В статье рассматривается построение модели нижнего уровня произвольных и непроизвольных движений руки человека-оператора с использованием метода адаптивной идентификации. В качестве математического аппарата идентификации параметров уровня регуляции локальных движений предлагается использовать динамическую нейронную сеть. Представленное решение позволяет проводить параметрическую идентификацию сложных объектов, в том числе и в реальном масштабе времени. В данной работе предлагается построение динамической модели локальных произвольных и непроизвольных движений руки человека-оператора в трехмерном пространстве. Тестирование искусственной нейронной сети для решения задачи идентификации осуществлялось в среде моделирования Matlab/Simulink. В представленной работе проиллюстрирована возможность использования аппарата Е-сетей в качестве математического аппарата моделирования разнородных взаимодействующих между собой процессов. Использование нейросетевой идентификации необходимо для моделирования логико-динамического уровня человека оператора и элементов автоматизированных систем управления технологическими процессами. Для построения модели верхнего уровня предлагается использовать модифицированные сети Петри - Е-сети, что позволяет эффективно решать задачу аналитико-имитационного моделирования сложных параллельных процессов. Отличительной особенностью предлагаемой модели является иерархичность, которая позволяет моделировать уровни детализации объектов и процессов в человеко-машинной системе.