近些年,南方新建起越来越多的风力发电机组。机组在风速较高时叶片旋转的气动噪声很突出,是风力机的主要噪声源。由于机组越来越靠近居民区,居民的投诉引起的停机现象也越来越普遍,这给机组运营商带来了严重的经济损失。更严重的是,机组运行产生的噪声对居民生活产生了负面的影响。因此,解决风电叶片的气动噪声问题显得日益重要和迫切。基于此目的,本文主要围绕风电叶片的降噪展开实验测试和研究,涵盖了风电机组声源定位算法的改进和风洞内不同翼型的锯齿尾缘降噪实验等内容,为实验室开展低噪风电叶片的设计与优化、合理的风力机的噪声测试及评估做一些初步的工作。本文的研究进展如下：1.摈弃利用单一通道做参考,计算各麦克风的相位差的数据处理方式。本文利用多个通道同时做参考,在任意两通道同时做卷积运算计算麦克风的相位延迟,从而大大减小了互功率谱矩阵(定位算法的核心)的计算误差,提高了阵列的声源定位能力。同时,充分利用采样的时域信号序列,对多时间片段进行短时FFT,再进行能量平均,尽可能地消除时域信号的突变对定位结果的影响；2.在前述的改进上,利用自行编写的DAMAS算法程序对某风电场内的1.5MW风力机进行了声源定位。风轮平面的声源分布有以下两个规律。第一,风电叶片在上摆时的噪声强度比下摆要小10 dB以上；第二,在400 Hz以下,叶片声源和轮毂声源是主要声源,而且强度相当。在400 Hz以上,叶片旋转时与空气相互作用的声源是主要声源。且频率变高时,叶片上的声源沿径向位置朝叶尖移动。与波束成形算法相比,DAMAS算法的优越性主要体现在三个方面。第一,声源主瓣尺寸小,可用于更精准定位；第二,虚假声源少且小,可减轻对声源的误解；最后,网格边界效应能得到有效抑制,消除了网格平面外声源对实验结果的干扰；3.在消音风洞内开展了三模型(两种翼型和一种平板)的锯齿尾缘降噪实验。当翼型加上锯齿尾缘后,声功率谱在中高频的宽频带内降低了3-6 dB。随着Re的增加,降噪的频率区间会向高频移动,其宽度稍有增加,大致位于0.5<St<1内。对不同的翼型,攻角对锯齿降噪规律的影响有相似之处,但不完全一致。其中一个显著的共性是,锯齿尾缘在翼型有适度攻角时的降噪效果比0攻角下的要更好,不仅能消除多个大幅值(可达10 dB以上)的纯音噪声,也能有效地减少低中频的宽频噪声。在锯齿参数对降噪效果的影响方面,三种模型的降噪规律对锯齿宽长比λ/h的敏感程度不及锯齿高2h。而且,锯齿高2h也只是在Re=1.2×105时的低频范围内才起一定作用。此时锯齿越高,降噪效果越好；4.对不同翼型,锯齿尾缘附近某些测点的流向脉动速度谱有不同程度的减小,最大可超过4 dB,甚至能与声功率谱的变化对应起来。而且,锯齿能改变流场的湍流长度尺度。因此,本文推测锯齿尾缘附近的流向脉动速度减小可能是引起降噪的一个重要原因。然而,要弄清流动变化和锯齿降噪的机理关系,必须对流场做更细致的测量和分析。