Такие СНС обладают существенным преимуществом по сравнению с поисковыми системами в отношении быстродействия, поскольку в них отсутствуют процессы поиска, замедляющие работу системы. Кроме того, поисковые движения обычно создают заметные возмущения для работы основного контура. Часто такие возмущения становятся недопустимыми по конструктивным соображениям,  например поисковые колебательные возмущения могут преждевременно выводить из строя исполнительные механизмы системы управления.

Однако БСНС, как и поисковые, решают аналогичную задачу адаптации динамических характеристик системы в условиях изменения меры качества под воздействием управляющих, параметрических и внешних возмущений. Беспоисковое определение условий экстремума функционала качества позволяет получить темп адаптации, соизмеримый с темпом переходных процессов в системе.

Все методы использования моделей в СНС можно разделить на два больших класса:

1)метод подстраиваемой модели; 2)метод эталонной модели. Второй метод находит большее применение. Эталонная модель обычно представляет собой стационарное звено, под которое подстраивается реальная система.

Беспоисковые СНС с эталонной моделью относятся обычно к классу СНС с информацией о временных характеристиках (рис.1). Мера качества  системы  J  задаётся с помощью реальной модели-эталона. Основной контур подстраивается с помощью блока настройки БН под временные характеристики модели – эталона М так, чтобы ошибка рассогласования е(t) выходных сигналов модели и системы была минимальной. 

                В данной СНС эталонная модель и основная САУ соединены по отношению к направлению прохождения основных сигналов параллельно. Воздействие  g(t) , поступающее на вход модели и основной системы, может представлять собой либо управляющее воздействие, которое может включать в себя полезный сигнал и помехи, либо специальный пробный сигнал, либо их сумму. Разность  e(t) = x_м(t) – x(t)  выходных сигналов эталонной модели и основной системы используется для организации контролируемых изменений, которыми могут быть как настраиваемые параметры, так и управляющие сигналы.

            В СНС с эталонной моделью качество управления зависит от динамических свойств модели-эталона и от того, насколько точно приближаются к ним динамические свойства основного контура. При надлежащем выполнении эталонной модели качество автоматического управления, осуществляемого СНС, будет определяться критерием самонастройки, который представляет собой функцию от ошибки  e(t): J = J(e). Повышение качества самонастройки обеспечивается выбором более сложного критерия и соответствующим усложнением алгоритма цепей самонастройки.