從工程實踐看，反饋是用于減少不確定性的低成本方法。所以就有反饋萬能論。中國科學院院士、中國科學院數學與系統科學研究院研究員郭雷表示：“不確定性無處不在，人們也總是想盡各種辦法‘對付’不確定性，以達到調控目的或期望目標。但是，就像我們在理想化的封閉環境中通過練習學會了開車，真正到了復雜開放的實際公路上，還會面臨各種不確定性。也就是說，理想模型與現實情況可能存在著較大差異，而解決它的一個有力且必要的機制就是實時反饋調控。”
郭院士1997 年在IEEE-TAC上發表了這方面的一篇文章，發現并證明了關于非線性不確定系統，反饋機制最大能力的第一個 “臨界值”定理。郭院士在提出定量研究反饋機制最大能力的一般理論框架之后，先后與研究生合作針對兒類最基本的非線性不確定控制系統， 發現并建立了關于反饋機制最大能力的若干“臨界值” 或 “不可能性定理”等。
反饋機制最大能力的研究與在目的性行為中使用反饋沒有必然聯系。工業上我們常常使用PID實現反饋控制，所以也有PID可控萬物之法的說法。但是理論上可以證明很多被控對象使用PID是不能控制。
還是郭雷院士：“有人認為“沒有PID，就沒有現代文明”，這在一定程度上反映了PID控制在現代技術社會中的重要性和廣泛影響。從數學理論上嚴格證明了線性PID控制可以應對大范圍非線性不確定性動態系統，并且證明了PID閉環控制系統無論對非線性函數的不確定性還是對控制器中三個關鍵參數的設計選取，都具有大范圍魯棒性(稱為“雙邊魯棒性”) ，從而說明了PID為何在實際應用中如此成功的基本原理。”
根據小增益定理，自衡對象使用純比例控制時，比例增益只要小于模型增益的導數就能實現閉環穩定。但是實際上另外要講究閉環曲線好看，符合現場要求，小增益定理又顯得粗糙了些，還是有點大。理論很準確，告訴我們不可能的邊界在哪里。現實很實際，需要在更小的范圍內，使用最低成本的方法獲得滿足要求的性能。
在進行算法研究時，工業場景的被控對象會被定義為簡單的線性對象，但是同時要考慮不確定性。所以我推薦使用2002年K. J. ?str?m在《Revisiting the Ziegler–Nichols step response method for PID control》提出的如下的測試集進行整定方法的驗證。為了保證魯棒性可以對整定方法進行頻域分析，用相位裕度和幅值裕度保證魯棒性。Lambda整定方法就用這個測試集進行了測試。
如果實際對象很復雜呢？那就用頻域方法設計一個超前滯后的控制器，用反饋控制簡化被控對象。考慮到人造系統的可操作性，這樣的工業對象不會多，用簡單的方法減少大部分的不確定性才是工程應用的重點。所以對工程師而言，研究特殊的對象和復雜的算法，沒有研究簡單的PI整定方法重要。
作者：馮少輝博士
