描述了一种用于控制未知离散时间DARMA系统的神经网络控制器。使用两层神经网络估计未知对象的动力学。众所周知的Widrow-Hoff delta规则被用作该网络的学习算法，以最小化设备实际响应与神经网络预测的响应之间的差异。使用第二个双层神经网络在线生成控制律，以便将设备输出带到所需的参考信号。证明了闭环系统实现了控制目标，并且系统保持闭环稳定。文中还给出了一些仿真实例来评估该设计。