回転体からのAE信号を取得し、取得した前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出し、この発生頻度を算出した前記回転体からのAE信号の中から予め設定した発生頻度のAE信号を選択し、この選択したAE信号のうちで周波数が40kHz以下のAE信号のみに基づいて前記回転体の異常の有無を検査する異常検査方法。取得した前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出するに際し、取得した前記回転体からのAE信号から周波数毎の時間変化信号を算出して、前記周波数毎の時間変化信号から周波数毎に前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出する請求項1に記載の異常検査方法。前記予め設定した発生頻度として、前記回転体の固有周波数を用いる請求項1又は2に記載の異常検査方法。回転体からのAE信号を取得するAE取得手段と、取得した前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出する算出手段と、この発生頻度を算出した前記回転体からのAE信号の中から予め設定した発生頻度のAE信号を選択する選択手段と、この選択したAE信号のうちで周波数が40kHz以下のAE信号のみに基づいて前記回転体の異常の有無を検査する検査手段と、を備える異常検査装置。前記算出手段は、取得した前記回転体からのAE信号から周波数毎の時間変化信号を算出する時間変化信号算出手段と、前記周波数毎の時間変化信号から周波数毎に前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出する発生頻度算出手段と、を有する請求項1記載の異常検査装置。前記予め設定した発生頻度は、前記回転体の固有周波数である請求項1又は2に記載の異常検査装置。ところで、検査員により回転体からの異常音を検出することで、回転体の異常検査を行う製造現場がある。このような検査員による検査は官能検査と呼ばれ、特許文献1に記載されているようなAEセンサによる検査は物理検査と呼ばれる。昨今の製造現場では、自動化が進められており、官能検査は物理検査へと転換されることが期待されている。転換される物理検査には、官能検査と同等水準の精度で検査できることが要求される場合がある。しかしながら、官能検査では、人の感覚に基づいて回転体103の異常の検査がなされるため、回転体103の回転数と相関を持ったAE信号が検出されたからといって、その回転体103が異常ありと診断されるとは限らない。このため、回転体103の回転数と相関を持ったAE信号を検出すると、その回転体103を異常ありと診断する特許文献1に記載されている物理検査は、官能検査と同等水準の精度で検査を行うことができないという課題を有している。そこで、本発明は、上記課題を解決し、官能検査と同等水準の精度で物理検査を行うことのできる異常検査方法、及び異常検査装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の異常検査方法は、回転体からのAE信号を取得し、取得した前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出し、この発生頻度を算出した前記回転体からのAE信号の中から予め設定した発生頻度のAE信号を選択し、この選択したAE信号のうちで周波数が40kHz以下のAE信号のみに基づいて前記回転体の異常の有無を検査することを特徴とする。また、本発明の異常検査装置は、回転体からのAE信号を取得するAE取得手段と、取得した前記回転体からのAE信号の発生頻度を算出する算出手段と、この発生頻度を算出した前記回転体からのAE信号の中から予め設定した発生頻度のAE信号を選択する選択手段と、この選択したAE信号のうちで周波数が40kHz以下のAE信号のみに基づいて前記回転体の異常の有無を検査する検査手段と、を備えることを特徴とする。