В статье представлен способ управления режимами на основе нейросетевого диагностирования неисправностей и оценки технического состояния электроприводного газоперекачивающего агрегата для подсистем диагностирования с определением коэффициента, учитывающего проявление неисправностей с учетом работы двух нейронных сетей Кохонена. Полученные коэффициенты, учитывающие проявление неисправностей в определенных подсистемах, позволяют выявлять и оценивать наличие неисправностей. Представлены графики результатов оценки технического состояния электроприводного газоперекачивающего агрегата (ЭГПА) с учетом выявленных неисправностей в подсистемах (система смазки, нагнетатель, двигатель (обмотка статора), двигатель (механические дефекты). Предлагаемая система позволяет повысить точность и полноту диагностики ЭГПА путем применения нейронных сетей Кохонена, позволяющих выявлять и прогнозировать неисправные состояния ЭГПА в динамике посредством выявления кластеров (подсистем диагностирования) и соответствующим им дефектам, а также системой управления, воздействующей на ЭГПА с учетом оценки технического состояния и дальнейшего изменения управления режимами ЭГПА.