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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

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