【摘要】本文提出一种融合深度学习和控制原理的智能故障诊断方式，目的是解决钢铁行业加热炉阀门维护的难题。依据加热炉阀门的控制策略制定故障量化评判标准，对振荡、响应延迟、静态偏差三种典型故障进行阐述；利用变分模态分解 (VMD) 技术真正降低工业噪声影响；利用双层 LSTM 网络联合优化算法构建高精度时序预测模型。最终成功实现阀门故障的准确预判，为工业设备维护提供智能化建议，充分验证深度学习技术与专业领域知识结合在工业过程监控中的实用性。