要得到最优化的pid控制，必须经过多次模拟实验，结合实际操作再进行调整微调，并且要对不同的控制对象采取不同的参数设置。
首先，pid控制参数的设置要选择合适的基准模型。一般情况下，可以使用zpk、state space和tf模型，其中zpk模型适用于现场卡尔曼滤波控制，state space模型适用于状态反馈控制，TF模型适用于频域分析控制。通过建立适合的基准模型，并根据模型结构确定相应的pid参数，以得到最优化的pid控制。
其次，选择最优控制器的方法是要对控制对象进行多次模拟仿真实验。根据实验中得到的控制对象响应数据，利用pid自整定方法进行pid参数调整、微调。针对不同类型的控制对象，应该采用不同的pid参数设置。
最后，在pid控制算法中，选取合适的控制量补偿方法。如果系统中存在较大的干扰信号或者系统来源于成批的产品，可以选用基于模型预测控制，或者利用自适应滤波的控制方法，来进行控制量补偿。
通过以上步骤，可以得到更加精准的pid控制器，并有效地控制对象的状态，实现最优化的控制效果。