1.一种拉锥光纤多参数辨识系统，包括信号采集系统、数据预处理系统和数据处理系统，三者依次连接，其特征在于，所述的数据处理系统包括多参数辨识器，多参数辨识器由数据输入单元、数据处理单元和数据输出单元组成，数据输入单元、数据处理单元和数据输出单元依次相连，数据输入单元与数据预处理系统相连，数据处理单元中包括支持向量回归机计算模块。

2.根据权利要求1所述的一种拉锥光纤多参数辨识系统，其特征在于，所述的信号采集系统包括光源和拉锥光纤，光源位于拉锥光纤的前端，拉锥光纤的锥腰部分作为敏感检测元件，拉锥光纤的末端与数据预处理系统相连。

3.根据权利要求2所述的一种拉锥光纤多参数辨识系统，其特征在于，所述的数据预处理系统包括拉锥光纤解调仪和计算机，拉锥光纤解调仪的输入端与拉锥光纤的末端相连，拉锥光纤解调仪的输出端与计算机输入端相连，计算机的数据输出端与数据输入单元相连。

4.根据权利要求1所述的一种拉锥光纤多参数辨识系统，其特征在于，所述的数据输出单元为显示器，显示器的输入端与数据处理单元的输出端相连，采集的数据、预处理的数据、建立的非线性关系模型和测量结果显示在显示器上。

5.一种拉锥光纤多参数辨识方法，包括如下步骤：

第一步：构建权利要求1-4任意一项所述的一种拉锥光纤多参数辨识系统；

第二步：将信号采集系统放置在预先设定变量的环境中，信号采集系统采集信号，并将采集的信号传输给数据预处理系统进行处理，得到拉锥光纤的多阶损耗峰谐振波长变化量，拉锥光纤的多阶损耗峰谐振波长变化量作为输入量，预先设定变量作为输出量，输入量和输出量共同组成样本数据；数据预处理系统将样本数据输送给多参数辨识器的输入单元；

第三步：多参数辨识器的输入单元将样本数据传输给数据处理单元，数据处理单元中的支持向量回归机计算模块利用支持向量回归机程序模块，对样本数据进行分类回归，建立输入量与输出量之间非线性关系模型；

第四步：信号采集系统对未知的待测变量进行信号采集，信号采集系统将采集的信号传输给数据预处理系统，数据预处理系统的多参数辨识器利用非线性关系模型计算出待测变量值。

6.根据权利要求5所述的一种拉锥光纤多参数辨识方法，其特征在于，所述的第二步中和第四步中采集信号和数据预处理的步骤为：a、打开光源，拉锥光纤采集自身受外界环境影响后的传感信号；

b、拉锥光纤将采集的传感信号传输给拉锥光纤解调仪；

c、拉锥光纤解调仪将传感信号解调，得到各阶损耗峰谐振波长，发送给计算机，计算机计算出各阶损耗峰谐振波长变化量，记为Δλpm和Δλpn。

7.根据权利要求5所述的一种拉锥光纤多参数辨识方法，其特征在于，预先设定变量和未知的待测变量均为温度T和应变ε，第二步中样本数据的数量为10组以上。

8.根据权利要求5或6所述的一种拉锥光纤多参数辨识方法，其特征在于，所述的第三步中建立非线性关系模型为：T＝f(Δλpm，Δλpn)，

ε＝f(Δλpm，Δλpn)，

Δλpm表示第m阶损耗峰谐振波长变化量；Δλpn表示第n阶损耗峰谐振波长变化量；T表示温度；ε表示轴向应变。

9.根据权利要求5所述的一种拉锥光纤多参数辨识方法，其特征在于，所述的第三步中支持向量回归机程序模块中的核函数采用径向基核RBF，公式为：K(x,x')＝exp(-|x-x'|2/σ2)。

10.根据权利要求9所述的一种拉锥光纤多参数辨识方法，其特征在于，所述的RBF核函数中核宽度σ、错误惩罚参数C、不敏感参数ε均采用遗传算法进行优化选择。