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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

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