La escasez de terapeutas necesarios para la rehabilitación de pacientes con accidente cerebrovascular, junto con la falta de motivación de los pacientes en la terapia regular, crea la necesidad de una plataforma de rehabilitación robótica. Si bien en la literatura existen estudios sobre arquitecturas de control compartido como un medio de entrenamiento, los sistemas de entrenamiento de última generación implican una arquitectura compleja y, además, tienen limitaciones de rendimiento notables. En este documento, se propone una arquitectura de entrenamiento simplificada que está particularmente dirigida a la rehabilitación y que también añade características faltantes, como retroalimentación de fuerza completa, tasa de aprendizaje mejorada y monitoreo dinámico del rendimiento del paciente. Además de la nueva arquitectura, se presenta el diseño de controladores para garantizar la estabilidad del sistema. Se demuestra analíticamente que estos controladores cumplen con los objetivos de rendimiento y mantienen la pasividad del sistema. Se construye un montaje experimental para probar la arquitectura y los controladores. También se realiza una comparación con los métodos de última generación para demostrar la superioridad del método propuesto. Además, se demuestra que la arquitectura propuesta facilita la corrección de las frecuencias inexactas a las que el paciente podría operar. Esto se logró definiendo factores de recuperación individuales por atributo para el paciente.