В работе рассматривается задача управления балансирующим роботом в реальном масштабе времени. Предложено её решение с использованием интеллектуального метода управления - нейронной сети с оперативным обучением, выступающей в роли регулятора. Разработан метод построения такого регулятора для данного ОУ, произведен выбор структуры нейронной сети, предложена система правил, описывающих ситуации, когда целесообразно обучение регулятора, предложен алгоритм, определяющий знаки коррекции весовых коэффициентов нейронной сети. Выполнено тестирование нейросетевого регулятора в режиме выполнения пользовательского задания по движению и стабилизации.