一个非线性变量映射成一个更线性的。 在这些情况下www.cechina.cn，PID控制器将会做得一样。
　　应用建议
　　无论PID对于大多数应用是否恰当，从工程的角度来看，唯一真正重要的是对于工程师当时正在工作的特定应用程序来说CONTROL ENGINEERING China版权所有，哪一个控制方法将提供最佳的结果。 下一组来自执业工程师的建议将提到这一问题。
　　作为一个起点，AMEC的仪器封装工程师Igor Begelfor建议当PID不起作用时，开始查查现场测量和控制设备，因为它们有可能被误用。 一旦你排除这些问题的可能性并得出PID可能无法为你的项目提供优化控制的结论，就是开始仔细研究应用项目的时候了。
　　回顾从事需要严格稳定性和跟踪要求的含有大量高阶动力学系统的工作，HID Global的工程和产品开发副总裁Hai Ho指出到他使用多变量状态空间，自适应和学习控制方法而不是PID。需要这样高水平控制的系统有：卫星导弹的数字飞行控制系统；在相当于4级飓风的风扰动下的精度为微英寸的磁读/写头的位置控制。
　　提供一个使用非线性增益调度的更实际例子，考虑一个扫描CMM（三坐标测量机），The Timken Co.的首席开发分析师Michael Thompson建议，"在表面扫描过程中，机器主轴是通过探头的反馈控制的。 然而，大多数探头只在一个很窄的范围提供反馈。 接触式探头在不与表面接触或过偏时是不能提供有用的反馈的。 此外，这些机器通常使用最小的探测力来扫描表面（为了减少磨损，减少变形，和更加准确）。 因此，控制问题是高度不对称的，"他说。
　　"靠近目标力/偏移（当误差几乎为零），线性增益控制和标准PID能实现可接受和稳定的控制。 但是，当探头未偏移时，误差信号低（因为目标力低），所以必须依靠大量的积分增益以实现合理的接近速度，"Thompson说。 "一旦探头与部件接触 大量的积分增益控制不一定是所希望的。 事实上，在探头完成接触后的过冲中， 这种情况下的积分器可能导探头过偏。 同样，如果探头接近一个过偏状态CONTROL ENGINEERING China版权所有，希望能比正常驱动得更强以避免过偏。"
　　Thompson说他所使用的一个解决这些问题技术是"除了正常的（线性）比例控制以外，施加与误差项的三次方成正比的控制。 三次方是用来维持误差项的（正负）符号。 为了解决不对称性，我选择根据探头是否为最小偏移来切换增益集，而一个二次项也可以用来产生不对称。我更喜欢切换增益集的一个原因是由于当探头与表面接触时探头的阻尼在改变。
　　最终Thompson说，增益的选择使零误差周围有一个线性区域。 "通过（施加）非线性（例如二次和三次项），当探头接近未偏移或过偏状态时，传递函数被设成远远超出正常的强度，"他说。"如果被线性地应用在整个探头偏移范围，这些区域强劲的响应也不会是稳定的。 因此，零误差状态成为一个稳定区域，在这个区域，增益足够低以避免不稳定性。"
　　最后分析
　　特别是一个回帖触及到问题的核心，帮助概括了这一广泛的讨论。 因为它涉及到一个控制工程师的日常工作。
　　DMAX的控制工程师Thomas Stevic说，在设计一个解决问题的答案时，他发现他通常要伺候两个主人。 第一个主人要为他的设计输出负责。这往往是"付账单的人，" Stevic说，"这些人往往不关心机器或过程如何工作。 他们所关注的是：机器是否是生产它所应该生产的？ 虽然新奇的解决方案可能提高质量，降低生产时间，更好地利用资源并且从工程设计角度，更酷和更接近完美，他们的使用并不经常让第一个主人获益。"
　　Stevic描述的第二个主人是那些"我走了之后维护系统的人。最终，我的设计必须应付最没有能力的人，他们可能需要维持或修改我的设计。"
　　鉴于第二个主人的要求，Stevic说，在一个恒温器和采用自适应神经网络控制之间作出选择，如果温控器能工作，这就是他的选择。 "如果产生期望的结果需要神经网络或模糊逻辑，我将使用它们，但仅当检查了简单的解决方案之后，"他说。