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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

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