静电监测技术作为一种新型的监测手段被用于航空发动机状态监测领域，为视情维修及健康管理提供了新的技术手段。通过该技术的应用，使得航空发动机故障预警成为可能。在当前阶段，静电信号的前期调理问题是制约其进一步深入研究的主要瓶颈问题。因此，研究静电监测信号的调理技术，探寻适用于静电监测信号的滤波技术以及相关特征提取技术具有重要的意义。本文在静电监测理论的基础上，针对静电监测信号的需求，研究了适用于静电监测信号的调理技术。首先本文主要研究了静电信号的信号特性，发现了静电信号时域上表现出的较强的冲击特性，在频域中实测静电信号往往混入工频干扰以及白噪声信号，基于信号特性以及噪声表征及机理的分析基础上，明确了静电信号去噪需求。随后，在EMD分解的基础上，利用其良好的时频特性及二进滤波特性，研究了小波-HHT谱联合滤波方法，并证明了该方法的可行性以及较之其他方法的优越性。其次，针对传统时域监测特征对于静电监测方面易受其他情况激励的不足，将信息熵理论引入静电信号监测领域，用来监测设备失效情况。通过试验数据，验证了该特征的唯一敏感性。同时分析了该特征在全寿命条件下的变化趋势，为今后静电信号状态监测应用提供了依据。最后，在Labview平台上将所研究的滤波方法及特征提取方法加以实现，并搭建了静电信号监测系统，实现了数据实时去噪、特征实时监测、实时时频分析的目标，为未来静电监测技术的进一步研究提供了平台。