在教科書中，經常會類似這樣一句：我們在建模時，忽略高頻特性，從而將一個高階系統近似為一個低階的微分方程。實際系統都是高階的，我們獲得的低階系統知識近似。這樣做在實際應用中有個好處：由於現實中很多物理量不能用解析表示式得到，因此微分運算一般透過差分近似代替，這種運算會放大噪聲影響，破壞穩定性。下圖是根據位置資訊透過差分計算得到角速度和角加速度，可以看出，經過兩次差分後，噪聲變得很大了（關注藍線，忽略掉紅線^-^）。

高階系統往往意味著更多次的微分運算，試想噪聲會變得極大，甚至淹沒有用的訊號。 實際中，我們一般是用數字控制器（就是透過微控制器等寫程式控制），這裡涉及到一個取樣週期的問題（就是你的控制演算法多長時間跑一次）。數字控制器由於延時等原因，其穩定性比對應模擬的差，取樣週期越短，數字控制器的穩定性也越好，但這樣對微控制器等硬體要求越高。假如我們用PID控制作用到一個高階系統上，意味著我們要控制好系統的高頻特性，這也意味著數字控制器的週期要越小，試想下，要控制系統完成10Hz的運動，而控制演算法卻只有1Hz，顯然是無法完成的。這種控制實現難度越大。

做一個相對穩定的控制系統，都離不開以下幾個環節，取樣、處理、執行、校正等等，如果一味的盲目追求所謂的高大上，而不顧整個執行系統是否能匹配，這樣的追求是勞而無功的，通俗的說那就人的模樣長的是否好看並非單一方面，應該是整體的“佈局”是否也“合理”的搭配了。取樣速度再高與其相關的處理軟的再優秀，如果執行機構速度不匹配或者是與其相關的處理系統不合理也白搭。別看就這幾個環節那可是一個系統工程，要綜合考慮一些相關因素然後再統籌規劃，再透過除錯發現一些不可預知情況再處理，就這樣經過翻翻覆覆過程才能將其逐步完善。

因為階級越高實現的功能越複雜，零件越多，這樣長期下來任何部件的微小變化一級一級之後都會被放大。從而導致很難保持穩定，需要經常維護