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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

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