自主算法精準定位風機聲源

　　風能在世界可再生能源中的比重日漸增長，然而其帶來的噪聲污染問題卻成為限制其發展的一個因素。歐美等發達國家在風機招標和風場運行中都會測評風機的噪聲水平，一旦噪聲超過當地環境噪聲標準，就會失標和勒令停機。隨著國內風電的發展，風機噪聲污染問題也日益凸顯，但相關領域的研究甚少。

　　科研人員認為，對大型風力機來說，風電葉片的氣動噪聲是其主要噪聲源，降噪研究涉及一系列的關鍵問題，包括聲源定位和分析、聲源機理研究、噪聲水平預測和降噪設計等。

　　準確定位聲源是降噪設計的前提，目前聲源定位實驗普遍采用麥克風陣列技術，其數據算法的分辨率是影響定位精度的關鍵因素之一。常用的波束成形算法雖然可以大致定位出聲源位置，但其聲源主瓣尺寸大、強度低、受旁瓣干擾強，影響降噪設計效果。而damas算法是最近發展起來的聲源定位算法，與傳統的波束形成算法對比，其在抑制旁瓣，增強主瓣方面有明顯優勢，且其結果更趨于直觀和準確。