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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

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