1.一种多段铁塔的倾斜危险评估系统，其特征在于包括设置倾斜检测点及倾斜影响因子矩阵模块、识别铁塔段的长度及计算铁塔倾斜影响程度矩阵模块、获取倾角数据及生成多段铁塔的倾角值矩阵模块、评估多段铁塔的倾斜危险模块；

所述设置倾斜检测点及倾斜影响因子矩阵模块：获取铁塔分段信息，段数记为M，M为正整数；对各段铁塔从1到M编号，编号用i表示；在每段铁塔上设置一个倾斜检测点；设置每个倾斜检测点的倾斜影响因子，记为xi，1≤i≤M，生成1×M的倾斜影响因子矩阵X＝(x1,x2,……,xM)，其中，倾斜影响因子越大，铁塔段倾斜的危险程度越高；

所述识别铁塔段的长度及计算铁塔倾斜影响程度矩阵模块：识别铁塔各段的长度，记为hi，生成1×M的多段铁塔长度矩阵H＝(h1,h2,……,hM)；根据倾斜影响因子矩阵X及多段铁塔长度矩阵H计算铁塔倾斜影响程度矩阵Z；

所述获取倾角数据及生成多段铁塔的倾角值矩阵模块：按照采样时间间隔T0获取各倾角传感器检测的倾角数据，每隔周期T1读取该周期内各倾斜检测点的N组倾角数据，其中为正整数，采样时间间隔T0和周期T1事先设置；在各倾斜检测点的所有倾角数据中选取一组，生成M×1的多段铁塔倾角值矩阵Y＝(y1,y2,……,yM)T，矩阵Y是列矩阵；

所述评估多段铁塔的倾斜危险模块：计算铁塔倾斜危险评估值为s＝Z·Y，根据s值的大小判断铁塔的倾斜隐患及倾斜危险。

2.根据权利要求1所述的多段铁塔的倾斜危险评估系统，其设置倾斜检测点及倾斜影响因子矩阵模块的特征在于，所述的倾斜检测点为每段铁塔顶点或每段铁塔中心点或每段铁塔质心位置的任一项；所述每个倾斜检测点的倾斜影响因子依据每个铁塔段的位置重要程度或每个铁塔段的位置高度进行设置。

3.根据权利要求1所述的多段铁塔的倾斜危险评估系统，其识别铁塔段的长度及计算铁塔倾斜影响程度矩阵模块的特征在于，所述根据倾斜影响因子矩阵X及多段铁塔长度矩阵H计算铁塔倾斜影响程度矩阵Z，其计算公式为Z＝aX+bH，a和b为系统事先设置的影响程度矩阵加权值。

4.根据权利要求1所述的多段铁塔的倾斜危险评估系统，其获取倾角数据及生成多段铁塔的倾角值矩阵模块的特征在于，所述在各倾斜检测点的N组倾角数据中选取一组是指选取每个倾斜检测点N组倾角数据中的最大值或最小值或最接近平均值的数据中的任一项。

5.根据权利要求1所述的多段铁塔的倾斜危险评估系统，其评估多段铁塔的倾斜危险模块的特征在于，所述根据s值的大小判断铁塔的倾斜隐患及倾斜危险是指，若|s|S1，S1是事先设置的评估铁塔严重危险的阈值，则判定铁塔存在严重的倾斜危险，否则判定铁塔不存在严重的倾斜危险。

6.一种多段铁塔的倾斜危险评估方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、获取铁塔分段信息，段数记为M，M为正整数；对各段铁塔从1到M编号，编号用i表示；在每段铁塔上设置一个倾斜检测点；设置每个倾斜检测点的倾斜影响因子，记为xi，1≤i≤M，生成1×M的倾斜影响因子矩阵X＝(x1,x2,……,xM)，其中，倾斜影响因子越大，铁塔段倾斜的危险程度越高；

步骤2、识别铁塔各段的长度，记为hi，生成1×M的多段铁塔长度矩阵H＝(h1,h2,……,hM)；根据倾斜影响因子矩阵X及多段铁塔长度矩阵H计算铁塔倾斜影响程度矩阵Z；

步骤3、按照采样时间间隔T0获取各倾角传感器检测的倾角数据，每隔周期T1读取该周期内各倾斜检测点的N组倾角数据，其中 为正整数，采样时间间隔T0和周期T1事先设置；在各倾斜检测点的所有倾角数据中选取一组，生成M×1的多段铁塔倾角值矩阵YT＝(y1,y2,……,yM) ，矩阵Y是列矩阵；

步骤4、计算铁塔倾斜危险评估值为s＝Z·Y，根据s值的大小判断铁塔的倾斜隐患及倾斜危险。

7.根据权利要求6所述的多段铁塔的倾斜危险评估方法，其步骤1的特征在于，所述的倾斜检测点为每段铁塔顶点或每段铁塔中心点或每段铁塔质心位置的任一项；所述每个倾斜检测点的倾斜影响因子依据每个铁塔段的位置重要程度或每个铁塔段的位置高度进行设置。

8.根据权利要求6所述的多段铁塔的倾斜危险评估方法，其步骤2的特征在于，所述根据倾斜影响因子矩阵X及多段铁塔长度矩阵H计算铁塔倾斜影响程度矩阵Z，其计算公式为Z＝aX+bH，a和b为系统事先设置的影响程度矩阵加权值。

9.根据权利要求6所述的多段铁塔的倾斜危险评估方法，其步骤3的特征在于，所述在各倾斜检测点的N组倾角数据中选取一组是指选取每个倾斜检测点N组倾角数据中的最大值或最小值或最接近平均值的数据中的任一项。

10.根据权利要求6所述的多段铁塔的倾斜危险评估方法，其步骤4的特征在于，所述根据s值的大小判断铁塔的倾斜隐患及倾斜危险是指，若|s|S1，S1是事先设置的评估铁塔严重危险的阈值，则判定铁塔存在严重的倾斜危险，否则判定铁塔不存在严重的倾斜危险。