以上のように、本発明によれば、官能検査と同等水準の精度で物理検査を行うことができる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図1は、本実施の形態に係る異常検査装置1と、被検物である回転体2を示した模式図である。まず、回転体2として、転動体2a、内輪2b、外輪2cを含んだ軸受を用いて説明する。回転体2により回転軸3が回転自在に支持されている。回転体2に異常が含まれれば、異常に起因して、特定の頻度でAEが生じる。異常検査装置1は、回転体2から発生するAEの信号以下、AE信号を検出することで、回転体2の異常の有無を検査する。次に、異常検査装置1の構成について説明する。異常検査装置1は、回転体2からのAE信号を取得するAEセンサ4と、取得したAE信号を増幅するアンプ5と、入力されたAE信号をデジタル信号に変換して出力するA/D変換器6と、AE信号を解析する解析装置7と、解析結果に基づいて回転体2の異常の有無を検査する検査装置8と、検査結果を表示する表示機9とを備える。この異常検査装置1のAE取得手段としてのAEセンサ4は、エポキシ系接着剤により回転体2に取り付けられている。また、AEセンサ4は、回転体2で発生したAE信号を、電圧値で表されるAE信号として取得する。続いて、解析装置7によるAE信号の解析処理の詳細について説明する。説明には、回転体2として直径が10mm程度の小型の軸受を用いる。まず、解析装置7の機能について説明する。回転体2から取得されるAE信号の中には、回転体2が、正常な状態でも取得されるものもある。このため、取得されるAE信号の中から、回転体2の異常に起因するような特定の頻度で発生するAE信号特定の発生頻度のAE信号のみを選択する必要がある。それゆえ、解析装置7は、取得されるAE信号の発生頻度を算出する算出手段としての機能を備え、更に、発生頻度を算出したAE信号のうち、異常に起因する発生頻度のAE信号のみを選択する選択手段としての機能も備える。次に、図2aに、検査員が正常と診断した回転体2からAEセンサ4で取得したAE信号を示し、図2bに、検査員が異常と診断した回転体2から取得したAE信号を示す。図2abの横軸は時間秒を、縦軸は電圧Vを表す。図2abに示すように、AEセンサ4で取得するAE信号は、取得する時間によりその強度が変化する。このような時間により変化するAE信号を時間変化信号とする。また、図2abに示すように、両者の時間変化信号の波形の外観はよく似ており、波形の外観から異常に起因するような特定の発生頻度のAE信号のみを選択することは困難である。このため、一般的に用いられる包絡線検波のような手法を用いることはできない。そこで、本実施の形態では、次の3つの工程で、図1の回転体2の異常に起因するAE信号のみを取得する。まず、第1工程として、図1のAEセンサ4で取得したAE信号から周波数毎の時間変化信号を算出する。AEセンサ4で取得したAE信号の時間変化信号には複数の周波数のAE信号が含まれているため、取得した複数の周波数のAE信号について、短時間周波数解析を用いて、周波数毎の時間変化信号を算出する。具体的には、取得したAE信号を短時間の区間毎に切り出して、切り出した区間毎にフーリエ変換により時間-周波数変換を行い、そして、フーリエ変換後の各区間を時間に沿って結合することで、周波数毎の時間変化信号を算出する。なお、解析装置7の有する時間変化信号算出手段である時間変化信号算出部7aにより第1工程を行う。また、第1工程では短時間周波数解析として、短時間フーリエ変換を行う。ちなみに、短時間フーリエ変換とは、一定の大きさの窓関数を用いてAE信号を切り出し、切り出したAE信号をフーリエ変換する手法である。次に、第2工程として、算出した周波数毎の時間変化信号から、周波数毎にAE信号の発生頻度を算出する。各周波数におけるAE信号の発生頻度は、フーリエ変換により時間-周波数変換することで算出可能である。この第2工程により、図3に示すようなAE発生頻度マップが作成できる。この図3の横軸はAE信号の発生頻度s1を表し、縦軸は発生したAE信号の周波数Hzを表している。例えば、図3は、領域Aにおいて、約100kHzの周波数のAE信号が、1秒間に約160回発生していること、すなわち約160s1の頻度で発生していることを示す。