En este documento se presenta un controlador de velocidad adaptativo del accionamiento eléctrico. La parte principal de la estructura de control se basa en la Red Neuronal Ondícula Recurrente (RWNN). La parte mecánica de la planta se considera como una conexión elástica de dos máquinas de corriente continua. Se logra amortiguación de oscilaciones y robustez contra cambios de parámetros mediante actualizaciones de parámetros de red (en línea). Además, se consideran las diversas combinaciones de las retroalimentaciones de las variables de estado. Los pesos iniciales de la red neuronal y las ganancias adicionales se ajustan utilizando una versión modificada del Optimizador del Lobo Gris. La convergencia del cálculo se fuerza utilizando una nueva definición. Para el análisis teórico, se presentan pruebas numéricas. Luego, la RWNN se implementa en una tarjeta dSPACE. Finalmente, los resultados de la simulación se verifican experimentalmente.