本发明公开了一种非结构化设备故障知识的分类及知识萃取方法，该方法包括：采集待诊断设备的故障诊断知识并分类；基于故障诊断知识的分类，建立对应的知识萃取方法，进行第一次知识萃取，抽取概念、属性和不同概念属性之间的关联关系，形成局部知识；对局部知识进行第二次知识萃取，将得到的浅知识和深知识整合为复合式知识，形成全局知识库，实现多源信息的集成与融合。本发明的方法有效解决了目前设备故障诊断领域中对经验、资源重用率较低的问题，将大量非结构化故障数据和经验知识转换为机器可处理的诊断维护知识，实现了故障诊断中隐性知识显性化，显性知识规范化，具有完备、一致性好和精确的优点，以提高后续诊断准确度和维护决策效率。