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Créé en 1980, le Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN) est une unité mixte de recherche (UMR 7039) commune à l'Université de Lorraine et au CNRS (Institut des sciences informatiques - ex INS2I). Il accueille également des chercheurs de l'Institut de Cancérologie de Lorraine (ICL, Centre de lutte contre le cancer), du CHRU de Nancy, du CHR de Metz-Thionville et du LIST à Luxembourg-Ville.
 

Au 1er janvier 2023, le laboratoire compte 107 enseignants-chercheurs, 3 émérites, 10 chercheurs CNRS, 11 autres chercheurs de l'UL, de l'ICL et du CHU ou d'organismes externes, 13 post-docs, 90 doctorants et 33 (dont 28 CDI et 5 CDD) ingénieurs, techniciens ou administratifs. Il fait partie de la Fédération de Recherche Charles Hermite Automatique, Informatique, Mathématiques de Lorraine et du pôle scientifique Automatique, Mathématiques, Informatique et leurs Interactions (AM2I) de l'université de Lorraine.

S’appuyant sur les sciences du numérique, le laboratoire est reconnu à l’international pour ses activités dans les domaines du traitement du signal et des images, du contrôle et du génie informatique, mais aussi pour ses travaux en santé en lien avec la biologie et les neurosciences.

Aujourd’hui, ses recherches fondamentales et appliquées lui permettent d’accompagner les évolutions de la société et dépassent les problématiques industrielles classiques : production d’énergie, gestion de la ville intelligente ou des transports. Elles s’ouvrent, en santé, au diagnostic et aux soins en cancérologie et en neurologie. Elles croisent la sociologie, à l’écoute des comportements sociaux et des dynamiques d’opinion et investissent le champ du développement durable, au service de l’économie circulaire et des systèmes écologiques.

L'ensemble des recherches est organisé en trois départements.

Les Départements


 

 

Collaborations

 

 

Mots clefs

EEG Classification System identification Dependability Modelling Modeling Diagnostic Energy efficiency Estimation Stabilization Optimization Prognostics Fault detection and isolation LMI Fault estimation Neural networks Maintenance Détection de défaut ingénierie Lyapunov stability Synchronization Diagnosis Optimisation Fluorescence Glioblastoma Photodynamic therapy Observer Observer design Robustesse Machine learning Robustness Systèmes linéaires Uncertainty Fault tolerant control Neural network Switched systems Multiple model Internet of Things Wireless sensor networks Linear matrix inequality Estimation d'état Unknown inputs Interoperability Robust control Data reconciliation Nonlinear systems LMIs Stability Reliability Fiabilité Safety State estimation Linear matrix inequalities Observability Linear systems E-maintenance MTHPC Observers Descriptor systems Epilepsy Instrumental variable Thérapie photodynamique Flatness Nonlinear system Modélisation Fault-tolerant control Reconfiguration Bilinear systems Industry 40 Systèmes non linéaires Monte Carlo simulation Uncertain systems Networked control systems Multi-component system Nonlinear observer Security Identification Ontology Simulation Fault detection Cancer Sûreté de fonctionnement Hybrid systems Prognostic Lyapunov methods Multi-agent systems Observer-based control Singular systems Breast cancer Consensus Radiotherapy Parameter estimation Systems Engineering Model-free control Graph theory Stability analysis Event-triggered control Fault diagnosis LPV systems Optimal control Availability