本发明提供一种基于生成对抗网络模型的齿轮参数过采样方法，按以下步骤进行：S1：确定需要采样的齿轮参数并采集相应数据；S2：通过神经网络构建一个生成器和一个判别器；S3：输入噪声序列信号到生成器中，得到生成数据；S4：将生成的数据与原始采样数据输入判别器进行分类判断；S5：利用Softmax层进行线性变换，得到最终分类结果；S6：将分类结果与设定值比较得到分类误差，当大于预设目标，则更新生成器中各个神经元的权重生成新的数据；小于预设目标，则更新判别器中各个神经元的权重重新分类判断；S7：将生成器生成的数据和原始采样数据融合。其效果是：生成的数据与原始采样数据具有类似的分布，为齿轮性能分析提供了足够的数据资源。