Actualmente, las innovaciones en productos mecatrónicos a menudo ocurren a nivel del sistema, requiriendo la consideración de las interacciones de los componentes a lo largo de todo el proceso de desarrollo. En las fases iniciales del desarrollo, esto se logra acoplando prototipos virtuales como modelos de simulación. A medida que avanza el desarrollo y los prototipos reales de ciertos componentes del sistema están disponibles, se establecen prototipos reales-virtuales (RVPs) con la ayuda de la comunicación en red. Sin embargo, los efectos de red, que pueden interpretarse como latencias en términos simplificados, distorsionan el comportamiento del sistema de los RVPs. Para reducir estas distorsiones, proponemos un método de acoplamiento para RVPs que compensa las latencias. Presentamos un enfoque fácilmente aplicable al introducir un algoritmo de acoplamiento genérico basado en la extrapolación del espacio de errores. Además, permitimos el aprendizaje en línea transformando los algoritmos de acoplamiento en redes neuronales feedforward. Además, realizamos un análisis en el dominio de la frecuencia para evaluar el impacto de las fallas de acoplamiento y los algoritmos en el comportamiento del sistema de los RVPs y derivamos un método para diseñar óptimamente los algoritmos de acoplamiento. Para demostrar la efectividad del método de acoplamiento, lo aplicamos a un vehículo híbrido que se utiliza productivamente como un RVP en la industria. Mostramos que el algoritmo de acoplamiento diseñado y entrenado de manera óptima mejora significativamente la credibilidad del RVP.