剩餘壽命（RUL）預測是航空發動機維護計劃的核心技術，其目標在於準確估計發動機能夠繼續安全運行的時間長度。近年來，隨着數據驅動方法的興起，N-CMAPSS數據集因其使用真實飛行記錄模擬發動機從運行到失效的完整軌跡而備受關注。與傳統的C-MAPSS相比，N-CMAPSS保留了飛行過程中的完整時間序列，而非僅記錄循環級別的快照，從而提供了更高的真實感。然而，這種高真實感也帶來了新的挑戰：完整的飛行記錄大幅增加了數據量，並將退化信號與操作狀態變化緊密耦合，使得預處理步驟的選擇和不同RUL模型性能的直接比較變得異常複雜。
為克服這一難題，研究人員提出了CruiseBench——一個從N-CMAPSS中精心提取的巡航階段RUL基準。CruiseBench的核心創新在於引入了CPM-N-CMAPSS（巡航時段掩碼），該掩碼通過共同高度法在N-CMAPSS的九個可訪問子數據集中識別每個飛行循環內的巡航區間，並以掩碼形式存儲。CruiseBench對這些掩碼對應的數據行應用了一套固定預處理協議：僅使用情景描述符（如高度、馬赫數等）和實測傳感器作為模型輸入，明確排除了虛擬傳感器、健康參數及輔助元數據；同時保留原始分辨率的時間窗口，併為每個子數據集設定統一的RUL上限。
為了驗證該基準的有效性，研究團隊選取了LSTM、GRU、TCN及TSMixer四種代表性時序模型進行實驗。在CruiseBench-eta5-W256-S10的標準設置下，TSMixer取得了最優性能，其平均均方根誤差（RMSE）低至3.4±1.71，Saxena評分也達到最低的(2.50±2.99)×10^4。進一步的消融研究表明，飛行階段的選擇、時間降尺度的方法以及RUL上限閾值都會顯著影響最終報告的指標，這凸顯了標準化協議的重要性。
CruiseBench通過其固定的巡航階段協議，為RUL模型的受控比較提供了一個可重複的子基準。同時，CPM-N-CMAPSS作為階段特定的數據基礎，也為未來的遷移學習、領域自適應等研究方向奠定了重要基礎。該工作的代碼與數據已公開，有望推動航空發動機預測性維護領域的標準化進程。