在列车荷载冲击作用下,钢轨接头区会出现夹板折断、螺栓孔裂纹、低接头等病害,直接导致轨道使用寿命降低。及时识别钢轨接头病害可以给运营部门提供维修指导,提高轨道的可靠性。然而,人工定期检测以及轨检车,存在覆盖范围局限,监测效率低下的问题。车辆冲击下轨道结构的振动能反映轨道运营过程中的状态,该方法具有简单、无需中断交通的优点。本文采用该方法研究在不同接头状态下轨道加速度的响应规律,形成一种应用于日常监测的接头状态识别方案。本文主要针对钢轨接头状态日常化识别问题,主要研究内容如下:（1）利用无质量扭转弹簧来模拟接头区的连接作用,将钢轨接头区状态分为接头区刚度衰减和轨面短波不平顺。刚度衰减可通过改变扭转弹簧的刚度来实现;短波不平顺可通过改变不平顺拟合公式中的波深参数来实现。通过现场实测数据验证了模型的正确性。（2）为了选取对加速度信号敏感的特征参数,采用频域、时频域、振动传递率等方法研究刚度衰减工况下轨道加速度信号变化规律;采用时频域、互信息等方法研究接头区短波不平顺工况下轨道加速度信号变化规律。最终得到接头状态高敏感的特征指标。（3）为了更好的识别接头状态,采用主成分分析,对特征指标进行降维处理,结合BP神经网络对接头状态进行识别。结果表明:选取特征指标可满足识别精度。（4）为了得到能够满足钢轨接头状态日常监测的识别方法,分析了传感器的选取、加速度测点的布置,数据的收集、处理以及管理方法。最终形成一种基于车致轨道动力响应的钢轨接头状态识别方法。