在工业控制领域，控制算法的选用一直是一个备受关注的话题。“先进控制”指的是所有不同于传统PID控制的算法技术。这其中包含了模型预测控制（MPC）、自适应控制、非线性控制等多种算法。
在工业界，常常将“先进控制”特指为模型预测控制（MPC）。MPC是一种基于数学模型和优化算法的控制方法。随着工业自动化程度的不断提升，特别是在大型石化装置等复杂工艺流程中，传统的PID控制已难以满足日益增长的精度、效率和安全需求，而模型预测控制逐渐成为众多企业的首选。尽管MPC具有诸多优势，但它并非万能，不能解决所有问题。
PID控制，即比例-积分-微分控制，已经在工业界得到了广泛应用。几乎所有的自动化控制系统中都能看到它的身影。PID控制之所以被广泛应用，主要是因为它结构简单、易于实现、响应迅速，尤其适合控制单变量、简单的系统。PID控制也存在其局限性。在处理大滞后、大时延或非线性系统时，其效果并不理想。例如，在面对复杂的多变量控制系统时，PID控制可能会感到力不从心，甚至因控制回路过多而容易出错。在一些高精度、高复杂度的应用中，PID控制可能不太适用。
相比之下，模型预测控制（MPC）近年来在工业界越来越受欢迎。MPC通过建立过程模型，结合优化算法，能够实时预测并调整控制策略，尤其适合涉及多个控制变量的复杂系统。MPC的优势主要体现在多变量控制、优化与调整、灵活性等方面。在多操纵变量、多被控变量的复杂系统中，MPC能够根据过程模型预测各变量之间的关系，进行全局优化控制，比传统的PID控制更加灵活。MPC不仅能实时预测系统行为，还可根据预测结果调整控制策略，使控制过程更加高效。
MPC并非没有缺点。它对模型的依赖性较强，需要准确的过程模型才能发挥其优势。而且，MPC涉及的计算和优化过程需要强大的计算资源，实施成本相对较高。在一些操作条件较简单的场合，PID控制可能仍然是一个更具性价比的选择。
那么，在实际情况中该如何选择合适的控制方法呢？这需要根据具体的生产工艺、设备条件、操作成本和安全要求来决定。对于一些简单的、小规模的生产线，PID控制可能仍然是最经济且实用的选择。而对于那些复杂、多变量的系统，尤其是当我们需要精确控制多个参数时，MPC能够提供更好的性能。
PID控制和MPC各有优缺点，适用于不同的场景。PID控制简单、可靠，适用于传统的单变量系统；而MPC在面对多变量、动态变化的系统时，能够提供更高效、更精确的控制。在未来，随着技术的进步，MPC等先进控制方法将在更多领域得到应用，但PID控制在许多场合中仍具有不可替代性。最终，选择合适的控制算法需根据实际应用需求灵活选择、因地制宜，以在工业生产中发挥最佳效果。