由于工业过程中测量技术和成本的限制，在均匀采样率下很难获得具有不同特性的变量（如流量和温度）的测量值。这导致所收集的工业过程数据普遍存在多速率采样特性，给工业过程的质量预测带来了巨大挑战。为了解决这个问题，本文提出了一种基于Transformer模型的新型质量预测建模方法，称为多速率工业过程的多速率成形器。首先，通过将数据变量排列到相同的采样率来对原始数据进行分块。然后，通过多层卷积网络和变换器完成数据的分层粗粒度和细粒度互补。值得注意的是，提出了一种新的采样型编码方法来探索多速率过程数据的缺失模式。经过上述预训练后，为后续的微调过程提供了修补的完整数据集和更好的初始权重。最后，利用质量变量的多步预测误差对整个网络参数进行微调。该方法应用于工业脱丁烷塔和实际工业加氢裂化过程的多速率多步预测。实验结果表明，在处理多采样率类型的工业过程数据方面，该方法优于其他最先进的方法。关键词：多速率工业过程，多速率成形器，多步预测，采样类型编码。
