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。目前風機噪聲污染問題在國內也越來越受到重視，但開展的研究還甚少。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：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，目前聲源定位實驗采用的是麥克風陣列技術，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。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，DAMAS算法在抑制旁瓣，增強主瓣方面有明顯優勢，且其結果更趨于直觀和準確。

　　目前，中國科學院工程熱物理研究所研究人員自行開發了DAMAS算法的軟件平臺并進行了算法驗證，對之前的1.5MW風機現場實驗數據重新進行了處理，有效抑制了虛假聲源，實現了風機聲源的精確定位，為下一步的降噪設計提供了有力依據。