智能PID控製器具有超調量小、調節時間短的優點，提高了控製係統的實時性和抗幹擾能力。神經網絡控製和模糊控製均為智能控製領域的一個分支，有各自的基本特性和應用範圍。神經網絡通過自學習動態地調整各神經元之間的連接權值，可以用來描述幾乎是任意的非線性係統。
智能PID控製器具有傳統PID控製的廣泛適用性，同時又兼具模糊控製的非線性控製作用及神經網絡的自學習和自適應能力。
而模糊控製是根據專業人員總結的人工控製規則決定控製量的大小，在控製大滯後、時變、非線性的複雜係統時具有*性。但對於某些問題，即使很有經驗的專業人員也很難總結出明確的模糊控製規則。
在這種情況下，就可以應用神經網絡的方法，以神經元為基礎，在功能上實現模糊控製的神經、模糊融合技術，即直接從原始的工作數據中歸納出若幹條控製規則，從而為模糊係統建立起行之有效的決策規則。
在工業應用中PID及其衍生算法是應用廣泛的算法之一，如果能夠熟練掌握PID算法的設計與實現過程，對於一般的研發人員來講，應該是足夠應對一般研發問題了。
而難能可貴的是，在很多控製算法當中，PID控製算法又是簡單，能體現反饋思想的控製算法，可謂經典中的經典。經典的未必是複雜的，經典的東西常常是簡單的，而且是簡單的。
在材料試驗機中加入PID控製器，使其功能得到了進一步擴展，伺服電機響應速度更快，同步性更好；使以往不能完成的複雜試驗變得簡單而輕鬆。
