簡單的說，PID博而不專，因為物理意義還算明確，對很多系統都能上去調幾下子，不論有沒有模型，有沒有輸入輸出數據。
而一旦有了模型，乃至有了輸入輸出數據，除了三階（包括）以下的LTI系統，對大多數系統來說，PID效果只能算可以接受。一般都能找到專門適應於某一小類系統的控制演算法，比PID效果好；但這些演算法往往專而不博，換到另外一個系統上可能會出大問題。
其實很多時候，PID只是底層，或曰內環，先把某個系統穩定住，或是改變下其動態。然後中層、上層再引入其它控制演算法。當然，好幾層都是PID的也挺常見的。
另外，PID做些小改動，在實際中用的也不少。其實最簡單的PID也是要考慮飽和的。但同時，很多控制系統，比如電力的，乃至粒子加速器的，等等，用的都是很奇怪的控制演算法，當然不是PID或改進PID，效果也都很好。據我所知，這很多實際中在用的，沒人也很難分析其效能（穩定性啥的），但實際中用著還不錯。
這裏有個很奇怪現象，很多領域都有：現實中在用的，往往很難分析為什麽效果好；論文中在寫的，往往很難用在實際中。我知道的一個，就不具體說了，某控制演算法，是法國人在工廠裏搞出來的，後來全世界出名，在很多500強的公司在用，沒出過問題（爆炸什麽的），但就是沒法證明其穩定性。後來有人竟然為了證明穩定性，把這個演算法改了一下。。。這不就是一個人鑰匙在別處丟了，可偏偏跑到路燈下來找，僅僅因為路燈下面有亮麽。。。
相當一部份學術圈的人，全世界各國的，靠在這個方向發論文來糊口，至今仍是一個非常hot的方向（當然在工程中確實效果很好）。說了之後，豈不是得罪這麽多人。
扯遠了。。。
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其實如果仔細想想，控制器的本質是被控物件輸出（也就是控制器出入）跟控制輸出的函數對映關系。其實從這個角度來看，時變非線性的控制器其實參數空間最大，線性時不變的算是很受限制的了，而PID是則線上性時不變的基礎上限制到三個自由度。視具體系統，有的就夠了，有的甚至只要兩個自由度（PD或PI），有的一個就行（P）。
當然，實際中，PID其實要加很多trick。比如考慮到執行環節的動態，防止過飽和，考慮傳感器的動態等等，其實就不再是限制到三個自由度了，乃至已經是時變非線性的了。而且最簡單的，串級PID，其實綜合起來的話，已經不只是三個自由度了。另一個方面，有的高階系統無法分離，也就無法用串級的話，那PID就很難調到很好的效果了。
PID的限制多了去了。比如時延。個人預測，時延是未來控制系統的一個大問題，因為是物理上無法克服的，而全球、萬物互聯又是大趨勢。有人用預估器等，當然也就不是原來的PID了。但預估器也要知道時延的大小或範圍吧。現實中在用的一個，是改變了系統的拓撲結構（如果只有控制器跟系統，則沒有拓撲結構可言；有了網絡之後，比如在遙操作時，則存在拓撲結構了），可以做到對時延非常魯棒。你說是PID吧，已經面目全非了，而且原初的PID再調也調不到這個效果；你說不是吧，PID也還是其中一個環節。
PID也可以用魯棒控制那一套來分析和設計啊，你說是魯棒呢還是PID呢。也可以用最佳化那一套來調參啊。也可以做到分工況（模糊等）啊，自適應啊，等等。就是各個模組湊在一起。這在工程中是普遍的，也無可厚非。直到出現一個更寬廣的理論，可以更簡潔而具有包容性。但當然，在沒有更好的框架之前，PID加上各種trick，不失為好的工程方案。但你不能說這就到頭了，誰知道未來會不會出現控制界的卡爾曼呢？
這裏插一句，電梯的曲線，很多感覺不舒服，有的超調、振蕩非常明顯，還有的加速沒最佳化，其實就是沒調好。PID好好調，加上小trick，足夠了。還有一點，就是最好加上個監測是不是有人被卡住的環節。
話說回來，到底什麽樣的曲線算好呢？其實不存在最優的，比如有的對速度、加速度有限制，有的則對能耗比較側重，有的一定不能有超調等等，有的則是響應越快越好。當然，所有的這些都是在功率限制之下。為什麽說這個呢？因為再偵錯時，有用機器學習或最佳化演算法調參的，需要有量化最佳化指標或是比較曲線優劣，但這個指標或評價標準卻很難確定，但同時卻又非常重要。很多指標，二次型，絕對值，等等。但選取哪個？如何評判指標？有沒有指標的指標？問題多著呢。。。
物理學中，有兩種情況需要重視，一是實驗中有出乎意料現象，但找不到理論解釋；一是理論有出乎意料的預測，但實驗中尚未觀察到。這兩種情況，都可能帶來物理學的大變革。當然，有很多出乎意料的現象，是可以用已存在的理論解釋的，只是人們沒認識到；同時，很多理論的預測是錯的。
對應地說，有時候工程中，在PID上修修補補，或是幾個現有方法的組合，效果很好。這時候可能背後有更簡單的理論，可以作為更簡潔的框架。比如卡爾曼之前，很多人在現有的濾波基礎上增增減減，效果也不錯，直到卡爾曼濾波出現。不恰當的比喻，這就像地心說時，有的觀察很難解釋，用地心說加上修修補補也能解釋，但很復雜；一改成日心說，就簡單地多了。
而就理論而言，很多新理論，聲稱自己效果好，但大部份其實不如已有的。可另外一方面，人類的控制理論，不大可能到今天就為止了吧？PID也才有不到一百年的歷史。這些新理論中，只有極少的，可以真正帶來變革。現在覺得一個有可能，不能確定。只能拭目以待。
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在采用常規PID控制器可能會遇到什麽問題？ - 自動化 的回答：
PID比較適用的是低階LTI系統，特別是三階以下的。確切的說，單入單出、三階一下、LTI系統。（PID提供三個參數自由度，視具體情況，有的系統三個已經足夠，有的甚至只需要兩個、乃至一個）。或是高階系統，但可以串級控制，或者本身就是縱向級聯系統。每一級都是三階以下的，每一級引出個反饋用PID控制。形象點，是深度系統。當然有時候，幾入幾出，耦合不是很強，也可以。
但十幾入十幾出以上的寬度系統，耦合強的話，那用PID調經常是很難的。還有無法串級的高階系統也是問題。
有的系統需要自適應，比如地鐵的自動駕駛，每站上下人，所以每站質素會變；在比如雲台不能隨便換掛載。
時延系統。即使常數時延，預估器太脆弱，加大反饋又有飽和限制。而如果只知道時延的大概範圍，就更難處理了。
對精度要求很高的系統，一般是variance降低多少就可以獲得多少效益的系統。特別是階數一高，輸入輸出一多（且帶著強耦合），往往光靠PID則不行。
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有較精確的模型，且對控制效能要求較高時。
非線性較強，時變系統。
多入多出系統。特別是變量較多，或耦合較強時。解耦方法比較難調。
有約束的系統。其實所有系統都有約束，至少有個飽和環節吧，比如馬達最高轉速。但很多時候，可以基本忽略。如果不能忽略，PID就無能無力了。
這裏岔開一句，其實狀態估計就是個反饋控制器，目標是讓狀態估計的變異數最小。Kalman濾波，針對LTI系統，高斯白雜訊是最優的，但Kalman濾波是個線性時變的。如果換成LTI的（當然包括PID），就不是最優了。
等等。
