Este documento presenta un novedoso controlador híbrido de red neuronal recurrente diagonal basado en la memoria compartida de la estructura de base de datos en tiempo real. El controlador utiliza la tecnología del Motor de Datos (DE), a través del establecimiento de una arquitectura de software unificada y estandarizada y una base de datos en tiempo real en diferentes estaciones de control, resuelve efectivamente muchos problemas causados por estándares técnicos, protocolos de comunicación y lenguajes de programación en la aplicación industrial real: las dificultades de depuración conjunta del algoritmo de control avanzado y del sistema de control, la ineficiencia de la implementación y actualización del algoritmo, y los altos costos de desarrollo, operación y mantenimiento llenan efectivamente la brecha técnica actual. Más importante aún, el desarrollo del algoritmo de control utiliza un entorno de programación de configuración visual gráfica unificado, resolviendo efectivamente el problema de control integrado de dispositivos heterogéneos; y tiene las ventajas de configuración intuitiva y proceso de procesamiento de datos transparente, reduciendo la dificultad de la depuración de algoritmos de control avanzado en aplicaciones de ingeniería. En este documento, la aplicación de un controlador híbrido de red neuronal basado en DE en la medición y control de velocidad del motor muestra que el sistema tiene excelentes características de control y capacidad de anti-disturbios, y proporciona un método integrado para el algoritmo de control de red neuronal en un sistema de control industrial práctico, que es la principal contribución de este artículo.