风能在世界可再生能源中的比重日渐增长,然而其带来的噪声污染问题却成为限制其发展的一个因素,欧美等发达国家在风机招标和风场运行中都会测评风机的噪声水平,一旦噪声超过当地环境噪声标准,就会失标和勒令停机。目前风机噪声污染问题在国内也越来越受到重视,但开展的 研究 还甚少。对大型风力机来说,风电叶片的气动噪声是其主要噪声源,降噪 研究 涉及一系列的关键问题:声源定位和 分析 ,声源机理 研究 、噪声水平预测和降噪设计等。
准确定位声源是降噪设计的前提,目前声源定位实验采用的是麦克风阵列技术,其数据算法的分辨率是影响定位精度的关键因素之一。常用的波束成形算法虽然可以大致定位出声源位置,但其声源主瓣尺寸大、强度低、受旁瓣干扰强,影响降噪设计效果。DAMAS算法是最近发展起来的声源定位算法,与传统的波束形成算法对比,DAMAS算法在抑制旁瓣,增强主瓣方面有明显优势,且其结果更趋于直观和准确。
目前,中国科学院工程热物理 研究 所 研究 人员自行开发了DAMAS算法的软件平台并进行了算法验证,对之前的1.5MW风机现场实验数据重新进行了处理,有效抑制了虚假声源,实现了风机声源的精确定位,为下一步的降噪设计提供了有力依据。
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