index - Centre de Recherche en Automatique de Nancy Accéder directement au contenu

 

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

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