本申请公开了设备故障分类方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取设备振动信号，构建设备振动信号对应的样本集合；依据有标签样本集合，构建深度神经关系网络；将无标签样本和有标签样本成对输入深度神经关系网络，得到第一关联关系评分；根据第一关联关系评分和有标签样本的设备健康状态标签，生成无标签样本对应的伪标签；依据训练样本集、无标签样本和伪标签，重新训练深度神经关系网络，得到深度神经关系网络故障分类模型；通过深度神经关系网络故障分类模型对待检测设备进行设备故障分类预测，得到待检测设备的故障分类结果。本申请解决了现有技术中依据少量标记样本构建的机器学习模型进行设备故障诊断的准确性低的技术问题。