实验室拥有众多大型仪器及各类分析检测设备，研究所长期与各大企业、高校和科研院所保持合作伙伴关系，始终以科学研究为首任，以客户为中心，不断提高自身综合检测能力和水平，致力于成为全国科学材料研发领域服务平台。
轻型电动轨（Light Electric Rail, LER）作为城市公共交通体系的重要组成部分，其动力系统的安全性与可靠性直接关系到运营效率与乘客安全。作为LER的核心能源载体，电池的性能表现需要通过全面、严格的检测流程来保障。电池检测不仅能够验证电池在极端工况下的稳定性，还能优化其循环寿命与能量密度，从而降低全生命周期成本。尤其在高温、低温、振动及频繁充放电的复杂环境下，检测项目需覆盖电化学特性、机械强度、热管理效能等多维度指标，以确保电池组在高速运行、频繁启停等场景中始终处于安全阈值内。
通过充放电循环测试评估电池容量衰减率，结合电化学阻抗谱（EIS）分析内阻变化趋势；采用高精度温度传感器监测不同倍率放电时的温升曲线，验证热失控临界值。
模拟轨道车辆运行中的振动与冲击环境，执行GB/T 31467.3标准下的随机振动试验；进行挤压、穿刺等机械滥用测试，验证电池壳体结构强度与隔离防护设计。
在-40℃至60℃温箱中开展低温启动与高温耐久测试，评估电解液活性与SEI膜稳定性；通过IP68级防尘防水试验验证电池组在雨雪、沙尘等恶劣环境中的密封性能。
对电压均衡、过充/过放保护、短路保护等功能进行动态标定，测试SOC/SOH估算精度误差是否低于3%；模拟总线通信故障场景，验证冗余控制策略的可靠性。
开展2000次以上深度循环测试，结合Arrhenius模型预测电池寿命衰减规律；通过能量回馈效率测试，优化制动能量回收系统的控制逻辑。
依据UN38.3、IEC 62660等国际标准进行运输安全认证，同时满足GB 38031-2020电动汽车用动力蓄电池安全要求，确保产品符合多国市场准入条件。
随着数字孪生与AI算法的普及，LER电池检测正朝着智能化方向发展。通过部署分布式光纤传感网络，可实现电池组内部温度场的实时三维重构；结合机器学习模型对历史故障数据进行分析，可提前预警微短路、析锂等潜在风险。未来，基于数字孪生的虚拟检测平台将大幅缩短测试周期，为电池系统的迭代优化提供数据支撑。