また、領域Bにおいては、約220kHzの周波数のAE信号が、約290s1の頻度で発生していることが示されている。なお、図1の解析装置7に備わる発生頻度算出手段である発生頻度算出部7bにより第2工程を行う。なお、AE信号の周波数と発生頻度の単位が実質的に同じであるのは、何れの値も、時間信号をフーリエ変換することで得られる値だからである。続いて、第3工程として、異常に起因する発生頻度として予め設定した発生頻度のAE信号を、第2工程で発生頻度を算出したAE信号の中から選択する。第1工程、第2工程を経ることで、AEセンサ4で取得したAE信号の発生頻度を算出できるため、第3工程にて、異常に起因して発生するAE信号のみを選択することが可能である。また、異常に起因して発生するAE信号の頻度は、回転体2により定まるため、異常に起因するAE信号の発生頻度の値を予め設定しておくことが可能である。ここでは、予め設定する発生頻度の値として、回転体2の固有周波数の値を用いる。なお、この第3工程は、解析装置7に備わる選択手段である選択部7cにより行われる。ここで、図1の回転体2の固有周波数の具体例として、次の4つを挙げ、数1~数4に示す。固有周波数の1つ目として回転軸3の回転周波数に依存する軸回転周波数frs1を数1に、2つ目として転動体2aの自転周波数に依存する転動体自転周波数fbs1を数2に、3つ目として転動体2aが内輪2bを通過する周波数に依存する内輪転動体通過周波数fis1を数3に、4つ目として転動体2aが外輪2cを通過する周波数に依存する外輪転動体通過周波数fos1を数4に示す。これらの数1~数4において、回転軸3の回転数はNrpm、転動体2aの個数はZ個、転動体2aの直径はDamm、軸受のピッチ円径はdmmmである。ここで、N=3200rpm、Z=8個、Da=2mm、dm=9mmとすると、fr=53.3s1、fb=114.0s1、fi=260.7s1、fo=165.9s1となる。図3に示すように、外輪転動体通過周波数fo165.9s1で図1の回転体2からAE信号が検出される。これから、回転体2は、転動体2aが外輪2cを通過する際に発生するAE信号が多いと分かる。このように、第3工程では、第2工程で発生頻度を算出したAE信号から、これらの固有周波数に対応する発生頻度のAE信号を選択する。次に、選択した発生頻度のAE信号に基づいて、回転体2の異常の有無を検査する工程、すなわち異常検査工程について説明する。異常検査工程では、選択部7cが第3工程で選択した発生頻度のAE信号について、しきい値処理を行うことで回転体2について異常の有無を検査する。しきい値処理とは、検出するAE信号の振幅に、しきい値を設け、このしきい値を上回る振幅のAE信号を検出した場合に、回転体2に異常ありと診断する処理のことである。本実施の形態では、しきい値としての振幅を20Vとした。なお、異常検査工程は検査手段である図1の検査装置8により行われる。また、選択した発生頻度のAE信号が存在しない場合、検出したAE信号の振幅の値を0として、しきい値処理を行う。続いて、検査員による官能検査と同等水準の検査精度にするために、本実施の形態で行う工程について説明する。図4に、検査員が異常なしと診断した図1の回転体2について、上述の第2工程までを行って取得したグラフを示す。図4の横軸はAE信号の発生頻度s1を示し、縦軸はAE信号の周波数Hzを示す。次に、この図4のグラフを横軸方向に積算して求めた、AE信号の周波数とその振幅との関係を示すグラフを図5に示す。図5の横軸はAE信号の周波数Hzを示し、縦軸はAE信号の振幅Vを示す。このとき、特別な処理を施さずに異常検査工程にて、しきい値処理を行えば、しきい値を超えるAE信号が多数検出されることとなる。これでは、検査員が異常なしと診断した回転体2を、検査装置8は、異常ありと診断してしまう。すなわち、官能検査と同等水準の精度で物理検査を行うことができない。そこで、発明者らは、鋭意検討の結果、周波数が40kHz以下のAE信号についてのみ、しきい値処理を施して異常検査工程を行えば、検査員による官能検査の精度と同等水準の精度で物理検査を行えることを見出した。