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图 2: 此过程表现的不是特别好，因为直到过了死区时间之后，过程变量 (绿色)才能在控制活动 (红色) 的作用之下发生改变 。这通常发生在控制器对物料进行操作的应用中, 因为它通过执行器的移动抵达某个距离之外的传感器 。这种死区时间主导过程的 PID 控制器必须具备足够的耐心或远见, 才能在最近的纠正努力到达期待值之前等待死区时间结束 。
如果控制器的控制活动和过程开始响应之间的延迟或死区时间，并没有那么长时间，那么未经修改的PID控制器就可以调节过程,只是PID算法配置的动作速度要缓慢 。但是, 如果死区时间特别长或应用程序需要较少等待, PID 控制器就需要额外增加智能控制 。
图3中描述的过程行为是更棘手的情况 。在这里, 过程运行在100%工况时，过程变量对控制器的控制行为做出更大的响应 。相对于从0% 到50%所需付出的努力而言, 将过程变量从50% 到 100%所需要的控制力度要低得多 。
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图 3: 这个非线性过程推动了 PID 算法的极限 。随着过程变量 (绿色) 的增加, 它对控制活动(红色) 的敏感度增加, 反之亦然 。这可能会导致控制器在一个极端的情况下反应过激,而在其它工况下并不响应 。过程灵敏度随着时间的推移而不可预测的变化, 将对 PID (或任何其它控制算法) 带来更大的挑战 。
一个基本的PID控制器，很难调节这个过程, 主要是因为过程运行在最大负荷或运行过于保守时，它的控制活动往往太过激进 。这个问题的经典解决方案就是所谓的 “增益调度”，不需要为PID 算法添加任何额外的智能算法, 但它需要多个控制器，每个控制器仅在过程变量落在一定范围内时才激活 。
具体地说，在过程变量接近100%时，保守的控制器接管控制，而在过程变量接近0%时，积极的控制器将接管控制 。过程变量也可以划分为两个以上的范围, 每个区域都有自己的 PID 控制器, 以适应每个范围的过程行为 。
另一方面, 如果与该例类似的非线性过程运行时，其过程变量如果只局限于某个狭窄的范围, 那么单一的传统 PID 控制器就足够了 。在其它范围内，过程要么变得太敏感，要么变得太不敏感，但是控制器控制行为已经变得不太重要，因为进程永远不会到达那里 。幸运的是，在工业应用中, 控制对象将过程变量维持在某个设定位置上，是一个相当常见的情况 。
不适用PID的场合
虽然PID回路是这样的简单、普及和多用途, 但是仍有一些反馈控制问题需要替代解决方案 。有时应用PID会用力过猛，例如，在烤箱内调节温度的开/关加热元件 。只有当需要较高精度时, 才需要 PID 回路 。比如在大多数家庭中使用的恒温控制器，如果温度下降过低时，只需打开加热器，或温度过高时关闭控制器，就可以维持大致恒定的温度 。
另一种极端情况, 控制问题需要有比PID更智能化的解决方案, 如控制器必须提前计划约束控制, 以避免将控制活动或过程变量，调节到可接受的范围之外 。对于多变量控制也需要高级规划, 控制器必须协调多个执行器的工作, 同时控制多个过程变量 。
PID回路可以强制适用于这些应用中的任何一种，但更先进的、自定义设计的控制技术通常更具成本效益，至少在最初时是如此 。但在通常情况下, 设计和实施这些技术的专家在项目结束后可能需要进行其它项目, 让非专家处理过程及其控制器 。因此, 如果以后出现问题, 可能就没有足够的内部专家来解决这一难题 。这种情况通常会导致高级控制器被 PID替代甚至完全被禁用, 尽管这样可能会导致性能下降 。
然后，还有其它的控制问题, 即使不是不可能，也难以通过任何控制算法来解决 。错误的传感器、尺寸过小的执行器、断开的连接等问题都必须在任何类型的反馈控制工作之前解决 。
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