An increasingly important class of nonlinear systems includes the nonaffine hybrid systems,
in particular those in which the underlying dynamics explicitly depends on a switching
signal. When the inherent complexity is treatable and the phenomena governing the
system dynamics are known an implicit model can be derived to describe its behaviour
over time. Conversely, when these assumptions are not met the system dynamics can still
be approximated by regression-based techniques, provided a dataset comprising inputs
and outputs collected from the system is available. One approach to deal with data driven
modelling relies on computational intelligent frameworks, in which artificial neural networks
stand out as a prominent class of universal approximation black box models. This
work aims to explore 1D Convolutional Neural Networks capabilities, in which the inputs
are represented by regressors and structural configuration parameters, to modelling
nonlinear hybrid dynamic systems. Moreover, in order evaluate the intrinsic ability to
transparently approximate hybrid dynamics, this deep neural network architecture is
compared to a shallow multilayer layer perceptron framework, in which each structural
configuration is independently approximated.Uma classe de sistemas não lineares que tem vindo a ganhar cada vez mais importância
é a dos sistemas híbridos não-afins, em particular aqueles em que a dinâmica subjacente
depende explicitamente de um sinal de comutação. Quando a complexidade inerente é
tratável e os fenómenos que controlam a dinâmica do sistema são conhecidos, é possível
obter-se um modelo implícito para descrever seu comportamento ao longo do tempo.
Por outro lado, quando essas suposições não são cumpridas, a dinâmica do sistema pode
ainda ser aproximada por técnicas baseadas em regressão, desde que um conjunto de dados
contendo as entradas e as saídas do sistema esteja disponível. Uma abordagem para
lidar com o problema de modelação experimental recorrendo a técnicas de inteligência
computacional, na quais as redes neuronais artificiais se destacam como uma das classes
proeminentes de aproximadores universais. Este trabalho tem como objetivo explorar
as capacidades de redes neuronais convolutivas 1D, onde as entradas são representadas
por regressores e parâmetros de configuração estrutural. Além disso, para avaliar a capacidade
intrínseca para a aproximação de dinâmicas híbridas, esta arquitetura de rede
neuronal profunda é comparada a uma estrutura neuronal proactivas multicamada, na
qual cada configuração estrutural é independentemente aproximada
