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

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