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PID控制的参数整定方法和技术在不断的发展中。1942年，Ziegler和Nichols针对一阶惯性加纯延迟的对象提出了PID控制器参数整定的Z-N法[3]，对于常规的控制对象，可以用曲线拟合的方法将阶跃响应数据拟合成近似的一阶惯性加纯滞后环节的模型。此方法的提出很快便应用于实际。同年，Ziegler根据对象频域响应曲线上的信息，提出了PID控制器参数整定的临界振荡法。之后出现了许多经典的参数整定方法，如庄敏霞与Atherton针对各种指标函数得到了最优化PID参数整定方法[4]。1993年，陈福祥等提出了增益优化的PID参数整定方法，指定在大频率范围内使福频率特性等于1，根据测量得到的阶跃响应瞬时值去计算PID控制器的参数值[5]。1995年，德国学者UdoKuhn提出了基于总和时间常数的整定方法。1996年，胡晚霞等提出了交叉两点法。1998年，夏淑艳提出了利用拉盖尔级数辨识和整定的方法[6]。2004年，曾振平等提出了一种基于改进的广义平方误差积分准则的PID参数整定的新方法[7]。2005年，张立群等将提出了一种基于 混合灵敏度约束的PID控制器设计方法[8]，该方法使PID控制器具有更好的鲁棒性，闭环系统具有良好的瞬态性能。之后许多学者开始将各种群智能优化算法运用于PID控制器参数整定。2007年，出现了多目标满意控制器，到2008年，出现了许多PID控制器参数整定的新成果。5648
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从目前的PID参数整定方法的研究和应用现状来看，以下几个方面将是今后一段时间内研究和实践的重点。
(1) 对于单输入单输出的被控对象，需要研究针对不稳定对象或被控过程存在较大干扰情况下的PID控制器参数整定方法，使其在初始化、抗干扰和鲁棒性能方法进一步加强，使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定。
(2) 对于多输入多输出的被控对象，需要研究针对具有显著耦合的多变量过程的多变量PID控制器参数整定方法，尽可能减少所需先验信息量，使其易于在线整定。
(3) 智能PID控制技术有待进一步研究，将自适应和自整定有机结合，使其具有自动诊断功能；结合专家经验知识、直觉推理逻辑等专家系统思想和方法对原有PID控制器设计思想及整定方法进行改进；将模糊控制、神经网络、遗传算法、免疫算法、粒子群算法、蚁群算法、DNA算法、量子计算等自然计算和PID控制器相结合，进一步提高控制器系统性能。