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CID
Control Identification Diagnosis
BIOSIS
Biology, Signals and Systems in Cancerology and Neurosciences
MCIS
Modeling and Control of Industrial Systems
At the heart of
systems
&
health

CRAN (UMR 7039) is a joint research laboratory of the University of Lorraine and
the CNRS, conducting both fundamental and applied research.
It is affiliated with CNRS Computer Science and CNRS Biology.

CID
Maxime GROSSO

21/11/2025

Modélisation et commande harmoniques pour les systèmes d'actionnement électrique

Ma thèse porte sur la modélisation et la commande harmonique des chaînes d'actionnement électrique, un domaine crucial dans le contexte de l'électrification croissante des transports et des usages énergétiques. Les systèmes modernes, riches en convertisseurs de puissance, génèrent des perturbations dites harmoniques qui dégradent la qualité de l'électricité, entraînent des pertes et peuvent conduire à des instabilités. L'objectif de ces travaux est de démontrer comment les outils de modélisation harmonique peuvent être utilisés non seulement pour analyser ces phénomènes, mais aussi pour concevoir des lois de commande capables de les atténuer directement. Dans un premier temps, j'ai appliqué ce cadre théorique à la commande d'un redresseur triphasé AC/DC, en concevant puis en validant expérimentalement en temps réel une stratégie capable de réduire le taux de distorsion harmonique tout en atteignant les objectifs classiques de régulation. Dans un second temps, j'ai développé et exploité une extension de cette modélisation au cas de la fréquence variable, indispensable pour des applications industrielles comme les moteurs électriques. Ces développements ont abouti à une stratégie robuste de commande harmonique, testée avec succès sur une machine synchrone à aimants permanents. Ces résultats ouvrent de nouvelles perspectives pour améliorer la performance et la fiabilité des systèmes électromécaniques, due la voiture à l'avion électrique, en proposant une alternative algorithmique aux solutions classiques de filtrage.

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BioSiS
Ricardo Abel ESPINOSA LOERA

20/11/2025

Correction de l'exposition des images et prédiction de la profondeur à l'aide d…

Ce manuscrit porte sur le développement de techniques d'apprentissage profond pour améliorer la reconstruction 3D en coloscopie. Ce travail propose, dans le cadre de la construction de surfaces à partir de vidéos-séquences 2D d'endoscopie monoculaire, une approche de vision passive qui combine une correction photométrique et une estimation de profondeur auto-supervisée, le défi étant de prendre en compte les difficultés liées à l'illumination non uniforme des parois internes du côlon et à la présence de peu de textures et de structure dans les images. Les contributions incluent la création du jeu de données synthétique Endo4IE conçu pour l'entraînement de modèles de correction de l'exposition, ainsi que de l'amélioration de méthodes d'apprentissage profond capables de restaurer les détails structurels dans les zones d'images sous- ou surexposées. Par ailleurs, un modèle d'estimation de profondeur auto-supervisé et invariant aux changements d'illumination a été proposé pour calculer la forme des surfaces sans vérité terrain. Ces modules ont été intégrés dans une chaîne de reconstruction 3D permettant la génération de surfaces denses aux formes cohérentes. De nombreuses expériences avec des données synthétiques et réelles démontrent l'amélioration i)des contrastes dans les images, ii) de la robustesse du suivi de la trajectoire 3D de la caméra dans le côlon et iii) de la qualité de la construction des surfaces. Ces résultats contribuent tous à une visualisation endoscopique plus exploitable et guidée par la géométrie.

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CID
Valessa VALENTIM VIANA

19/11/2025

Redondance d'entrée des systèmes dépendant de paramètres et systèmes commutés

Les sorties d'un système ne sont pas toujours uniquement déterminées par une seule entrée, un phénomène connu sous le nom de redondance d'entrée, où différentes entrées produisent la même sortie. Cette redondance peut être exploitée pour atteindre des objectifs au-delà de la tâche de commande principale, en tirant parti des degrés de liberté inhérents afin d'améliorer significativement les performances. Cependant, la redondance d'entrée n'a jusqu'à présent été étudiée que dans le cadre des systèmes linéaires invariants dans le temps. Cette thèse étend le concept aux systèmes dépendant de paramètres, où ceux-ci évoluent au cours du temps, et aux systèmes à commutation, qui combinent dynamiques continues et événements discrets. Pour ces deux cadres, nous introduisons de nouvelles notions adaptées de redondance d'entrée, ne reposant que sur l'existence et l'unicité des solutions. En nous concentrant sur des systèmes à dépendance linéaire en l'état et en l'entrée (et à dépendance polynomiale en les paramètres dans le cas paramétré) dans un contexte non contraint, nous établissons des conditions exploitables permettant de vérifier ces notions. De plus, nous mettons en évidence les degrés de liberté associés à la redondance d'entrée, rendant possible leur utilisation directe pour améliorer les performances des systèmes.

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CALENDAR

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Bureau BioSiS

25 Jun 2026

> 12h45

> CRAN - Médecine - Bât D, 9, Avenue de la Forêt de Haye, Vandoeuvre-lès-Nancy, 54505, France

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Réunion Équipe de direction

26 Jun 2026

> 9h00

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Séminaire Domagoj Tolic

02 Jul 2026

> 14h00

> CRAN - ENSEM, 2, Avenue de la Foret de Haye, Voandoeuvre-les-Nancy, 54516, France

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Publications

Latest publications

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T. Sântejudean, Vineeth Varma, Irinel-Constantin Morarescu, L. Buşoniu

Graph-based distributed Nash equilibrium seeking for potential games

Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Elsevier, 2026, 62, pp. 101750

Anthony Couthures, Vineeth Satheeskumar Varma, Samson Lasaulce, Irinel-Constantin Morărescu

The link between equitable partitions and local agreements in multi-agent systems with nonlinear interactions

Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Elsevier, 2026, 61, pp. 101754

Shengya Meng, Ali Zemouche, Marouane Alma

Distributed observer–controller co–design for string stability in vehicle platoons

Control Engineering Practice, Elsevier, 2026, 173, pp. 107008

Sylvie Chaddad, Yezekael Hayel, Vineeth Varma, Nicolas Gast

Boltzmann social learning with heterogeneous rationality

Nonlinear Analysis: Hybrid Systems, Elsevier, 2026, 61, pp. 101718

C. Egloff-Juras, M. Meyer, L. Bezdetnaya, B. Phulpin, G. Dolivet ... (+1 autres)

In vitro head and neck cancer models for photodynamic and photothermal therapies

SLAS TECHNOLOGY: Translating Life Sciences Innovation, Elsevier, 2026, 39, pp. 100435

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