在依据《公路隧道养护技术规范》（JTG H12—2015）标准，对分项工程设备设施的设备完好率和技术状况评分的基础上，为了满足各省运营公司分类养护，提出了基于K-means算法聚类的基于标度定义的设备设施的养护措施。首先，依据标准H12的内容，在某省75座隧道机电设施定检数据的基础上，得到分项工程的设备完好率和技术状况评分2个参数，共计4 770个数据，将每座隧道分项工程设备设施的设备完好率和技术状况评分组合形成2种结构的2个数组数据集合。然后，进行了K-means算法分类，从分第k类（k为自然数）开始，选取设备完好率和技术状况评分距离最远的2个参数（通过数值均一化处理）进行迭代，直至选取第k类结果结束。采用迭代的方法把数据集合划分为k类（采用基于距离的聚类算法）,使相同类的内部数据之间的具有极大的相同性，而类之间的内部数据相同性尽量小，达到最优的分组聚类的效果。结果表明：分项工程设备设施的技术状况标度分为4类是合理的，并且提出了标度为0,1,2,3的分类并分为不同的养护措施。该研究成果在全国部分省份的隧道机电设施养护中得到了积极推广应用，在资金使用、养护队伍人员建设、日常养护、养护科学决策和预防性养护方面获得了良好的效果。