Показана актуальность решения задачи разработки новых моделей и алгоритмов прогноза технического состояния космических аппаратов в интересах автономного оперативного восстановления работоспособности их бортовой аппаратуры. Обоснована возможность использования информационных технологий для прогнозирования технического состояния космического аппарата в реальном времени. Предложена прогнозная модель, основанная на методе пространственной экстраполяции при условии, что накоплено множество экспериментальных данных, которые характеризуют причины и следствия ситуаций, подобных той, в которой необходимо осуществить прогноз. На основе анализа существующих нейронных сетей и типов нейронов предложена новая модель подсистемы прогнозирования, структура которой базируется на комплексной модульной нейросети, состоящей из сетей двух типов – Кохонена и двухслойного персептрона с сигмоидными функциями активации. Разработаны алгоритмы, которые позволяют реализовать нейросетевое построение вектора прогнозов на основе априорной информации протокола испытаний и выработки протокола ситуаций в пространстве параметров космического аппарата в реальном времени. Представленные результаты экспериментальных исследований подтверждают эффективность разработанных моделей и алгоритмов.