このため、本実施の形態では、周波数が40kHz以下のAE信号についてのみ異常検査工程にてしきい値処理を行う。図5において、しきい値を超える40kHz以下のAE信号は存在しないため、検査装置8は、このAE信号が取得される回転体2を異常なしと診断する。つまり、検査装置8による物理検査は、検査員による官能検査と同じ検査結果を示すことになる。次に、40kHz以下のAE信号についてのみ異常検査工程にて、しきい値処理を行うことの効果について行った検証結果について述べる。ここでは、説明のために40kHz以下のAE信号についてのみ異常検査工程にて、しきい値処理を行うことを、近似工程と称して説明を行う。また、40kHzより高い周波数のAE信号についても異常検査工程を行う場合を、しきい値処理を行わない場合とする。検証には300個の被検物を用い、これら被検物に対する、近似工程を行わない場合と、近似工程を行う場合とにおけるそれぞれの検査結果を、検査員による官能検査の検査結果と比較した。まず、近似工程を行わない場合の検証結果について述べる。300個中13個の被検物に対して、近似工程を行わない場合の物理検査による検査結果と、官能検査による検査結果とで異なる検査結果を示した。詳細を述べると、13個の被検物が、官能検査では異常なしと診断され、近似工程を行わない場合の物理検査では異常ありと診断された。一方、300個全ての被検物に対して、近似工程を行う場合の物理検査による検査結果と、官能検査による検査結果との検査結果が一致した。この検証結果から、近似工程を行うことで、検査員による官能検査の精度と同等水準の精度で被検物の物理検査が可能となることが明らかとなった。また、物理検査の精度を官能検査の精度に近づけるのに、可聴域内の周波数のAE信号にのみ注目すればよいと予測されたが、実験の結果、可聴域外の周波数のAE信号にも着目しなければならないことを、発明者らは見出した。すなわち、40kHz以下の周波数のAE信号のうち、20kHz以上40kHz以下の周波数は人の可聴域外とされているが、この可聴域外の周波数のAE信号を含めて物理検査を行うことで、官能検査の精度と同等水準の物理検査ができることを発明者らは見出した。最後に、図1の異常検査装置1による異常検査の動作について、図6のフローチャートを用いて説明する。図6のステップS1では、AEセンサ4で取得したAE信号から、周波数毎の時間変化信号を算出する。このステップS1は、時間変化信号算出部7aにより行われる。なお、上述の第1工程がこのステップS1に該当する。ステップS2では、ステップS1で算出した周波数毎の時間変化信号から、周波数毎に、AE信号の発生頻度を算出する。このステップS2は、発生頻度算出部7bにより行われる。なお、上述の第2工程がこのステップS2に該当する。ステップS3では、予め設定した発生頻度のAE信号を、ステップS2で、発生頻度を算出したAE信号の中から、選択する。このステップS3は、選択部7cにより行われ、予め設定した発生頻度は、回転体2の固有周波数に応じて選択部7cに予め記憶されている。なお、上述の第3工程がこのステップS3に該当する。ステップS4では、ステップS3で、選択した発生頻度のAE信号において、その周波数が40kHz以下のAE信号についてのみ、しきい値処理を行う。なお、上述の近似工程がこのステップS4に該当する。ステップS5では、しきい値処理の結果を受けて、回転体2が正常であるか異常であるかを判定する。回転体2が正常な場合、すなわち、ステップS4で、しきい値を上回る信号を検出しなかった場合は、ステップS6に進む。一方、回転体2が異常を有する場合、すなわち、ステップS4で、しきい値を上回る信号を検出した場合はステップS7に進む。なお、ステップS5、S6は検査装置8により行われる。ステップS6では、回転体2が正常である旨を表示機9に表示する。ステップS7では、回転体2が異常である旨を表示機9に表示する。以上ステップS1~S7によって、異常検査装置1は回転体2の異常の有無の検査を行う。以上説明したように、異常検査装置1は、検査員による官能検査と同等水準の精度で物理検査を行うことが可能である。