Построение систем управления электроприводами с асинхронными двигателями в настоящее время является одним из распространенных направлений в области электротех-ники и электротехнологий. Эффективная система управления базируется на получении ко р-ректных данных, поступаемых с датчиков, и известных значениях электромагнитных и элек-тромеханических параметров двигателя. Однако значения параметров асинхронных элек-тродвигателей зависят от теплового состояния и режима работы. Следовательно, есть нео б-ходимость в определении текущих значений параметров электродвигателей непосредствен-но в процессе работы электропривода, что возможно путем проведения динамической иден-тификации переменных состояния и параметров электродвигателя. Целью данной работы является выбор наилучшего метода идентификации параметров асинхронных двигателей различных мощностей и типоразмеров на основе критического экспертного анализа. Приве-ден сравнительный анализ существующих на данный момент методов идентификации пара-метров асинхронных двигателей, представленных в российских и зарубежных литературных источниках. Подробно рассмотрен каждый представленный метод, выявлены сильные и сла-бые стороны каждого метода. Однако в связи с неполнотой и субъективностью представле-ния методов проведение сравнительного анализа на основании описания каждого метода невозможно. В связи с этим приводится методика критического экспертного анализа мет о-дов идентификации параметров асинхронных двигателей и применение данной методики для выявления наилучшего метода идентификации. Представлены результаты критического экспертного анализа в виде таблицы. На основании таблицы выявлен наилучший метод. Рассмотрены и представлены основные проблемы при реализации данного метода как части процедуры идентификации, решение которых приведет к улучшению метода в частности и процедуры идентификации в целом.Ключевые слова: асинхронный электропривод, идентификация параметров, анализ ча-стотных характеристик, каталожные данные асинхронного электродвигателя, измерение ак-тивных и реактивных мощностей, нейронные сети, генетические алгоритмы, алгоритмы фаззи-логики, алгебраические методы идентификации, критический экспертный анализ