针对铁路车辆蛇行失稳这一核心安全难题，传统的基于构架横向加速度阈值的监测方法在实际工程中存在对低频失稳（如一次蛇行）不敏感、评价体系单一及缺乏早期预警能力等局限。本文提出了一种以“蛇行系数（Hunting Coefficient，H_C）”为核心的新型健康评估框架与分级管理系统。
       研究通过结合轮对横向位移与构架振动的关联，利用高斯滤波与能量集中度（C_E）识别随机激扰信号中的蛇行特征，构建了轮对横向位移振幅（A）与蛇行频率（f）特征的H_C指标评价模型。在此基础上，根据服役工况的不同科学设定H_C阈值区间，确立了系统处于“稳定、具有失稳趋势、失稳”的三级识别管理体系。通过模型仿真和台架试验验证：该体系不仅能准确判定系统的稳定状态与剧烈失稳，更关键在于能够敏锐捕捉到失稳前期的性能恶化阶段。这种分级管理模式突破了传统单一阈值的二元判定局限，为轨道车辆从早期预警到状态维修（CBM）提供了量化的决策依据。
       为验证该方案的普适性，研究涵盖了高速列车、地铁及快运货车等多种车型。实验结果表明，基于蛇行系数的诊断方法可精准、实时判别车辆蛇行运行状态，实现失稳故障提前预警。本研究实现了从实验室机理分析到工程应用的跨越，为轨道交通车辆从“事后报警”向“预防性状态修”的智能运维模式转型提供了关键的技术支撑与理论依据。
 

轨道车辆,蛇行系数(HC),分级识别管理,状态监测