Este estudio aborda el envejecimiento del sensor de velocidad y las variaciones de parámetros eléctricos causadas por la operación prolongada y factores ambientales en sistemas de almacenamiento de energía de volante de inercia (FESSs). Se propone un observador de velocidad de volante MRAS con capacidades de identificación de parámetros para reemplazar los sensores de velocidad tradicionales. El método propuesto utiliza modelos de referencia y ajustables para identificar la resistencia del estator y el flujo de imán permanente (PM Flux) para mitigar los efectos adversos de los cambios de parámetros eléctricos en el rendimiento del control. El mapeo caótico de la Tienda mejorado por el Algoritmo de Búsqueda del Gorrión (SSA) optimiza los parámetros del controlador Proporcional-Integral (PI) para las leyes de adaptación de velocidad de lazo cerrado dual y MRAS del motor de volante. Además, se propone un esquema de identificación de parámetros de autoconmutación (SSPI), que construye una función de coste basada en los errores de corriente, identificación de parámetros y velocidad, para evitar inexactitudes en la identificación de parámetros. El observador MRAS selecciona el mecanismo adaptativo PI apropiado basado en los valores de error, mejorando así la precisión de la identificación. Las simulaciones en Simulink muestran mejoras significativas en la rapidez y precisión del observador de velocidad de volante MRAS optimizado por Tent-SSA, mejorando la estabilidad y robustez del rotor del volante. La validación experimental en una plataforma de FESS construida confirma la viabilidad de este método.