有个问题困扰了我10多年，一直找不到合理的解释，那就是：现代控制理论（或曰先进控制理论）在论文里比PID控制效果好的太多了，那为什么工业现场还大多数用PID控制呢？我站在工业界的角度很不解，有的研究者站在学术界的角度也很不解，他们私下里说过：工业界的人太因循守旧，顽固不化，阻碍技术进步，等等。
最近想到了一种思路，似乎能说明部分问题。
PID控制是系统数学模型为线性，且只有输出量可观测时，最简洁有效的控制策略，这个是公认的。但是实际的系统是非常复杂的，有各种非线性因素和干扰，因此学者提出各种现代控制理论处理这些不确定性。但是实际系统运行时，大多数工况偏离平衡点并不远（至少对于工业过程控制是这样的）。因此，就算是线性化误差也不大，因此，调试好的PID控制和先进控制的效果相差不远。
如果工况偏离平衡点很远怎么办呢？这种情况也是必须考虑的。学术界的思路是提出具有更普遍性的理论，囊括各种工况，这就是现代控制理论的初衷。但是工业界的思路是具体问题具体分析，分门别类的处理。以电力系统电压控制为例，当偏差很小，就认为是死区，不控制；偏差正常的时候，以经济性为主，控制目标更偏向于运筹优化；偏差再大一些，那就有安全性的问题了，控制是以解决安全问题为首要目标，经济性暂时放一边。也就是说，根据不同的工况，控制的策略、目标是完全不同的。任何一种控制策略只需要适应比较狭窄的一段工况。这个跟学术界的思路是不一样的。
工况偏离平衡点很远，还有一种可能的现象：先进控制由于自身是非线性的，可能会产生过大的控制量。在实际的工程中有可能不允许这么大的控制量，或者风吹草动会使得大控制量产生反效果（例如模型不准确）。
除此以外，最优控制的目标设定是值得商榷的。首先，线性最优控制，最常见的做法是设定二次型指标。这个指标有工程意义，同时是最容易进行理论推导的理论形式。可以很容易的由变分法推出Riccati方程，再得出控制器。对于非线性最优控制，往往是先通过微分几何或者反推法得到非线性坐标转换，转换成线性方程，再使用Riccati方程。
但是，Riccati方程未必适合所有的情况。实际的控制需求是千变万化的，比如有的控制器要求快速控制，不在乎超调和稳态误差；有的控制要求极小的稳态误差；有的控制绝对不许超调。还有的控制需要跟踪某个频段的主信号，过滤掉其它频段的噪声干扰。有的人可能说，咱们每种需求都可以推导出最优的数学规律啊，但是现场的工程师有几个学过变分法和泛函分析呢？大家肯定用频域法和PID控制去了。
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