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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

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