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。
