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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

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