任何种类的控制都有其独特性，快有快的难处，慢有慢的难处。

过程控制一般说来控制的性能要求并不是非常高，但是过程控制普遍存在纯滞后。这一点极大地限制了先进算法在过程控制中的应用。另外在过程控制中，模型的不确定性普遍存在，基于精确被控对象模型的算法很难在过程控制中推广应用。

随着装置规模的扩大，过程控制的测量精度低、模型质量差、不确定性大的特点日益突出。

现代控制理论中的进展对过程控制影响很小，可能和过程控制普遍存在的约束条件和较低的控制性能要求有关。

反之，过程控制对经典控制理论的发展影响也不大，就算是PID算法在经典控制理论发展之前，就在过程控制中已经得到了大量应用。但是这些过程控制的发明更多是一种工业实践。这些发明都是为了模拟人解决问题的方法，在条件受限情况下找到低成本解决方案的尝试。在PID算法当成产品在过程控制中大量应用时，甚至反馈这个词都还没有创造出来，更不用说经典控制理论了。过程控制虽然发明了PID参数整定方法-ZN整定方法，但是对PID算法的理论分析贡献有限。

在过程控制中引入反馈和PID而不自知，所以过程控制解决了问题，但是对控制理论发展的影响有限。但是反过来，关注于解决问题的过程控制，也很少关心控制理论的发展。预测控制能在过程控制中大行其道，也是因为工业界能听懂。基于频域的分析与整定方法因为工业界听不懂所以推广应用的速度一直很慢。基于响应曲线的Lambda整定方法也是为了让工业界能听懂。

过程控制中普遍具有耦合严重、测量精度低、不确定性高、控制性能要求低、约束条件多、纯滞后、非线性的特点。能够适应这些特点而且成本低的成熟解决方案，才能在过程控制中长盛不衰，例如PID。

现代控制、自适应控制、鲁棒控制、模糊控制、智能控制、专家系统、非线性控制，这一系列高级控制算法的尝试，都没有成为事实上的工业标准。PID算法为了满足工业需求也进行了一些了的改进，但是实际上大部分的控制都使用PI算法。先进远不如普适、简单重要。

在过程控制中，掌握PID整定方法，理解问题本质，用系统思维，在控制结构上下功夫是可行的办法。在过程控制中，替代PID的高级算法应用，并不是工程上的重点。也许可以使用其他方法提高过程控制工程师的效率，也许知识获取的方法能更先进，但是认为PID算法简单不能满足过程控制需求，和工业实际并不吻合。

过程控制本质上就是在各种约束条件下，用最小成本实现满意性能。成本包括工艺、设备、仪表、系统、人员、制度、文化等。与企业实际发展水平的过程控制方法才能最大发挥设备极致性能，过程控制解决方案要强调现时、现地、现装置。不同时间不同公司的不同装置应该有不同的解决方案。